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# Informações gerais sobre a migração do Neo4j para o Neptune
Com o [suporte para a linguagem de consulta openCypher](feature-opencypher-compliance.md), você pode mover a maioria das workloads do Neo4j que usam o protocolo Bolt ou HTTPS para o Neptune. No entanto, o openCypher é uma especificação de código aberto que contém a maioria, mas não todas, as funcionalidades compatíveis com outros bancos de dados, como o Neo4j.
Apesar de ser compatível de várias maneiras, o Neptune não é um substituto imediato do Neo4j. O Neptune é um serviço de banco de dados de grafos totalmente gerenciado com atributos corporativos, como alta disponibilidade e alta durabilidade, que é arquitetonicamente diferente do Neo4j. O Neptune é baseado em instâncias, com uma única instância de gravador principal e até 15 instâncias de réplica de leitura que permitem escalar a capacidade de leitura horizontalmente. Usando o [Neptune Serverless](neptune-serverless.md), é possível aumentar ou reduzir a escala da capacidade computacional verticalmente, dependendo do volume de consultas. Isso é independente do armazenamento do Neptune, que é escalado automaticamente à medida que você adiciona dados.
O Neptune é compatível com a [especificação padrão do openCypher de código aberto, versão 9](https://s3.amazonaws.com/artifacts.opencypher.org/openCypher9.pdf). Na AWS, acreditamos que o código aberto é bom para todos e estamos comprometidos em trazer o valor do código aberto aos nossos clientes e em levar a excelência operacional das AWS comunidades de código aberto.
No entanto, muitas aplicações executadas no Neo4j também usam atributos exclusivos que não são de código aberto e que o Neptune não aceita. Por exemplo, o Neptune não é compatível com procedimentos APOC, algumas cláusulas e funções específicas do Cypher e os tipos de dados `Char`, `Date` e `Duration`. O Neptune converte automaticamente os tipos de dados ausentes em [tipos de dados compatíveis](bulk-load-tutorial-format-opencypher.md#bulk-load-tutorial-format-opencypher-data-types).
Além do OpenCypher, o Neptune também suporta a linguagem de consulta [Apache TinkerPop Gremlin](https://tinkerpop.apache.org/docs/current/reference/#traversal) para gráficos de propriedades (bem como SPARQL para dados RDF). O Gremlin pode interoperar com o openCypher no mesmo grafo de propriedades e, em muitos casos, é possível usar o Gremlin para fornecer funcionalidades não oferecidas pelo openCypher. Veja uma comparação rápida das duas linguagens:
| | openCypher | Gremlin |
| --- | --- | --- |
| Estilo | Declarativa | Imperativa |
| Sintaxe | Correspondência de padrãoMatch p=(a)-[:route]->(d)
WHERE a.code='ANC'
RETURN p
| Baseada em percursog.V().has('code', 'ANC').
out('route').path().
by(elementMap()) |
| Facilidade de uso | Inspirada em SQL, legível por não programadores | Curva de aprendizado mais íngreme, semelhante a linguagens de programação como Java |
| Flexibilidade | Baixo | Alto |
| Compatível com consultas | Consultas baseadas em strings | Consultas baseadas em strings ou código em linha compatíveis com bibliotecas de cliente |
| Clientes | HTTPS e Bolt | HTTPS e Websockets |
Em geral, não é necessário alterar o modelo de dados para migrar do Neo4j para o Neptune, porque tanto o Neo4j quanto o Neptune são compatíveis com dados de grafos de propriedades rotulados (LPG). No entanto, o Neptune tem algumas diferenças de arquitetura e modelo de dados que você pode aproveitar para otimizar o desempenho. Por exemplo:
+ IDs Netuno é tratado como cidadão de primeira classe.
+ O Neptune usa [políticas do AWS Identity and Access Management (IAM)](iam-auth.md) para proteger o acesso aos dados de grafos de forma flexível e granular.
+ O Neptune oferece várias maneiras de [usar os cadernos Jupyter](graph-notebooks.md) para executar consultas e [visualizar os resultados](notebooks-visualization.md). O Neptune também trabalha com [ferramentas de visualização de terceiros](visualization-tools.md).
+ Embora o Neptune não tenha um substituto imediato para a biblioteca Neo4j Graph Data Science (GDS), no momento, ele é compatível com a análise de grafos por meio de uma variedade de soluções. Por exemplo, vários [notebooks de amostra](https://github.com/aws/graph-notebook/tree/main/src/graph_notebook/notebooks/01-Neptune-Database/03-Sample-Applications/06-Data-Science-Samples) demonstram como aproveitar a [integração do Neptune com o SDK do AWS Pandas em ambientes Python para executar](https://github.com/amazon-archives/fully-automated-neo4j-to-neptune) análises em dados gráficos.
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