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phenompeople/neo4j
自动构建
phenompeople
Neo4j是一个高度可扩展、健壮的原生图数据库。
1 次收藏下载次数: 0状态：自动构建维护者：phenompeople仓库类型：镜像最近更新：4 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
Neo4j
3.5.0(3.5.0/Dockerfile)ONGDB-3.5.1(ONGDB-3.5.1/Dockerfile)3.2.6(3.2.6/Dockerfile)3.2.3(3.2.3/Dockerfile)
前置条件
- 安装docker-engine [***]
如何使用此镜像
- 可通过以下命令直接运行此镜像：
bash$ docker run --name=neo4j -p 7474:7474 -p 7687:7687 -v /data:/usr/local/neo4j/data -td phenompeople/neo4j
上述命令运行Neo4j容器，开放7474（HTTP）和7687（Bolt）端口以访问Neo4j API。通过将卷挂载到/usr/local/neo4j/data，实现数据库持久化存储。
- 如需容器在重启后自动运行，添加
--restart=always选项：
bash$ docker run --restart=always --name=neo4j -p 7474:7474 -p 7687:7687 -v /data:/usr/local/neo4j/data -td phenompeople/neo4j
维护者
- Rajesh Jonnalagadda (<***>)
许可证和作者
许可证： Apache License
作者： Phenompeople Pvt Ltd (<***>)
更多相关 Docker 镜像与资源
以下是 phenompeople/neo4j 相关的常用 Docker 镜像，适用于 不同场景 等不同场景：
- library/neo4j Docker 镜像说明（Neo4j 图数据库，适合复杂关系数据存储和查询）
- bitnami/neo4j Docker 镜像说明（Neo4j 图数据库，Bitnami 企业级配置，适合图数据分析和关系网络）
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull phenompeople/neo4j:<标签>
更多 neo4j 镜像推荐
library/neo4j
Docker 官方镜像
Neo4j是一种高度可扩展、稳健的原生图数据库，它专为图数据模型设计，能够高效存储和查询由节点、关系及其属性构成的复杂网络数据，凭借原生图存储和处理引擎，可支持从中小型项目到企业级大规模数据的无缝扩展，同时具备强大的稳定性和可靠性，广泛应用于社交网络分析、知识图谱构建、推荐系统等需要深度挖掘数据关联关系的场景，为用户提供高效、精准的图数据管理与分析能力。
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镜像拉取常见问题
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oldzhang
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Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"