本文简单介绍 Neo4j Bloom 在官网进行个人免费使用的方式。“Neo4j Bloom 是一个美观且富有表现力的数据可视化工具，无需编码即可快速探索并与 Neo4j 的图数据平台自由交互。”

注意：我个人因为Neo4j相关开发需求，目前使用免费Neo4j社区版，且没有本地Neo4j Bloom工具。事实上，存在其他更简便的Bloom获取方式，例如安装Neo4j桌面版也可以获得Neo4j Bloom等一些集成工具（桌面版和我的社区版冲突）；或者有明确需求直接上手专业版和企业版。这里需要根据实际情况进行抉择。

本文适合什么情况：

1.第一次接触，只是简单体验（本文介绍在Neo4j官网注册并建立一个免费云端数据库，然后获取一个免费体验Bloom的方式）。

2.本地主要使用 Neo4j社区版 ，但是缺乏更好的可视化效果，想通过Bloom进行一些简单的分析，或者通过Bloom获取一些直观的判断。

3.可视化工具开发者，对Bloom进行使用，获取心得。

4.其他非深度大规模使用、无特殊安全需求的情况。

其他：作者本人也是刚接触的小白：）  仅使用了Neo4j体系极其微小的一部分功能，也没有完整的经验，文章内容也主要依据个人测试和官网信息的学习，如有不足感谢指出！！

1.官网提供的免费试用情况

可以看出，Basic(free) 版本只能使用一部分功能，不能进行远程数据库连接、共享等操作。

2.登录入口

使用下方链接登录Neo4j官网，进入到主页面。

Neo4j Graph Database & Analytics | Graph Database Management Systemhttps://neo4j.com/

点击右上角：Aura Login，进入到一个登录页面，用自己的邮箱注册登录一下。

• Aura Login

登录后进入如下操作界面：

3.新建一个免费云端数据库

点击New Instance，选择第一个免费版本。“适用于小型开发项目、学习、实验和原型设计”。

点击后出现下面的页面。点击Download and continue。

点击后新建了一个数据库，同时会下载一个.txt文件。

这里注意一下，建议把这个文件保存到熟悉的位置，因为数据库登录密码等重要信息都在里面。

NEO4J_USERNAME=neo4j

NEO4J_PASSWORD=O4h7J8vTqxQ7U9ps4VReGzSRF3mUY2jKWutftoEdd4U

4.启动新建的免费数据库

看到左侧图标变为Running，说明数据库已经运行，点击Open进入。

 从第3节下载的.txt文件中找到用户名和密码进行连接。可在浏览器保存一下密码。

连接成功后，进入空的数据库。下图的查询主界面和Neo4j社区版界面类似，可以使用同样的cypher语句进行操作。本次主要介绍此方法的Bloom体验，这里不再赘述。直接切换到Explore界面体验Bloom。

进入界面。

目前没有数据，需要进行创建或导入。

5.导入数据和界面操作

5.1直接导入本地数据库-适用于本地有数据积累的情况

退出到工作台界面，点击新建的数据库进入如下界面。

点击Import Database，然后在导入界面选择一个本地的.dump文件。

注：.dump文件是Neo4j数据库的备份文件，备份方式在我的上一篇文章中有介绍。

Neo4j数据库自动启停与定时备份-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_65797987/article/details/135706572?spm=1001.2014.3001.5501如果没有数据，可以使用我上传的一份免费.dump数据。

【免费】Neo4j的.dump文件，用于测试和学习资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/m0_65797987/88782539注意导入后会清空原有数据。点击确认导入.dump后，显示正在loading，需要等待一段时间。

导入成功开始运行后，再次连接数据库，可以看到里面的数据。

切换到Bloom界面，在左侧三条线处把分类都加进去。

右侧可以获得节点和边的信息，也可以进行颜色修改等操作。

左上角可以进行查询

 图谱主界面可以查看当前图数据信息，当前效果为力导布局。

 当前效果为树形布局

5.2数据库界面的Import导入

点击右侧Import，这一界面也可以进行标签创建和文件导入(页面提示可用CSV, TSV，可以从网上下载一些测试数据进行试验)，这一块目前没有使用过，应该和导入csv的逻辑差不多，视之后使用的情况更新。

6.更多信息：官网的Bloom介绍

Neo4j Bloom的功能非常强大，本文只是介绍了一些启动流程和简单概览，更多学习资源可以在官网获取。

Bloom - 图形数据库和分析 (neo4j.com)https://neo4j.com/product/bloom/