Neo4j为图形数据库的推广做出了巨大的贡献。目前，该研发公司获得了8000万美元的E融资，并计划将其产品推向更广阔的市场，这可能是该公司最后一次私人筹款活动。
Neo4j为图形数据库的推广做出了巨大的贡献。目前，该研发公司获得了8000万美元的E融资，并计划将其产品推向更广阔的市场，这可能是该公司最后一次私人筹款活动。
该轮融资由One Peak Partners和摩根士丹利发展资本领投，参投者包括Creandum、Eight Roads以及Greenbridge Partners。该公司在此轮融资中获得的资金是前一轮融资金额的整整两倍，这也使其市场总估值达到了1.6亿美元。
Neo4j创始人兼首席执行官Emil Eifrem表示，他对公司的市场估值不感兴趣，并将其称为“虚荣指标”。他说：“我们不会特意炫耀我们公司的市场价值。我认为这样做只是在吹牛，无论对客户来说，还是对我们来讲都毫无实际意义。”
其实，像摩根士丹利这样的大公司对Neo4j的投资，往往预示着这家公司不就之后将会上市。虽然Eifrem还没有做好任何准备，但他认为这此融资很可能是他最后一次的私下融资活动。他说，既然现在已经亲手创建了一个这么强大的公司，并且从中收获了这么多，他非常热爱自己的公司，暂时不想考虑退出的事情。Eifrem解释道“如果你一心想要创建一个伟大的公司，那么这一路上你将会遇到有各种各样的抉择。这些抉择也就是我所专注的事物。”
2016年，当他的公司获得了3600万美元的D轮融资资金时，Eifrem表示他们正在努力扩展这家公司。到目前为止，他们已经与200多家企业客户成功合作，其中包括沃尔玛、瑞银、IBM以及NASA。他说，他们的客户包括世界前25家银行中的20家以及世界前10大零售商中的7家。
今年，该公司开始将业务扩展到人工智能领域。该扩展方向极具建设性意义，因为图形数据库可以帮助公司了解大量数据之间的连接关系，而AI通常会涉及大量数据来进行学习训练。
两种常见的图形数据库分别是“社交图表”和“购物图表”，“社交图表”往往应用于像Facebook这样的社交网站，它可以为用户提供自己和朋友之间的信息联系，而“购物图表”通常应用于像亚马逊这样的电子商务网站上，它可以根据用户的购买记录来向用户推荐类似产品的或者其他消费者购买这产品后另外购买的其他产品。
Eifrem希望利用这笔资金在国际层面扩展公司，并在为各地用户提供语言和文化方面的本地化服务。他举例说，如果欧洲客户拨打了客服电话，那么电话另一端将会是一位会讲英语的客户服务代理。
Neo4j开源项目创建于2007年。目前，公司和个人仍然可以免费下载到基础版本的Neo4j，但该公司已经在该开源项目之上建立了一个非常成功的商业业务，且正在不断演进。这条耗资8000万美元的跑道通往的下一站可能就是华尔街。
Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。
Neo4j因其嵌入式、高性能、轻量级等优势，越来越受到关注.
你可以把Neo看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟和健壮的数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。 [1]
Neo是一个网络——面向网络的数据库——也就是说，它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络上而不是表中。网络（从数学角度叫做图）是一个灵活的数据结构，可以应用更加敏捷和快速的开发模式。
1.对象关系的不匹配使得把面向对象的“圆的对象”挤到面向关系的“方的表”中是那么的困难和费劲，而这一切是可以避免的。
2.关系模型静态、刚性、不灵活的本质使得改变schemas以满足不断变化的业务需求是非常困难的。由于同样的原因，当开发小组想应用敏捷软件开发时，数据库经常拖后腿。
3.关系模型很不适合表达半结构化的数据——而业界的分析家和研究者都认为半结构化数据是信息管理中的下一个重头戏。
4.网络是一种非常高效的数据存储结构。人脑是一个巨大的网络，万维网也同样构造成网状，这些都不是巧合。关系模型可以表达面向网络的数据，但是在遍历网络并抽取信息的能力上关系模型是非常弱的。
虽然Neo是一个比较新的开源项目，但它已经在具有1亿多个节点、关系和属性的产品中得到了应用，并且能满足企业的健壮性和性能的需求：
完全支持JTA和JTS、2PC分布式ACID事务、可配置的隔离级别和大规模、可测试的事务恢复。这些不仅仅是口头上的承诺：Neo已经应用在高请求的24/7环境下超过3年了。它是成熟、健壮的，完全达到了部署的门槛。
图：是指数据原理里的树集合成的网络。
Neo4j是一个嵌入式，基于磁盘的，支持完整事务的Java持久化引擎，它在图(网络)中而不是表中存储数据。Neo4j提供了大规模可扩展性，在一台机器上可以处理数十亿节点/关系/属性的图，可以扩展到多台机器并行运行。相对于关系数据库来说，图数据库善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据，这些数据变化迅速，需要频繁的查询——在关系数据库中，这些查询会导致大量的表连接，因此会产生性能上的问题。Neo4j重点解决了拥有大量连接的传统RDBMS在查询时出现的性能衰退问题。通过围绕图进行数据建模，Neo4j会以相同的速度遍历节点与边，其遍历速度与构成图的数据量没有任何关系。此外，Neo4j还提供了非常快的图算法、推荐系统和OLAP风格的分析，而这一切在目前的RDBMS系统中都是无法实现的。
由于使用了“面向网络的数据库”，人们对Neo充满了好奇。在该模型中，以“节点空间”来表达领域数据——相对于传统的模型表、行和列来说，节点空间是很多节点、关系和属性（键值对）构成的网络。关系是第一级对象，可以由属性来注解，而属性则表明了节点交互的上下文。网络模型完美的匹配了本质上就是继承关系的问题域，例如语义Web应用。Neo的创建者发现继承和结构化数据并不适合传统的关系数据库模型.