随着社交关系的复杂化，
各大社交巨头或是能存储海量数据的互联网巨头，
也越来越看重图形数据库，
一方面是便于查询社交关系，
另一方面是为了分析计算、进行数据挖掘。
Bootstrap创建者Mark Otto在一个GitHub问题中表示，将停止Bootstrap v3相关的工作：
『长话短说，v4已经耗时太久了。我知道，我们得努力腾出足够的时间，以便更快地处理打开的问题和PR。为了帮助达成这个目标，我要从v3相关的工作中腾出时间。这里，我概括了剩余的几个主要步骤，以便大家知道关于v4还有哪些工作要做。』
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你可以把Neo看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟和健壮的数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。
Neo是一个网络——面向网络的数据库——也就是说，它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络上而不是表中。网络（从数学角度叫做图）是一个灵活的数据结构，可以应用更加敏捷和快速的开发模式。
Neo4j因其嵌入式、高性能、轻量级等优势，越来越受到关注。
以下为慧都学院为您搜集的neo4j相关案例资料：
专家预计，机器学习、预测分析、物联网和边缘计算将对2017年及以后的大数据项目产生深远影响。
1.开放源码
Apache Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60％企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9％的速度增长。
专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。
2.内存技术
很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器（SSD）的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2％。
目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
3.机器学习
随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习（ML）。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。
高德纳咨询公司（Gartner）称，机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。
查看完整内容请点击原文。
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