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反应式驱动架构

反应式架构——从客户端应用程序和消费者通过网络堆栈一直到数据库——允许有效使用计算、网络带宽并最大限度地减少处理延迟。反应式架构还通过支持数据源的背压来防止客户端过载。

反应式驱动架构

反应式架构——从客户端应用程序和消费者通过网络堆栈一直到数据库——允许有效使用计算、网络带宽并最大限度地减少处理延迟。反应式架构还通过支持数据源的背压来防止客户端过载。
Cypher：简单、强大的查询语言

Cypher是使用最广泛的图形查询语言。编写、理解和维护 Cypher 查询非常简单，简化了应用程序维护。同时，Cypher 的构建块对于复杂的处理来说足够强大，减少了到数据库的往返次数。一流的查询计划器和执行引擎利用数据库信息来优化运行语句以满足您的需求。

灵活的数据模型

使用属性图模型，您在白板上设计的数据模型与您在 Neo4j 中存储并在应用程序中实现的数据模型相同。即使是非开发人员也可以不断地理解模型并指导其发展。

广泛的语言支持

Neo4j 正式支持 .Net、Java、JavaScript、Go 和 Python 的驱动程序。Spring Data Neo4j 和 GRANDstack for GraphQL 等更高级别的集成简化了应用程序开发。AuraDB 的 UI 带有这些语言的开箱即用示例，为您的数据库定制。
感谢我们的社区贡献者为 PHP、Ruby、R、Erlang、Clojure、C/C++ 等提供驱动程序。

轻松迁移到 AuraDB

多种工具（基于 Web 和命令行）可让您轻松将 Neo4j 数据库迁移到 AuraDB。在 AuraDB UI 中，只需通过拖放上传本地 Neo4j .dump 文件。
Cypher
```
									MATCH (p:Product)-[:CATEGORY]->(l:ProductCategory)-[:PARENT*0..]->(:ProductCategory {name:"Dairy Products"})RETURN p.name
								
```
这是SQL中的类似查询，更长更复杂。与深度不受限制的 Cypher 不同，此 SQL 查询仅选择三个深度级别。

SQL
```
									SELECT p.ProductNameFROM Product AS pJOIN ProductCategory pc ON (p.CategoryID = pc.CategoryID AND pc.CategoryName = "Dairy Products")JOIN ProductCategory pc1 ON (p.CategoryID = pc1.CategoryID)JOIN ProductCategory pc2 ON (pc1.ParentID = pc2.CategoryID AND pc2.CategoryName = "Dairy Products")JOIN ProductCategory pc3 ON (p.CategoryID = pc3.CategoryID)JOIN ProductCategory pc4 ON (pc3.ParentID = pc4.CategoryID)JOIN ProductCategory pc5 ON (pc4.ParentID = pc5.CategoryID AND pc5.CategoryName = "Dairy Products");
								
```
Neo4j 浏览器 — 用户友好的查询编辑器和结果可视化工具

Neo4j浏览器是一个开发人员UI，支持查询构建，检索，可视化，分析，解释，执行和结果导出。内置了交互式教育示例和资源。

Neo4j Bloom — 无代码发现和可视化

Neo4j Bloom™是一个易于使用的图形探索应用程序，用于与Neo4j图形进行可视化交互。Bloom 是为非技术业务用户以及希望展示图形强大功能的技术用户而构建的。

监控仪表板

监控仪表板具有可视化图表，可连续报告数据库性能，资源利用率允许调查意外行为并确认正在进行的操作。

扩展功能

APOC 是一个标准的实用程序库，具有常用且功能强大的过程和函数，可用作 Cypher 查询中的构建块。APOC（apoc-core）的大部分在AuradB中开箱即用，并自动更新。