15.59 USD
Наличие на складе:
Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 24.08.2024; планируемая отправка: 25.08.2024
Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 27.08.2024; планируемая отправка: 28.08.2024
Издательство: | ДМК Пресс |
Дата выхода: | март 2016 |
ISBN: | 978-5-97060-201-0 |
Объём: | 256 страниц |
Масса: | 275 г |
Узнайте, как графовые базы данных помогут вам в обработке и извлечении с помощью запросов тесно связанных между собою данных. Эта книга, имеющая практическую направленность, даст вам возможность узнать, как проектировать и реализовывать приложения, основанные на графовых базах данных, привносящих мощь графов в широкий круг прикладных областей. Если вам необходимо уменьшить время выполнения запросов пользователей или создать базу данных, способную приспосабливаться под быстро развивающийся бизнес, то эта книга продемонстрирует вам применение графовых моделей, не связанных жесткими схемами, для решения реальных задач. Второе издание книги содержит обновленные примеры кода и схемы, соответствующие актуальному синтаксису Neo4j, а также информацию о новом функционале Neo4j. Узнайте о реальном использовании разными организациями графовых баз данных, причиной которого является получение преимущества над конкурентами. Модели данных, запросы и примеры кода, приведенные в этой книге, позволят вам эффективно реализовывать ваши собственные решения. Графовое моделирование предоставляет незаменимое и весьма ощутимое конкурентное преимущество организациям, стремящимся основывать свои действия и решения на обработке данных Узнайте о лучших методиках при моделировании графами Проектирование и реализация решений, основанных на графовых базах данных, с использованием подхода непрерывного тестирования Ознакомьтесь с реальными примерами, чтобы понять, как и почему организации используют графовые базы данных Освойте общие принципы и изучите составные части архитектуры графовых баз данных Используйте аналитические методы и алгоритмы для извлечения нужных сведений из графовых баз данных Как избежать типичных ошибок при моделировании графами