anchor.diff:  Si par malheur, et après exploration de toutes les alternatives
   (échantillonnage statistique etc), vous en concluez que vous ne pouvez
   faire autrement : rassurez-vous !
  +
   Tout d’abord, les équipes de Neo continuent de plancher et d’apporter
   des améliorations à ce sujet. Nous devrions donc voir quelques
   améliorations avec la v2.2.
  +
   De plus, une approche simple https://github.com/maxdemarzi/dense[est
   déjà codée pour vous] par l’excellent
   https://twitter.com/maxdemarzi[Max] http://maxdemarzi.com/[de]
   https://www.kickstarter.com/projects/1355751798/high-performance-neo4j-video-course[Marzi].
  +
   L’idée de son extension est simple : elle va simplement ventiler les
   noeuds par niveau lors de chaque nouvelle insertion et les lire de façon
   transparente.
  +
   Voici donc un exemple de structure automatiquement créée par son
   extension :
  -image:/blog/public/.dense_nodes_m.png[dense_nodes.png,title="dense_nodes.png, Jun 2014"]
  +
  +image::dense_nodes.png[]
  +
   Tout comme Justin Bieber, Lady Gaga et Madonna ont également de nombreux
   fans (chaque fan “LIKES” l’artiste).
   Un noeud factice va donc se substituer aux noeuds que l’on aurait
  
positive.code: * il se trouve que certains domaines métiers permettent naturellement de
  ségréguer ses données
  * il existe un début de solution de répartition !
  
  Le _cache sharding_ !
  +++++++++++++++++++++
  
negative.code: Quoi qu’il en soit, cette couche a pour seul but de réduire au maximum
  les accès disque mais n’introduit aucune forme d’abstraction sur les
  données manipulées.
  
  L’__object cache__
  ++++++++++++++++++
  
  