![Introdução ao Neo4J
➢ Glossário:
1) Nós – pontos de um Grafo, que neste caso são os dados orientados.
2) Relações ou Ligações – são arestas que ligam os nós em um Grafo, neste caso são
direcionados e representam as correlações entre os dados.
3) Labels – termos que denominam os nós ou as ligações, são os tipos de dados e
correlações.
4) Properties – são as informações referentes aos nós e às ligações, são os dados
constituintes de cada nó do seu banco.
❖ Nós == (:Label {Properties:})
❖ Relações == [:Label {Properties:}]
➢ Princípios da linguagem Cypher:](https://image.slidesharecdn.com/mca-200503223921/85/P566Aula10-14-320.jpg)
![Introdução ao Neo4J
➢ Vamos introduzir a linguagem Cypher com um exemplo no qual 8 clientes
compram N produtos (10 tipos) em 3 lojas distintas.
➢ Primeiro: Criando dois nós e uma relação entre eles:
Sintaxe básica:
CREATE () : Cria Nós
CREATE ()-[]->() : Cria Relações](https://image.slidesharecdn.com/mca-200503223921/85/P566Aula10-15-320.jpg)
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➢ Último: Por fim, para Deletar nós ou relações utilize os comandos:
❑ Nós sem relações:
MATCH (c:Cliente {nome:“Maria Santos”}) DELETE c
❑ Nós com relações:
MATCH (u:Cliente {nome:“Maria Santos”})-[r]-() DELETE u
❑ Deletando a relação CompraNa:
MATCH ()-[r:CompraNa]-() DELETE r
❑ Deletando TUDO:
MATCH (n) DETACH DELETE n](https://image.slidesharecdn.com/mca-200503223921/85/P566Aula10-19-320.jpg)
P566Aula10
- 1. Métodos computacionais avançados PARA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Prof. Davi das Chagas Neves Prof. Helton Cristiano Gomes AULA 10
- 2. Banco de dados com Neo4J ➢ Bancos de dados NoSQL – Bancos orientados a Grafos: Neo4J. ® Manipulação e representação de dados orientados a grafos com R. “Pessoas comuns buscam uma ordem no cosmos, enquanto os gênios buscam compreender e controlar o caos.” Albert Einstein, Físico Alemão. “Do caos surge o cosmos, assim como em qualquer desordem encontramos uma ordem secreta” Carl Jung, Médico Suíço
- 6. Introdução ao Neo4J Copie e Salve 7 Clique Duas Vezes 8
- 7. Introdução ao Neo4J ✓ A instalação do software será iniciada, é uma instalação padrão do Windows: ✓ A chave será solicitada, espero que tenha anotado! NEXT NEXT NEXT END
- 8. Introdução ao Neo4J B U S Q U E Menu Windows
- 9. Introdução ao Neo4J Clique 1 Edite 2 ADICIONE O BANCO 3
- 10. Introdução ao Neo4J CRIE O BANCO LOCAL4 Edite 7pontos 5 6 Clique 7
- 11. Introdução ao Neo4J – WORK OFFLINE ESPERE STARTOPEN 9 8
- 12. Introdução ao Neo4J Informações do Banco de Dados Scripts Favoritos de Cypher Manual de Instruções e Exemplos Configurações do Software Informações Salva o Script nos Favoritos Apaga o Script Digitado Executa o Script Digitado Explore!
- 13. Introdução ao Neo4J NEO4J – CRUD
- 14. Introdução ao Neo4J ➢ Glossário: 1) Nós – pontos de um Grafo, que neste caso são os dados orientados. 2) Relações ou Ligações – são arestas que ligam os nós em um Grafo, neste caso são direcionados e representam as correlações entre os dados. 3) Labels – termos que denominam os nós ou as ligações, são os tipos de dados e correlações. 4) Properties – são as informações referentes aos nós e às ligações, são os dados constituintes de cada nó do seu banco. ❖ Nós == (:Label {Properties:}) ❖ Relações == [:Label {Properties:}] ➢ Princípios da linguagem Cypher:
- 15. Introdução ao Neo4J ➢ Vamos introduzir a linguagem Cypher com um exemplo no qual 8 clientes compram N produtos (10 tipos) em 3 lojas distintas. ➢ Primeiro: Criando dois nós e uma relação entre eles: Sintaxe básica: CREATE () : Cria Nós CREATE ()-[]->() : Cria Relações
- 16. Introdução ao Neo4J 2 3 4 1 1) Execute o código, mas o Grafo não vai aparecer. 2) Para aparecer o Grafo digite esta linha, vide próximo slide. 3) Linha referente aos nós, com informações e possibilidades de edição. 4) Linha referente às relações, com informações e edições.
- 17. Introdução ao Neo4J ➢ Segundo: Para ler (Read) ou pesquisar os dados neste banco, deve-se utilizar a função MATCH, que é respectiva na linguagem Cypher à função SELECT na linguagem SQL. ▪ A utilização desta função será amplamente explorada nos slides seguintes, mas cabe salientar que para visualizar um Grafo: MATCH (n) RETURN n ▪ O comando acima vai buscar (match) todos os nós (n) e retornar (return) estes na tela, como foi apresentado no slide anterior.
- 18. Introdução ao Neo4J ➢ Terceiro: Use SET para atualizar (Update) os dados em um Nó: ➢ Podemos também atualizar as propriedades de uma Relação: ➢ 1122 é o NOVO valor do CPF da Maria e 5 é o NOVO peso da Relação. ➢ ATENÇÃO! Uma NOVA propriedade pode ser ADICIONADA com SET.
- 19. Introdução ao Neo4J ➢ Último: Por fim, para Deletar nós ou relações utilize os comandos: ❑ Nós sem relações: MATCH (c:Cliente {nome:“Maria Santos”}) DELETE c ❑ Nós com relações: MATCH (u:Cliente {nome:“Maria Santos”})-[r]-() DELETE u ❑ Deletando a relação CompraNa: MATCH ()-[r:CompraNa]-() DELETE r ❑ Deletando TUDO: MATCH (n) DETACH DELETE n
- 20. Após o CRUD vamos ao EXEMPLO: DB: COMPRAS
- 21. Introdução ao Neo4J – Criando os Nós: Ctrl + C Ctrl + V
- 23. Introdução ao Neo4J – Criando as Relações:
- 26. Agora que o banco já está elaborado, podemos fazer perguntas pertinentes.
- 27. Introdução ao Neo4J ❑ Quantas pessoas compraram geladeiras?
- 28. Introdução ao Neo4J ❑ Quais produtos a Fernanda Rocha comprou?
- 29. Introdução ao Neo4J ❑ Quais produtos a Fernanda comprou e onde comprou?
- 30. Introdução ao Neo4J ❑ Quais produtos a Fernanda Rocha NÃO comprou?
- 31. Introdução ao Neo4J ❑ Quantas geladeiras a Magazine Luiza vendeu?
- 32. Introdução ao Neo4J ❑ Quantas vendas a Magazine Luiza realizou? 11
- 33. Introdução ao Neo4J ❑ Quantas vendas a Magazine Luiza realizou? Exporte SOMA Outra Forma
- 34. Introdução ao Neo4J ❑ Qual é o valor total das vendas da loja Magazine Luiza? ➢ (2 Guarda-Roupas) 2400 + (2 Sofá) 1400 + (Panelas) 850 + (Cama) 1800 + (Mesa) 1400 + (Micro-ondas) 400 + (Televisão) 1100 + (Estante) 600 + (Geladeira) 1200 = ? ➢ 2400+1400+850 + 1800+1400+400 + 1100+600+1200 = 4650 + 3600 + 2900 = 11150
- 35. Introdução ao Neo4J ❑ Dentre os 10 produtos, quais não foram vendidos pela Submarino? Conferindo ...
- 36. Introdução ao Neo4J ❑ Dentre os 10 produtos, quais não foram vendidos pela Submarino?
- 37. Introdução ao Neo4J ❑ Quais clientes compraram produtos comuns aos comprados por Bruno?
- 38. Introdução ao Neo4J ❑ Quais clientes compraram produtos comuns aos comprados por Fernanda? Resposta em uma lista de afinidades (os 5+):
- 39. Introdução ao Neo4J ❑ Demonstrando o resultado anterior para o cliente com maior afinidade:
- 40. Todas as perguntas foram respondidas com 2 linhas de código, no MySQL deveríamos utilizar combinações de JOIN, o que levaria a códigos maiores e 30 vezes mais lentos.
- 41. Utilizando Neo4J com R >>> install.packages(“neo4r”) Library Neo4R + iGraph
- 42. Utilizando Neo4J com R ▪ Para executar o código seguinte, ative o banco em Neo4J: START
- 43. Utilizando Neo4J com R ATENÇÃO ATENÇÃO ATENÇÃO
- 44. Utilizando Neo4J com R ATENÇÃO ATENÇÃO
- 45. Utilizando Neo4J com R Ctrl + C Ctrl + V ATENÇÃO
- 46. iGraph
- 47. Utilizando Neo4J com R
- 48. Utilizando Neo4J com R PROPRIEDADES IMPORTANTES ❑ Graus dos Nós é uma medida de centralidade do Grafo, sendo definido pela quantidade de ligações (relações) conectadas a cada Nó. ❑ Proximidade dos Nós é uma medida de centralidade do Grafo, sendo definida pelo inverso da soma das distâncias de um Nó referência a todos os outros. ❑ Intermediação dos Nós é uma medida de centralidade do Grafo, sendo definida pela razão entre o número de caminhos mais curtos que passam por um Nó referente e o número total de caminhos mais curtos do Grafo. ❑ PageRank é um valor definido por um algoritmo do Google que mede a importância de um Nó contabilizando a quantidade e qualidade de ligações (relações) apontando para este. Forma-se então uma lista com estes valores para cada Nó.
- 50. Bibliotecas de R para Engenheiros de Produção: Forecast – Previsão de séries temporais. Rglpk – API para o software de programação linear GLPK. Simmer – Simulação de filas e sistemas discretos. GA – Optimização de sistemas não lineares com algoritmo genético. GameTheory – Tomadas de decisão utilizando a teoria dos jogos. rDEA – Análise Envoltória de Dados para determinar benchmark. Neuralnet – Redes neurais simples, para inteligência artificial. SCPerf – Biblioteca para auxiliar no controle de estoque e cadeias de suprimento. Explore mais no sites: https://cran.r-project.org/ https://www.r-bloggers.com/