{"id":21741,"date":"2022-09-03T11:54:00","date_gmt":"2022-09-03T09:54:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=21741"},"modified":"2022-08-23T11:06:00","modified_gmt":"2022-08-23T09:06:00","slug":"neo4j-verbessert-die-usability-mit-neuen-funktionen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=21741","title":{"rendered":"Neo4j verbessert die Usability mit neuen Funktionen"},"content":{"rendered":"\n

Die Graphdatenbank von Neo4j<\/a> wird um neue Funktionen erweitert. Es kommen Verbesserungen hinzu, die sich mit der Einbindung von Data Warehouses, der automatischen Modellierung von Daten und der Backend-Administration befassen. Dar\u00fcber hinaus verbessert der Hersteller auch die GDS (Graph Data Science), die jetzt in der Ausgabe 2.1 zur Verf\u00fcgung steht. Die neuen Features sollen f\u00fcr Data Scientists und Entwickler gleicherma\u00dfen den Einstieg in die Graphdatenbank erleichtern. <\/p>\n\n\n\n

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Quelle: Neo4j<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Das neue Release Graph Data Science (GDS) 2.1 bietet in der Library mehr als 65 Graph-Algorithmen \u2013 darunter neu K-means clustering<\/a> und Leiden<\/a> f\u00fcr Community Detection. Quell- und Zielknoten lassen sich von nun an f\u00fcr die Algorithmen KNN (K-Nearest Neighbor) und Node Similarity filtern. Zudem bietet Neo4j Verbesserungen hinsichtlich der graph-nativen ML-Pipelines: So vereinfacht es das Autotuning f\u00fcr ML-Pipelines, die richtigen Abfrage-Parameter zu identifizieren, um das bestm\u00f6gliche Modell zu erzeugen. \u00dcber Knotenregressions-Pipelines lassen sich jetzt numerische Eigenschaften vorhersagen. Der Python-Client vereinfacht Arbeitsabl\u00e4ufe f\u00fcr Data Scientists, die nicht mit Cypher vertraut sind. Neu ist au\u00dferdem die Apache Arrow-Integration f\u00fcr schnelle Graph-Projection aus externen Quellen, Datenbankerstellung und Graph Export. So k\u00f6nnen Anwender massive Datenmengen von bis zu 30 Millionen Objekten pro Sekunde in den Graphen direkt importieren und exportieren.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Au\u00dferdem hat Neo4j die Usability der Graphdatenbank weiter erh\u00f6ht. Der neue Data Importer erm\u00f6glicht den Datenimport sowie die visuelle Modellierung von CSV-Dateien als Graph. Cypher Kenntnisse sind daf\u00fcr nicht n\u00f6tig. Die No-Code-L\u00f6sung sorgt so f\u00fcr eine einfache Bedienbarkeit und einen reibungslosen Start von eigenen Projekten. Daten lassen sich intuitiv modellieren (UI) und Flat Files als Graph abbilden. Das Feature ist f\u00fcr den Import von Millionen von Datens\u00e4tzen ausgelegt.<\/p>\n\n\n\n

In der GraphQL Toolbox gibt es zudem eine reibungslose Low-Code UI f\u00fcr Prototyping und zum Erforschen des GraphQL-Schemas. Dieses erlaubt es, Graph-Algorithmen direkt im Visualisierungstool Neo4j Bloom zu erforschen. F\u00fcr noch mehr Benutzerfreundlichkeit bietet Neo4j au\u00dferdem AuraDB Free:\u00a0 Die kostenlose Variante der Cloud-Graphdatenbank steht ab sofort mit einer erh\u00f6hten Limitierung von 200.000 Knoten und 400.000 Kanten zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n\n\n\n

Das neue Backend-Admin-Tool OpsManager hilft DB-Administratoren, die Auslastung ihrer Graphdatenbank im Blick zu behalten, den Arbeitsspeicher zu pr\u00fcfen und so schnell Entscheidungen zu treffen. Ein Dashboard mit den wichtigsten Metriken f\u00fcr Betriebssystem, DBMS und Datenbank sowie dedizierte UIs f\u00fcr die Verwaltung und eine rollenbasierte Zugriffskontrolle helfen dabei, die Neo4j Bereitstellung zentral zu managen.<\/p>\n\n\n\n

Mit dem Data Warehouse Connector bietet Neo4j jetzt umfassenden Support von Konnektoren und Sprachen (Java, Java Script, Python, .NET, GO). Dank des Connectors lassen sich Daten zwischen einem beliebigen Data Warehouse und Neo4j jetzt einfacher verbinden. Unterst\u00fctzt werden Snowflake, Google BigQuery, Amazon RedShift, und Azure Synapse.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Weitere Informationen: Neo4j.com<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die Graphdatenbank von Neo4j wird um neue Funktionen erweitert. Es kommen Verbesserungen hinzu, die sich mit der Einbindung von Data Warehouses, der automatischen Modellierung von Daten und der Backend-Administration befassen. Dar\u00fcber hinaus verbessert der Hersteller auch die GDS (Graph Data Science), die jetzt in der Ausgabe 2.1 zur Verf\u00fcgung steht. Die neuen Features sollen f\u00fcr Data Scientists und Entwickler gleicherma\u00dfen den Einstieg in die Graphdatenbank erleichtern. <\/p>\n","protected":false},"author":81,"featured_media":21743,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[750,4],"tags":[1596,1857,16701,7685,16655,7683,16702],"class_list":["post-21741","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-news","tag-administration","tag-datenbank","tag-gds","tag-graphdatenbank","tag-modellierung","tag-neo4j","tag-warehouse"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/21741","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/81"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=21741"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/21741\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":21744,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/21741\/revisions\/21744"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/21743"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=21741"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=21741"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=21741"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}