anchor.diff:  detection__”) : elles ne sont pas amenées à évoluer du tout. 
   http://en.wikipedia.org/wiki/Strongly_connected_component[Certains
   algorithmes] sont même relativement faciles à implémenter.
  +
  +
   Graphe dynamique
   ++++++++++++++++
   
  
positive.code: 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"]
  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
  
negative.code: Un simple load balancer, un cluster Neo4j (l’édition High Availability
  vous fournit tous les outils qu’il vous fait) et vous êtes prêts à
  affronter une forte volumétrie de données !
  
  
  Conclusion
  ----------
  
  