图数据库 - Neo4j简介

深入理解 Neo4j 与 Cypher 语法

什么是 Neo4j

Neo4j 是一个基于图的数据库管理系统,它使用图形理论来表示数据关系。这种数据库与传统的关系型数据库不同,它更适合处理高度互联的数据结构。

基本概念
  1. :在 Neo4j 中,数据以图的形式存储。图由节点(Nodes)、关系(Relationships)和属性(Properties)组成。

    • 节点(Nodes):图中的实体,例如人、地点或事件。
    • 关系(Relationships):节点之间的连接,表示节点之间的关联。
    • 属性(Properties):存储在节点或关系中的键值对,用于描述节点或关系的详细信息。
  2. 标签(Labels):用于将节点分类,例如一个“Person”标签可以应用于所有代表人的节点。

  3. 类型(Types):关系的类型,例如“FRIENDS_WITH”表示两个节点之间是朋友关系。

特点和优势
  1. 灵活的数据模型:与传统关系型数据库的表结构不同,Neo4j 允许灵活地定义数据模型,更适合处理复杂和变化的数据结构。

  2. 高效的关系处理:Neo4j 专为处理大量关系而设计,查询关系数据非常高效。例如,查找一个人所有的朋友和朋友的朋友在 Neo4j 中比在关系型数据库中更快。

  3. 查询语言 Cypher:Neo4j 使用一种称为 Cypher 的声明性查询语言。Cypher 类似于 SQL,但更适合处理图形数据。它使用 ASCII 艺术风格的符号来表示图形结构。

Cypher 语法

Cypher 是 Neo4j 的查询语言,用于对图数据库进行创建、读取、更新和删除操作。Cypher 语言设计直观,类似于 SQL,但专门针对图数据库进行了优化。

基本元素
  1. 节点(Nodes)

    • 圆括号 () 表示一个节点。
    • 例子:
      (n:Person {name: 'Alice', age: 30})
      
      上述例子创建了一个节点 n,它的标签为 Person,并且有两个属性 nameage
  2. 关系(Relationships)

    • 方括号 [] 表示一个关系。
    • 通常与箭头符号一起使用来表示关系的方向。
    • 例子:
      (a)-[r:FRIENDS_WITH]->(b)
      
      上述例子表示节点 a 和节点 b 之间有一个 FRIENDS_WITH 关系,关系变量为 r
  3. 箭头 --><--

    • --> 表示从左向右的方向。
    • <-- 表示从右向左的方向。
    • 例子:
      (a)-[:KNOWS]->(b)
      (b)<-[:LOVES]-(c)
      
标签和属性
  1. 冒号 :

    • 用于表示节点的标签或关系的类型。
    • 例子:
      (n:Person)
      [r:FRIENDS_WITH]
      
  2. 大括号 {}

    • 用于表示节点或关系的属性。
    • 属性以键值对的形式存在。
    • 例子:
      (n:Person {name: 'Alice', age: 30})
      
变量
  1. 变量
    • 可以为节点、关系和路径命名,以便在查询中引用。
    • 例子:
      MATCH (a:Person)-[r:FRIENDS_WITH]->(b:Person)
      RETURN a, r, b
      
      上述例子中,arb 分别是节点 Person 和关系 FRIENDS_WITH 的变量。
匹配和返回
  1. MATCH

    • 用于模式匹配。
    • 例子:
      MATCH (n:Person {name: 'Alice'})
      
  2. RETURN

    • 用于指定查询结果的返回内容。
    • 例子:
      RETURN n
      
其他符号和关键词
  1. CREATE

    • 用于创建节点和关系。
    • 例子:
      CREATE (n:Person {name: 'Alice', age: 30})
      
  2. SET

    • 用于更新节点或关系的属性。
    • 例子:
      MATCH (n:Person {name: 'Alice'})
      SET n.age = 31
      
  3. DELETE

    • 用于删除节点或关系。
    • 例子:
      MATCH (n:Person {name: 'Alice'})
      DELETE n
      
  4. REMOVE

    • 用于删除节点或关系的属性或标签。
    • 例子:
      MATCH (n:Person {name: 'Alice'})
      REMOVE n.age
      
  5. WHERE

    • 用于添加条件过滤。
    • 例子:
      MATCH (n:Person)
      WHERE n.age > 30
      RETURN n
      
  6. AND、OR、NOT

    • 用于逻辑运算。
    • 例子:
      MATCH (n:Person)
      WHERE n.age > 30 AND n.city = 'New York'
      RETURN n
      
  7. ORDER BY

    • 用于排序结果。
    • 例子:
      MATCH (n:Person)
      RETURN n
      ORDER BY n.age DESC
      
  8. LIMIT

    • 用于限制返回结果的数量。
    • 例子:
      MATCH (n:Person)
      RETURN n
      LIMIT 10
      

Neo4j 的进阶使用

Neo4j 是一个功能强大且灵活的图数据库管理系统,除了基本的节点和关系操作,还提供了许多高级功能,使其在复杂数据分析和应用场景中得以广泛应用。以下是一些 Neo4j 的进阶使用方法:

1. 图算法

Neo4j 提供了一套丰富的图算法库,用于处理图数据的分析和计算。常用的图算法包括:

  • PageRank:用于计算节点的重要性,常用于网页排名和社交网络分析。
    CALL algo.pageRank.stream('Person', 'FRIENDS_WITH', {})
    YIELD nodeId, score
    RETURN algo.getNodeById(nodeId).name AS name, score
    ORDER BY score DESC
    
  • 最短路径:用于查找两个节点之间的最短路径。
    MATCH (start:Person {name: 'Alice'}), (end:Person {name: 'Bob'})
    CALL algo.shortestPath.stream(start, end, 'FRIENDS_WITH')
    YIELD nodeId, cost
    RETURN algo.getNodeById(nodeId).name AS name, cost
    
  • 社区检测:用于发现图中的社区结构。
    CALL algo.louvain.stream('Person', 'FRIENDS_WITH', {})
    YIELD nodeId, community
    RETURN algo.getNodeById(nodeId).name AS name, community
    ORDER BY community
    
2. 高级查询

使用 Cypher 进行复杂查询时,可以利用以下高级功能:

  • WITH 子句:用于将查询结果临时存储,以便在后续查询中使用。

    MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person)
    WITH a, count(b) AS friendsCount
    WHERE friendsCount > 5
    RETURN a.name, friendsCount
    
  • UNION:用于合并多个查询的结果。

    MATCH (n:Person {name: 'Alice'}) RETURN n.name AS name, 'Alice' AS type
    UNION
    MATCH (n:Person {name: 'Bob'}) RETURN n.name AS name, 'Bob' AS type
    
  • 子查询:在 Cypher 4.0 及以上版本中,支持在查询中嵌套子查询。

    CALL {MATCH (a:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(b:Person)RETURN a.name AS name, count(b) AS friendsCount
    }
    RETURN name, friendsCount
    
3. 数据建模和优化
  • 模式建模:根据应用需求设计合适的图数据模式。

    CREATE (alice:Person {name: 'Alice', age: 30})
    CREATE (company:Company {name: 'Neo4j'})
    CREATE (alice)-[:WORKS_AT]->(company)
    
  • 使用索引和约束:创建索引和约束来提高查询性能和保证数据完整性。

    CREATE INDEX ON :Person(name)
    CREATE CONSTRAINT ON (p:Person) ASSERT p.name IS UNIQUE
    
  • 批量导入数据:使用 Neo4j 的批量导入工具(如 neo4j-admin import)来导入大量数据,提高导入效率。

    neo4j-admin import --nodes=import/persons.csv --relationships=import/friends.csv
    
4. 安全和权限管理
  • 角色和权限:使用 Neo4j 的角色和权限管理功能来控制用户对数据的访问。

    CREATE USER myUser SET PASSWORD 'password' CHANGE NOT REQUIRED
    CREATE ROLE myRole
    GRANT ROLE myRole TO myUser
    GRANT MATCH {name} ON GRAPH neo4j ELEMENTS WHERE (n:Person) TO myRole
    
  • 数据加密:启用 TLS 加密来保护数据传输的安全性。

    dbms.ssl.policy.bolt.enabled=true
    dbms.ssl.policy.bolt.base_directory=certificates/bolt
    dbms.ssl.policy.bolt.private_key=private.key
    dbms.ssl.policy.bolt.public_certificate=public.crt
    
5. 可视化和集成
  • 数据可视化:使用 Neo4j Bloom 或 Neo4j Browser 等工具进行数据可视化和分析。

    • Neo4j Bloom:提供直观的图数据探索和可视化工具,支持通过自然语言查询图数据。
    • Neo4j Browser:内置的图数据库管理和查询工具,支持 Cypher 查询和图数据可视化。
  • 集成其他工具:集成 Spark、Kafka、Elasticsearch 等工具进行实时数据处理和分析。

    • Neo4j 与 Spark 集成
      val graph = Neo4jGraph.loadGraph(sc, "Person", "FRIENDS_WITH")
      graph.vertices.collect.foreach(println)
      
    • Neo4j 与 Kafka 集成
      kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic neo4j
      

综合实例

以下是一个综合示例,展示如何使用上述符号和关键词来进行复杂查询:

// 创建节点和关系
CREATE (alice:Person {name: 'Alice', age: 30}),(bob:Person {name: 'Bob', age: 32}),(carol:Person {name: 'Carol', age: 25}),(dave:Person {name: 'Dave', age: 29}),(alice)-[:FRIENDS_WITH]->(bob),(bob)-[:FRIENDS_WITH]->(carol),(alice)-[:FRIENDS_WITH]->(carol),(carol)-[:FRIENDS_WITH]->(dave)// 查询 Alice 的朋友
MATCH (alice:Person {name: 'Alice'})-[:FRIENDS_WITH]->(friend)
RETURN friend.name// 查询 Alice 的朋友的朋友,排除 Alice 本人
MATCH (alice:Person {name: 'Alice'})-[:FRIENDS_WITH]->()-[:FRIENDS_WITH]->(fof)
WHERE fof.name <> 'Alice'
RETURN fof.name// 统计每个人的朋友数,按朋友数量降序排序
MATCH (person:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(friend)
RETURN person.name, count(friend) AS friendsCount
ORDER BY friendsCount DESC// 更新 Bob 的年龄
MATCH (bob:Person {name: 'Bob'})
SET bob.age = 33// 删除 Dave 节点及其所有关系
MATCH (dave:Person {name: 'Dave'})
DETACH DELETE dave

实际应用案例:社交网络分析

假设我们有一个社交网络的图数据库,其中包含用户及其好友关系。我们需要分析这个社交网络,找出每个用户的朋友数,并推荐可能感兴趣的新朋友。

  1. 创建社交网络数据

    CREATE (alice:Person {name: 'Alice', age: 30}),(bob:Person {name: 'Bob', age: 32}),(carol:Person {name: 'Carol', age: 25}),(dave:Person {name: 'Dave', age: 29}),(alice)-[:FRIENDS_WITH]->(bob),(bob)-[:FRIENDS_WITH]->(carol),(alice)-[:FRIENDS_WITH]->(carol),(carol)-[:FRIENDS_WITH]->(dave)
    
  2. 查询每个用户的朋友数

    MATCH (person:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(friend)
    RETURN person.name, count(friend) AS friendsCount
    ORDER BY friendsCount DESC
    
  3. 推荐新朋友

    • 查找用户的朋友的朋友,但排除直接朋友和自己
    MATCH (alice:Person {name: 'Alice'})-[:FRIENDS_WITH]->()-[:FRIENDS_WITH]->(fof)
    WHERE NOT (alice)-[:FRIENDS_WITH]-(fof) AND fof <> alice
    RETURN fof.name
    

实际应用案例:欺诈检测

假设我们有一个金融交易网络的数据,需要通过图分析检测潜在的欺诈行为。

  1. 创建交易数据

    CREATE (alice:Person {name: 'Alice'}),(bob:Person {name: 'Bob'}),(carol:Person {name: 'Carol'}),(dave:Person {name: 'Dave'}),(alice)-[:TRANSFERRED {amount: 500}]->(bob),(bob)-[:TRANSFERRED {amount: 300}]->(carol),(carol)-[:TRANSFERRED {amount: 200}]->(dave),(dave)-[:TRANSFERRED {amount: 700}]->(alice)
    
  2. 查询环形交易路径

    MATCH (a:Person)-[r:TRANSFERRED]->(b:Person)
    WHERE a <> b
    WITH a, b, collect(r.amount) AS amounts, count(*) AS count
    WHERE count > 1
    RETURN a.name, b.name, amounts
    
  3. 计算 PageRank

    CALL algo.pageRank.stream('Person', 'TRANSFERRED', {iterations: 20, dampingFactor: 0.85})
    YIELD nodeId, score
    RETURN algo.getNodeById(nodeId).name AS name, score
    ORDER BY score DESC
    

Neo4j 和 MySQL 的区别

特性Neo4jMySQL
数据库类型图数据库关系型数据库
数据模型图数据模型(节点和关系)关系数据模型(表和行)
查询语言CypherSQL
适用场景高度互联的数据,如社交网络、推荐系统、欺诈检测等结构化数据,如客户管理、订单管理、财务记录等
数据表示使用节点和关系表示实体及其关系使用表、行和列表示实体及其属性
关系处理擅长处理复杂关系和路径查询,查询关系数据高效处理多表关联时较复杂,性能较低
事务处理支持 ACID 特性支持 ACID 特性
扩展性适合处理大型图数据,水平扩展性好适合处理结构化数据,水平和垂直扩展性好
索引支持节点和关系的索引支持表的索引
社区和支持拥有活跃的社区和专业支持,提供丰富的文档和示例拥有广泛的社区支持和丰富的文档,提供各种开源和商业支持选项
性能优化针对图遍历和路径查询进行了优化,适合处理复杂图数据的查询针对多表查询和大数据量处理进行了优化,适合处理复杂的关系型数据查询
数据一致性强一致性强一致性
灵活性数据模型灵活,适合动态变化的数据结构数据模型相对固定,适合预定义结构的数据
数据复杂性能够高效处理复杂的多对多关系,适用于社交网络、供应链管理等复杂场景适用于层次结构明确的场景,复杂多对多关系处理较繁琐
数据关联数据通过关系直接关联,查询时无需多表连接,查询速度快数据通过外键关联,复杂查询需要多表连接,查询速度相对较慢
数据查询复杂查询简单直观,适用于深度数据关系分析简单查询方便高效,复杂查询需要通过多表连接实现
存储方式使用面向关系的存储方式,适合关系密集型数据使用面向行的存储方式,适合结构化的关系型数据
数据更新更新操作灵活,能够高效处理频繁变化的数据更新操作需要考虑表结构,适合数据结构相对稳定的场景
架构面向关系的架构,适合需要高效处理关系数据的应用面向表的架构,适合传统的业务应用
数据分析提供强大的图分析能力,支持复杂图算法,如路径查询、中心性分析等提供基础的数据分析功能,适合传统的统计和报表分析
安全性提供基于角色的访问控制,支持细粒度的权限管理提供基于用户和角色的访问控制,支持细粒度的权限管理
可视化工具提供丰富的图数据可视化工具,支持图形化展示和分析提供多种数据可视化工具,支持图表和报表展示
开发语言支持支持多种编程语言,包括 Java、Python、JavaScript 等支持多种编程语言,包括 Java、Python、PHP 等
备份与恢复提供完善的备份与恢复机制,支持在线备份和恢复提供完善的备份与恢复机制,支持多种备份方式
集成性支持与多种外部系统和工具集成,如 Spark、Kafka、Elasticsearch 等支持与多种外部系统和工具集成,如 Hadoop、Kafka、Elasticsearch 等
数据迁移提供灵活的数据迁移工具,支持从其他数据库迁移数据提供多种数据迁移工具,支持数据在不同数据库之间迁移
安装与配置提供简单的安装和配置流程,支持多种部署方式,包括本地部署、云部署等提供简单的安装和配置流程,支持多种部署方式,包括本地部署、云部署等
文档与支持提供详尽的文档和支持,拥有活跃的社区和专业的技术支持提供详尽的文档和支持,拥有广泛的社区和多种商业支持选项
学习曲线需要学习图数据库和 Cypher 语言,适合处理复杂关系的场景SQL 是标准化语言,学习成本低,适合处理结构化数据的场景
实际应用案例社交网络分析、推荐系统、欺诈检测、供应链管理、知识图谱等客户管理、订单管理、财务记录、内容管理系统、电子商务平台等

总结

通过理解和使用 Neo4j 与 Cypher 语法,我们可以高效地处理和分析图数据,解决复杂的关系问题。无论是社交网络分析、推荐系统还是欺诈检测,Neo4j 都能提供强大的解决方案,使得数据处理更加直观和高效。

更多问题可咨询

CosAI

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/45744.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

WEB07Vue+Ajax

1. Vue概述 Vue&#xff08;读音 /vjuː/, 类似于 view&#xff09;&#xff0c;是一款用于构建用户界面的渐进式的JavaScript框架&#xff08;官方网站&#xff1a;https://cn.vuejs.org&#xff09;。 在上面的这句话中呢&#xff0c;出现了三个词&#xff0c;分别是&#x…

flask-login会话保持实现

目录 1、实现原理 1. 用户登录过程 2. 判断用户是否登录的原理 3. 注销过程 2、示例使用 1、实现原理 1. 用户登录过程 当用户通过表单提交用户名和密码进行登录时&#xff0c;后端会进行身份验证。如果验证通过&#xff0c;Flask-Login 会执行以下操作&#xff1a; …

宝兰德参编金融智能体标准,深耕大模型场景化落地

随着数智化浪潮的不断推进&#xff0c;人工智能技术正深刻影响着金融服务的模式和流程&#xff0c;金融智能体在大模型的加持下&#xff0c;业务场景的应用能力得到强化。然而&#xff0c;作为新型技术&#xff0c;金融智能体在隐私保护、透明性、数据泄露等方面仍存在诸多风险…

枸杞糖基转移酶--文献精读31

Functional and structural dissection of glycosyltransferases underlying the glycodiversity of wolfberry-derived bioactive ingredients lycibarbarspermidines 功能和结构分析导致枸杞来源的生物活性成分&#xff08;如lycibarbarspermidines类化合物&#xff09;糖基…

SQL注入安全漏洞与防御策略

1.引言 SQL注入&#xff08;SQL Injection&#xff09;是一种广泛存在的网络安全攻击手段&#xff0c;它允许攻击者通过向应用程序的数据库查询中插入或“注入”恶意的SQL代码片段&#xff0c;从而操控后端数据库&#xff0c;执行未授权的数据库操作&#xff0c;如数据泄露、数…

C++入门基础知识2

1.引用 1.1引用的使用 1.引用在实践中主要是引用传参和引用做返回值中减少拷贝提高效率和改变引用对象时同时改变被引用对象 2.引用传参跟指针传参功能是类似的&#xff0c;引用传参相对更方便一些 3.引用和指针在实践中相辅相成&#xff0c;功能有重叠性&#xff0c;各有特…

ES6 Module 的语法(十二)

ES6&#xff08;ECMAScript 2015&#xff09;引入了模块&#xff08;Modules&#xff09;的概念&#xff0c;使得JavaScript代码可以更容易地组织和复用。 1. export 关键字 命名导出 (Named Exports) 你可以使用 export 关键字导出多个变量、函数或类。 // module.js export…

嵌入式C++、Qt/QML和MQTT:智能工厂设备监控系统的全流程介绍(附代码示例)

1. 项目概述 本项目旨在开发一套先进的智能工厂设备监控系统&#xff0c;集成嵌入式技术、工业通信协议和人机界面等多项技术&#xff0c;实现对工厂设备的全方位实时监控、高精度数据采集和智能化分析。该系统将显著提升工厂设备的运行效率&#xff0c;大幅降低维护成本&…

【第33章】MyBatis-Plus之预防安全漏洞

文章目录 前言一、什么是漏洞&#xff1f;二、如何预防漏洞1.表字段部分2.字段参数/变量部分3. 使用工具类预防 三、关于恶意漏洞的说明总结 前言 软件漏洞可以对系统造成严重危害&#xff0c;如果被人恶意利用&#xff0c;会导致病毒感染、数据泄漏或损坏的风险&#xff0c;还…

基于AT89C51单片机的16×16点阵LED显示器字符滚动显示设计(含文档、源码与proteus仿真,以及系统详细介绍)

本篇文章论述的是基于AT89C51单片机的1616点阵LED显示器字符滚动显示设计的详情介绍&#xff0c;如果对您有帮助的话&#xff0c;还请关注一下哦&#xff0c;如果有资源方面的需要可以联系我。 目录 仿真效果图 仿真图 代码 系统论文 资源下载 设计的内容和要求 熟悉51系…

thinkphp5多层with关联查询错误问题

官方文档 https://www.kancloud.cn/manual/thinkphp5/139045 V5.0.7版本以上&#xff0c;支持使用数组方式定义嵌套预载入&#xff0c;例如下面的预载入要同时获取用户的Profile关联模型的Phone、Job和Img子关联模型数据&#xff1a; $list User::with([profile>[phone,j…

TS类型声明文件(一)如何在ts npm包项目中生成 d.ts 文件

现在TS项目很多&#xff0c;如果你开发的npm包不支持类型声明文件&#xff0c;对使用ts的开发者不太友好&#xff0c;开发者无法获得ts类型提示。如何在自己的 npm 包中自带 .d.ts 文件&#xff0c;以确保使用者不需要额外配置 tsconfig.json 就能获得类型提示&#xff0c;以下…

Python练习题(3)

1.使用requests模块获取这个json文件http://java-api.super-yx.com/html/hello.json 2.将获取到的json转为dict 3.将dict保存为hello.json文件 4.用文件流写一个copy(src,dst)函数,复制hello.json到C:\hello.json import requests import jsondef copy(src, dst):read_file o…

【typedb】例子:药物发现 1: 模式导入

typedb-examples/drug-discovery/ Drug discovery监听0.0.0.0:1729 但这么连接肯定不行: localhost:1729 可以: 一直无法点击schema图标:先创建一个数据库 选中数据库: 选中后就可以了:

我的第128天创作纪念日

&#x1f308;个人主页&#xff1a;是店小二呀 &#x1f308;C语言笔记专栏&#xff1a;C语言笔记 &#x1f308;C笔记专栏&#xff1a; C笔记 &#x1f308;初阶数据结构笔记专栏&#xff1a; 初阶数据结构笔记 &#x1f308;喜欢的诗句:无人扶我青云志 我自踏雪至山巅 文章…

演示:【Avalonia-Controls】Avalonia皮肤,主题,自定义控件,数据库,系统模块资源库

一、目的&#xff1a;分享一个Avalonia皮肤&#xff0c;主题&#xff0c;自定义控件&#xff0c;数据库&#xff0c;系统模块资源库 开源地址&#xff1a; GitHub - HeBianGu/Avalonia-Controls: Avalonia控件库 Nuget包地址&#xff1a; NuGet Gallery | Packages matchin…

02MFC画笔/画刷/画椭圆/圆/(延时)文字

文章目录 画实心矩形自定义画布设计及使用连续画线及自定义定义变量扇形画椭圆/圆输出颜色文本定时器与定时事件 画实心矩形 自定义画布设计及使用 连续画线及自定义定义变量 扇形 画椭圆/圆 输出颜色文本 定时器与定时事件

大模型时代的目标检测

https://zhuanlan.zhihu.com/p/663703934https://zhuanlan.zhihu.com/p/6637039341.open set/open word/ood 这个任务是指在实际应用上可以检测任何前景物体&#xff0c;但是有些不需要预测类别&#xff0c;只要检测出框就行。在很多场合也有应用场景&#xff0c;有点像类无关…

Memcached vs Redis——Java项目缓存选择

在Java项目开发中&#xff0c;缓存系统作为提升性能、优化资源利用的关键技术之一&#xff0c;扮演着至关重要的角色。Memcached和Redis作为两种流行的缓存解决方案&#xff0c;各有其独特的优势和应用场景。本文旨在通过分析项目大小、用户访问量、业务复杂度以及服务器部署情…

Chubby VS Zookeeper

Chubby 和 Zookeeper 是两种分布式协调服务&#xff0c;主要用于管理分布式系统中的配置、同步和命名等任务。以下是对这两种系统的比较&#xff1a; Chubby 开发者&#xff1a;由 Google 开发和使用&#xff0c;作为其内部服务的一部分。 设计目标&#xff1a;为 Google 的…