关于“php_neo4j”的问题，小编就整理了【3】个相关介绍“php_neo4j”的解答：
neo4j优缺点？一、Neo4j的优点
1、数据底层存储专门针对图数据的特点进行优化，在关系数据的处理上具备远高于其他数据库的性能；
2、专门为关系数据设计的查询语言，对于关系数据的操作更加的方便。
3、没有表结构这个概念，相较SQL在使用上更加灵活。
4、自动为数据建立合适的索引（根据数据的标签），免去管理索引的麻烦。
5、支持高可用性主从集群部署。
6、具备图形化平台等配套工具，帮助开发者快速构建出完整的关系数据平台。
二、Neo4j的缺点
1、neo4j来处理结点本身的属性就没有什么优势，
2、单机版，分布式不好做；
neo4j为啥用得不多？Neo4j相比于传统的关系型数据库有较高的技术门槛和学习成本，需要掌握Cypher查询语言和图数据库的概念。
此外，使用图数据库适合的场景相对较少，相对于传统的关系型数据库，利用图数据库优势开发应用的情况并不常见，而且在普遍的应用场景中，关系型数据库并没有流失其市场份额，所以使用neo4j的用户群体相对较小。不过，随着大数据时代的到来，图数据库的应用前景正在逐渐拓宽。
回答如下：有以下几个原因：
1. 数据量小：许多公司的数据量并不大，他们可以使用关系型数据库来存储和查询数据，因此他们可能不需要使用图形数据库。
2. 学习曲线陡峭：相对于关系型数据库，图形数据库需要掌握新的数据建模和查询语言，如Cypher。这需要一定的学习和适应时间。
3. 不适用于所有情况：虽然图形数据库可以很好地处理复杂的关系，但对于某些简单的查询或处理，使用关系型数据库也可以达到同样的效果。
4. 开源社区相对较小：相对于其他开源数据库，neo4j的用户和开发社区规模较小，这可能会导致缺乏足够的支持和资源。
neo4j 最短路径算法？关于这个问题，Neo4j数据库支持多种最短路径算法，包括：
1. Dijkstra算法：基于图的加权距离，找到两个节点之间的最短路径。
2. A*算法：基于启发式搜索，利用估计值来加速搜索过程，找到两个节点之间的最短路径。
3. 广度优先搜索算法：从起始节点开始，逐层扩展搜索范围，找到两个节点之间的最短路径。
4. 深度优先搜索算法：从起始节点开始，深度优先遍历图，找到两个节点之间的最短路径。
5. Bellman-Ford算法：可以处理带有负权边的图，找到两个节点之间的最短路径。
6. Floyd-Warshall算法：可以处理带有负权边的图，找到所有节点之间的最短路径。
在Neo4j中，可以使用Cypher查询语言来执行这些算法。例如，以下查询将使用Dijkstra算法查找从节点A到节点B的最短路径：
```
MATCH (start:Node {name: 'A'}), (end:Node {name: 'B'})
CALL algo.shortestPath.stream(start, end, 'weight')
YIELD nodeId, cost
到此，以上就是小编对于“php_neo4j”的问题就介绍到这了，希望介绍关于“php_neo4j”的【3】点解答对大家有用。
