文档
下面的文档链接提供了 Amazon Neptune 的概述，并介绍了如何使用 AWS 管理控制台和 AWS 命令行界面中的功能。我们已发布使用图形数据库的 AWS 参考架构，以帮助您了解有关图形数据模型和查询语言的选项，并提供参考部署架构。
功能概览
最佳实践
Neptune 无服务器
全局数据库
Neptune ML
加载 Gremlin 的数据
通过 Gremlin 访问数据
加载 openCypher 数据
通过 openCypher 访问数据
加载 SPARQL 的 RDF 数据
通过 SPARQL 访问数据
课程 - Amazon Neptune 入门
（9 小时，基础知识）
在本系列视频中，您将学习如何开始使用 Amazon Neptune。您将学习 Neptune 的用例和基础知识，包括创建和管理集群、构建常用的图形模型 Property Graph 和 W3C RDF、使用 Apache TinkerPop Gremlin 和 SPARQL 编写查询、解决性能问题以及与 Elasticsearch 和 AWS Glue 等工具和服务集成。
其他课程：
使用 Amazon Neptune 构建您的第一个图形应用程序
Amazon Neptune 入门
适用于 Neptune ML 的 MLOps
GitHub 项目和示例
AWS 图形笔记本
AWS 图形浏览器
适用于 Amazon Neptune 的 Gremlin 客户端
Amazon Neptune 示例应用程序（SageMaker、Recommendation、Visualization、ETL）
Amazon Neptune 工具和实用程序（数据转换、批量导出、AWS Glue）
使用 AWS AppSync GraphQL 和 Amazon Neptune 的示例
Amazon Neptune SigV4 签名库
采用 SigV4 签名的 Amazon Neptune Gremlin 客户端
采用 SigV4 签名的 Amazon Neptune SPARQL 客户端
Amazon Neptune JDBC 驱动程序
适用于 pandas 的 AWS 开发工具包
视频
客户案例
AWS re:Invent 2022
AWS re:Invent 2020
AWS 技术讲座
客户案例研究
“图形数据库可为我们提供比关系系统更好的灵活性。我们可能需要 [在关系模型中] 执行许多表连接工作，这会导致我们的许多业务逻辑出现高延迟。图形数据库非常适合我们的使用情形。Amazon Neptune 解决了我们想要解决的问题。”
Audible for Business 软件工程师 Mayank Gupta
Metaphactory 和 Amazon Neptune 使 Siemens Energy 能够构建涡轮知识图，并将整个气轮机组的相似零件之间的连接可视化。托管图形数据库服务 Amazon Neptune 非常适合由 Siemens Energy IT 主导的云优先策略，该策略专注于可靠性、可扩展性，可减少维护并与他们在 Amazon Web Services (AWS) 上的现有平台集成。
“我们选择 Neptune 是因为它是一个功能强大的图形数据库，它具有安全性高、性能好且可帮助开展分析等特点。在我们的 [接触跟踪] 模型中，每个用户节点都连接到一个设备节点。当设备签入某个位置时，该设备与可扫描码（二维码）之间会形成一条边，该边与特定站点（实体商店）和相关组织（公司实体）相关联。Neptune 允许我们存储用户、签入和位置之间的这些丰富关系，以获取有关病毒传播的信息。”
Zerobase 创始人之一 Aron Szanto
“除了数据库级加密之外，我们还喜欢使用应用程序级加密。我们使用 Amazon Neptune 时，数据在到达数据库之前已经加密，然后在静止时再次加密。”
Zaid Masud，ADP Next Gen HCM 首席架构师
“通过利用 [Amazon] Neptune 和其他 AWS 服务，我们能够在非常短的时间内大规模实现具有成本效益的数据平台。”
Zeta Global 软件工程经理 Sasikala Singamaneni
