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Wenn man an Legacy-Code denkt, denkt man an Frustration, Angst vor Änderungen und überproportionale Komplexität. Damit ihr einen Überblick über euer Legacy-System erhaltet, ist eine tiefgehende Analyse unumgänglich. Wie das mit dem Analysewerkzeug at|analyze und einer Neo4J-Graphdatenbank gelingt, erkläre ich euch in meinem Blog-Beitrag.

Da NoSQL-Datenbanken in den letzten Jahren an Popularität zugenommen haben und öfters eingesetz werden, können viele Entwickler beim Wechsel von der klassischen, relationalen Denkweise über Daten zu einem völlig anderen Konzept auf eine steile Lernkurve stoßen. In diesem Blogbeitrag werfen wir einen genaueren Blick auf die Graphdatenbank Neo4j und ihre Abfragesprache Cypher und erlernen Optimierungsstrategien und -konzepte anhand von Beispielen.

Es gibt viele komplexe Daten, die miteinander in Beziehung stehen. Um diese Daten auf eine Datenbank abzubilden, existieren verschiedene Technologien, unter denen sich die relationalen Datenbanken und Graphdatenbanken etabliert haben. Letztere, wie Neo4j, bieten viele Vorteile gegenüber von relationalen Datenbanken, die es wert sind näher betrachtet zu werden.