【图数据库内核】引擎对照句：TigerGraph、Neptune、AGE、Memgraph 与原生/图层分叉
用本系列五条坐标系对照 TigerGraph NPG/GSE·GPE、Amazon Neptune 四元组索引、Apache AGE 的 PG 表映射、Memgraph 存储模式，以及 Neo4j 与 JanusGraph；只给架构选型句，不做跨引擎延迟排行。
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【图数据库内核】生产排障：超节点、爆炸路径、内存三分与慢查询清单
把第 05–12 篇收成 Neo4j 生产诊断：先分计划基数 / 页缓存 I/O / 锁等待三轴；给出超节点、变长爆炸、heap vs page cache vs Lucene/向量、查询日志与指标的检查清单，不伪造 PROFILE 输出。
【图数据库内核】选型与 GraphRAG 接口：边语义分级，何时必须原生图
收束系列第五问：用跳数、局部性、事务与运维面判定原生图 / AGE·边表 / 外置图层 / 托管图；按边语义分级对接 GraphRAG 与向量检索，互链 db-frontier、llm-infra、vector-engine，不重写检索管线。
【图数据库内核】属性图 · Store Format · Expand · Cypher 计划边界
补齐站内缺失的图拓扑存储与遍历内核：属性图模型、Neo4j record/aligned/block 布局、page cache 与 dense 节点、标签索引、Expand 与 Cypher 计划边界，以及 TinkerPop/JanusGraph 对照与 GraphRAG 接口。
【图数据库内核】图引擎全景：属性图作为一等公民的存储与遍历
定位属性图相对行存/LSM/向量/GraphRAG 的生态位；钉住邻接代价、Neo4j store format（record→block）、page cache、索引与 Expand、Cypher 计划五条坐标系，并以 Angles & Gutierrez 谱系与原生图争论收束系列路线。
【图数据库内核】邻接的代价模型：边表 JOIN、CSR 与原生指针为何不是同一件事
把同一逻辑图落成边表+索引、CSR、原生关系链与 Neo4j block 内联四条路径，用统一代价语言比较一次 hop 与 k 跳扩张；钉住幂律超节点与局部性，为后续 record/block 布局篇垫底座。
【图数据库内核】Neo4j record 系布局：节点、关系链、属性链与 dense group
以 Neo4j 5.26 record-storage-engine 源码钉住 standard/aligned 固定记录：15B 节点、34B 关系、41B 属性、25B relationship group；讲清 sparse 链、dense 阈值与一次 hop 的指针路径。
【图数据库内核】Neo4j Block format：128 B 主块、动态溢出与 dense B+ 树
对照第 03 篇 record 指针链，钉住 Enterprise 推荐的 block 布局：block.x1.db 128 B 主块、node/relationship 动态 store、big_values、relationship dense 多根 B+ 树与实体上限；重写一次 hop 的读路径。
【图数据库内核】Page cache 与指针追逐：布局如何变成命中率
把第 03–04 篇的 record/block 布局接到 Neo4j page cache：8192 B 页、server.memory.pagecache.size、hit_ratio/faults 计量，以及 sparse 链、block 内联与超节点如何改写 pin/fault 形态。
【图数据库内核】写入路径：建边、升 dense、逻辑删除与 ID 复用
拆解 Neo4j 写路径：RelationshipCreator 的 sparse 挂链与 dense 转换、逻辑删除与 .id 复用、block 主块/动态重定位，以及删除如何反过来打碎读路径局部性；锁与隔离细节留给第 11 篇。
【图数据库内核】标签、类型与属性索引：起点过滤器，不是遍历引擎
钉住 Neo4j 5 搜索性能索引（LOOKUP / RANGE / TEXT / POINT）与约束（唯一、存在、类型、KEY）如何决定「从哪里开始走」；对照 token lookup、过索引写放大，以及索引起点 × 深度 expand 的经典事故。
【图数据库内核】全文与向量属性边界：Lucene 旁路，不是 page cache 里的第二套邻接
划清 Neo4j FULLTEXT / VECTOR 索引相对 RANGE/TEXT 与拓扑 expand 的边界：二者均走 Lucene、吃 OS page cache；查询靠过程/SEARCH 而非自动计划；并链到站内 search-engine 与 vector-engine，不重写倒排与 ANN 全书。
【图数据库内核】遍历与 Expand：从索引起点走到邻居的执行骨架
拆解 Cypher 遍历算子 Expand(All/Into)、OptionalExpand、VarLengthExpand（All/Into/Pruning）与最短路径双向 BFS；钉住路径爆炸、DISTINCT 剪枝、量化路径谓词，以及 expand 如何吃第 03–05 篇的 store 与 page cache。
【图数据库内核】Cypher 计划入口：Estimated Rows、基数乘积与「看起来对但跑爆」
读懂 EXPLAIN/PROFILE：自下而上的算子树、Estimated Rows 与 Rows 的落差、DB Hits 与 page cache；钉住行流基数、幂律下选择性失真，以及索引起点 × Expand 的经典计划事故。
【图数据库内核】事务、锁与隔离：读已提交、建边锁与 dense 并发
钉住 Neo4j 默认 read-committed、遍历不受写保护、lost update 与索引扫描异常；对照 sparse/dense 建边锁、死锁检测与 MERGE 乱序取锁，并接到第 06 篇写入路径与站内 MVCC 对照。
【图数据库内核】高可用边界：primary / secondary、书签因果一致与只读滞后
钉住 Neo4j 集群里 database primary/secondary 与服务器解耦、Raft 写多数、secondary 异步事务日志追赶；说明 bookmark 因果链如何接第 11 篇的「提交可见」，并划清 Composite 与运维手册边界。
【大模型基础设施工程】18：向量库与图 RAG
从 HNSW、IVF-PQ、DiskANN 到 Milvus、Qdrant、pgvector；从稠密稀疏混合到 Microsoft GraphRAG 的工程实操。
【数据库前沿】【数据库研究前沿】GraphRAG：图增强检索的理论与工程
系统梳理 Microsoft GraphRAG（2024）的动机、算法与工程实现：多跳问答为什么让向量 RAG 失效、图作为 evidence path 的优势、社区检测与报告生成、Neo4j / NebulaGraph / KuzuDB 的落地差异，以及一个 NetworkX 最小实现。