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1.基于python的源码Neo4j知识谱构建及问题解决(neo4j-python-pandas-py2neo-v3）
2.数据存储扫盲:hbase,cassandra,clickhouse,pg,neo4j...
3.一种全新的代码审计技术：SyntaxFlow
4.Neo4j希望在云中为您运行图形数据库

基于python的Neo4j知识谱构建及问题解决(neo4j-python-pandas-py2neo-v3）

       项目介绍

       探索 Neo4j 与 Python Pandas 结合的强大力量：Py2Neo v3

       Skyellbin/neo4j-python-pandas-py2neo-v3，利用 Py2Neo 框架和 Python 的开源 Pandas 库，高效地进行 Neo4j 数据库与 Pandas DataFrame 之间数据转换的源码工具。该项目旨在解决在 Neo4j 图数据库和广泛使用的开源 Pandas 库之间进行数据交互的问题。通过 Py2Neo，源码它允许用户轻松地导入 Pandas DataFrame 到 Neo4j，开源qq页面网站源码反之亦然，源码从而使数据分析和可视化更为便捷。开源

       Neo4j：是源码领先的图形数据库，特别适合处理关系密集型的开源数据，如社交网络、源码知识图谱或供应链信息。开源

       Python Pandas：是源码数据分析的核心库，提供高性能、开源易用的源码数据结构（DataFrame）和数据分析工具。

       Py2Neo：是一个强大的 Python 库，用于操作 Neo4j 数据库，包括读取、写入、查询等操作。在这个项目中，Py2Neo 是连接 Neo4j 和 Pandas 的桥梁。

       此项目实现了以下功能：

       将 Pandas DataFrame 转换为 Neo4j 图形数据模型。

       从 Neo4j 查询结果构建 Pandas DataFrame。

       支持 Neo4j Cypher 查询语言，使数据提取更加灵活。

       下载后运行前需要做的事

       1 启动neo4j服务

       2 在浏览器输入 localhost:/browser/

       3 修改URL和设置用户名以及密码，与代码中的libcurl源码导入项目信息相符合

       4 在pycharm里运行代码

       5 运行 invoice_neo4j.py

       注：运行前修改一下该文件的 invoice_neo4j.py的第2行，包位置问题。

       此时报错：

       ValueError: The following settings are not supported: { 'username': 'neo4j'}

       这是因为在高版本不支持username参数。

       修改后即可运行

       安装依赖问题

       1 写了readme里的pip install -r requirements.txt后，其他包安装成功，py2neo==3安装失败

       依赖的pypi链接

       解决方案：

       linux下容易解决，访问pypi官网，下载3.0版本或者3.1版本（比如下面这个链接），手动安装即可

       github.com/Skyellbin/ne...

       win不好解决：

       3.0 3.1都没有win版本！ win只能使用4.0以上的版本

       4.0版本的链接下载后可以手动安装进工程（下载后，放进工程目录，然后在终端里输入 pip install .\py2neo-.2.4-py2.py3-none-any.whl

       现在可以运行了

       运行之后会出现 只有节点、生成边失败 的问题

       py2neo v4改了一些代码细节，不再有 'find_one'方法

       在源代码里，修改成下面这样

       DataToNeo4jClass.py 修改行的那个方法

       最终结果

数据存储扫盲:hbase,cassandra,clickhouse,pg,neo4j...

       本文分享了关于数据存储系统HBase、Cassandra、ClickHouse、PostgreSQL和Neo4j的基本知识，适合数据存储初学者参考。

       HBase

       作为列族数据库，HBase基于Hadoop HDFS，由Apache项目支持，Google和Bigtable的灵感之作。它使用JAVA实现，支持分布式、KV存储，可处理稀疏表和高并发写入。SQL操作需配合Phoenix，国外贷款源码强调CP一致性，且支持单行ACID。相关资源包括官方文档、中文教程和源码。

       Cassandra

       Cassandra是Apache项目，Facebook开发，适合大数据写入和实时查询，尤其在欺诈检测和位置服务领域。它采用Dynamo和Bigtable技术，无主架构，提供CQL查询，主副本设计。与HBase相比，Cassandra更偏向OLTP场景，且对写多读少的需求更友好。

       ClickHouse

       ClickHouse是列式关系型数据库，专为OLAP设计，由Yandex研发，支持SQL和高性能读取。它不提供ACID特性，但适合日志分析和时间序列数据。ClickHouse的数据结构和部署特点使其在特定场景下表现出色。

       PostgreSQL

       PostgreSQL作为行式RDBMS，对SQL标准支持好，支持索引和全文检索，可用于OLTP和OLAP。相比MySQL，即时到帐支付源码提供更灵活的复制选项。索引结构丰富，适应多种查询需求。

       Neo4j

       Neo4j是图数据库，专长于存储和查询复杂的图数据，适合知识图谱和社交网络应用。它支持弱模式设计，但不支持碎片处理和复杂的图算法。

       在选择时，需要根据具体应用场景和性能需求来决定，比如HBase适合大量写入和简单查询，而ClickHouse则在分析性能上更胜一筹。

一种全新的代码审计技术：SyntaxFlow

       代码审计技术的发展面临着一个挑战，即过于依赖QL（如数据库查询语言）或AST（抽象语法树）解析工具，如Neo4j及其查询语言Cypher或API。传统的代码审计方法，如通过IDE的查询功能或关键词搜索，也被广泛使用。然而，这些方法在处理复杂代码流和数据时，面临着局限性。随着技术的进步，新的代码分析方法，如符号执行和约束求解技术，正逐渐受到关注。这种方法在学术领域中被用来将代码问题转化为符号运算和定理证明问题，通过求解算法找到可能的开发商源码符号解，从而识别安全漏洞。

       使用符号执行和约束求解技术进行代码分析的过程主要包括：将代码问题转化为符号路径，利用SMT或SAT求解器解决约束问题，以及将符号解转化为具体的代码位置。这种方法在识别数据流问题方面具有重要应用，例如在安全性分析中，可以准确地定位可能存在漏洞的代码行或路径，如SQL注入、跨站脚本等。然而，这种方法在实现过程中存在挑战，如路径爆炸问题、复杂的约束和资源限制，可能导致求解器无法找到解或在合理时间内完成求解。

       在构建符号化系统时，存在两层理解。第一层理解是将有语法、变量和类型的代码转化为符号化系统，类似于编译过程，可以看作是一种“符号化”。第二层理解则涉及反汇编过程，将二进制程序或汇编代码转换为新的符号系统，如抽象语法树（IR）或题解公式，然后使用约束求解器如Z3进行分析。虽然这些技术在代码分析中具有重要意义，但它们并不适用于所有类型的漏洞，很多漏洞可以通过简单的过滤或数据流分析直接定位，无需进行复杂的约束求解。

       基于图算法的代码分析方法，如使用图数据库进行代码分析，提供了一种更为直观和高效的方式。数据流可以被直接表示为图，通过图构造方法如控制流图（CFG）、使用-定义链（Use-Def Chain）和抽象语法图（CPG）等，可以实现对代码行为的分析。这种方法简化了抽象过程，更贴近人类对代码的理解。不过，这种方法与“数理证明”式的代码分析相比，更注重“业务”逻辑，而不是纯粹的数学推导。

       在深入研究编译原理后，Yak Project团队开发了一个新的技术方案：SyntaxFlow。它是一种声明式的模式查询语言，用于描述和搜索代码行为特征。与CodeQL或某些Datalog模式不同，SyntaxFlow无需导入库和表，其使用逻辑更贴近人类的代码审计过程。通过编译SSA（简化指令集代码）格式的IR（中间表示），可以实现更清晰的数据流认知。SyntaxFlow允许用户声明函数调用、参数或数据流的顶级定义，并以声明的方式获取这些信息。它提供了一种更高效、直观的方式来分析代码行为，递归地关注底层的数据流流动。

       SyntaxFlow技术使得代码审计过程更加高效和准确。通过简单的语句，如获取`getRuntime()`函数的调用及其参数`cmd`，可以自动识别关键数据流。用户可以通过`SyntaxFlow`查询操作，如`.getRuntime().exec(* as $params)`，来获取包含`getRuntime`调用的上下文，进一步识别`exec`函数及其参数`cmd`。这样的查询不仅能够准确地找到相关代码片段，还能识别出参数的实际内容，如在上述例子中为`cmd`。通过验证结果，用户可以确信搜索过程的有效性，即使在源码进行变形和复杂化后，SyntaxFlow依然能够准确识别关键数据流。

       随着SyntaxFlow技术的发展和适配更多常见编程语言，它为代码行为分析带来了新的机会和可能性。编译原理的应用在安全代码分析中显示出巨大的潜力，不仅可以识别潜在的漏洞和安全问题，还能促进代码质量的提升和维护。Yak Project团队将继续深化SyntaxFlow与SSA IR数据库的集成，为用户提供更加便捷的工具，同时计划在新的产品中展示SyntaxFlow的用户界面，以进一步推动这一技术在实际应用中的普及。

Neo4j希望在云中为您运行图形数据库

       Neo4j是图形数据库领域的一个流行名称，它表示将其技术作为针对中小型企业的完全托管服务引入云中，以期以较小的预算吸引新客户。

       之所以开发名为Neo4j Aura的新服务，是因为该公司当前为企业提供的服务对于大部分市场而言在财务上都不可行。

       Neo4j的原始产品是其社区版本，这是一个开放源代码本地图形数据库，自年以来已公开供开发人员在GitHub上使用。

       但是，扩展程序很复杂。因此，该公司然后提供企业版，为开发人员提供在整个企业范围内设计，开发，维护和操作应用程序的工具。

       SEE：传感器的企业：物联网，机器学习和大数据(ZDNet特别报告)| 以PDF格式下载报告(TechRepublic)

       Neo4j Cloud主管Kurt Freytag解释说，从社区到企业的跨越并不是那么容易。他对ZDNet表示：“由于价格原因，Neo4j仅适用于相对少数的公司。”

       数量少且财力雄厚：该公司首席执行官埃米尔·埃弗雷姆(Emil Eifrem)表示，《财富》 强公司中有%以上正在使用Neo4j。Freytag说：“主要的挑战是将相同质量的服务带给更广泛的受众。”

       该公司认为，通过将客户的数据集从本地转移到托管云服务，Neo4j Aura希望开发人员将数据库的日常管理委派给Neo4j工程师-并使系统升级变得不那么复杂。

       Eifrem说：“从业者不必担心操作数据库，而可以专注于创新。” “我们使任何人都可以轻松地开始使用图形数据库。”

       因此，想法是，开发人员应该能够扩展其应用程序，而无需考虑流程的操作复杂性-而在此之前，他们会因为资源不足而陷入社区版。

       Neo4j Aura的创作者提出的另一个好处是其可负担性。该公司的企业版每年可能花费数十万美元，而新的Aura应用程序则是为客户逐步扩展而构建的。

       根据Eifrem的说法，如果需要，客户每月可以从美元开始。该公司表示，按容量按小时收费的按需付费方法将使小型企业可以根据需要调整数据库的大小。

       金融科技公司Minka在哥伦比亚对Aura进行了测试和测试，该公司管理着该国八家银行的自动票据交换所付款。

       最初，Minka尝试通过扩大社区版本来部署Neo4j的技术。Freytag说：“他们很快发现他们想专注于他们的业务产品，而不是花费时间和精力来运营Neo4j基础架构。”

       “所以我们让他们参与了抢先体验计划。他们在几个小时内就开始使用，现在他们每秒通过Aura运行笔交易。”

       尽管听起来很新颖，但Neo4j并不是第一家将图形数据库即服务(GDaaS)商业化的公司。

       今年早些时候，TigerGraph宣布了TigerGraph Cloud的可用性，它被称为第一个本地GDaaS，以及万美元的B轮融资。

       该公司的承诺与Neo4j的承诺相似：希望将其数据库存储在云中的客户无需进行任何配置或管理。

       当然，亚马逊的海王星(Neptune)也非常庞大，以其自己的方式提供“快速，可靠，完全托管的图形数据库服务”，同样可以将运营管理从客户手中夺走。

       为了有所作为，Neo4j承诺将使Aura将“永远存在”。

       Freytag说：“该系统具有容错和自我修复功能，因此永远不会因为安全性或软件更新而崩溃。”

       换句话说，它声称比其竞争对手更好的客户服务。但是市场竞争越来越激烈。Gartner预测，到年，图形数据库管理系统将以每年%的速度增长。

       尽管Neo4j仍然处于舒适状态，去年已获得万美元的E轮融资，但它必须兑现有效竞争的承诺。