Solución:
Parece que está preguntando sobre la fragmentación de la base de datos. La respuesta corta es no, esta función no es compatible.
Neo4j tiene dos modos de agrupación en clúster principales, la agrupación en clúster HA (de alta disponibilidad) más antigua y la agrupación causal más nueva, y ambos requieren Enterprise Edition. En ambos casos, todos los nodos que participan en el clúster deben contener el gráfico completo.
Por ahora me quedaré con la agrupación causal, ya que ahí es donde continúa el desarrollo de características.
En cuanto al escalado de lectura, se puede escalar horizontalmente agregando réplicas de lectura al clúster. El protocolo de enrutamiento bolt + asegura que las transacciones de lectura explícitas que utilizan el controlador se enrutan a uno de los seguidores o una réplica de lectura, y tienen en cuenta la carga hasta cierto punto.
Para el escalado de escritura, eso es solo vertical, ya que solo se permite escribir un nodo a la vez (el líder elegido), por lo que se garantiza que todos los nodos centrales (los nodos en el clúster que potencialmente pueden ser elegidos como líderes) tengan suficiente RAM, disco espacio y SSD es fundamental.
EDITAR:
Neo4j Fabric se introdujo en enero de 2020 con el lanzamiento de Neo4j 4.0. Esto permite la fragmentación de datos en varios fragmentos (bases de datos o clústeres, y no necesitan ninguna configuración adicional para usarlos como fragmentos) y formas de consultar estos fragmentos múltiples y trabajar con los resultados.
Neo4j Enterprise tiene agrupación en clústeres, pero es para alta disponibilidad.
No se fragmenta como TigerGraph, por ejemplo.
Cada instancia (nodo) del clúster tiene una réplica del conjunto de datos completo.