neo4j 初步认识和使用

介绍

图形数据库（Graph Database）是NoSQL数据库家族中特殊的存在，用于存储丰富的关系数据，Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系，每个节点和关系都可以由一个或多个属性。Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。

模型规则

• 表示节点，关系和属性中的数据
• 节点和关系都包含属性
• 关系连接节点
• 属性是键值对
• 节点用圆圈表示，关系用方向键表示。
• 关系具有方向：单向和双向。
• 每个关系包含“开始节点”或“从节点”和“到节点”或“结束节点”

w3c上面的教程和官网也可以参考

安装

• 先安装jdk,并配置好环境变量,略
• 先到https://neo4j.com/product/ 下载,需要注册后才能下载

1. tar -xvf 压缩包
2. cd 解压文件/bin
3. neo4j install

运行启动

启动
sudo service neo4j start 或者 sudo neo4j start
关闭
sudo service neo4j stop 或者 sudo neo4j stop

web访问

http://localhost:7474/browser/

初始用户为neo4j,密码为neo4j,登录后需要更改密码.web端的教程见w3c.但我更喜欢在命令行访问

命令行访问

参考https://neo4j-client.net/ ,安装如下:

 sudo add-apt-repository ppa:cleishm/neo4j
 sudo apt-get update
 sudo apt-get install neo4j-client libneo4j-client-dev

登录: 默认端口是7687.密码是neo4j或你登录web端后更改的密码

neo4j-client -u neo4j localhost 7687
:quit //退出

你可以在neo4j-client命令行登录后更改密码:

CALL dbms.changePassword('your new password')

使用

• create 创建一个节点或关系

// 格式
create (node_name:lable_name
    {
        property1_name:property1_value
        p2:v2
        p3:v3
    });
// node_name 类型于关系型数据库的表的别名
// label_name 类似于表明一样,表明一类实体

// 例子
create (dog:DOG{name:"dog_name",age:20});

• match 查询

// 查询节点的某个属性
match(node_name:node_label)
    where node_name.p1=v1
return node.p3 as p3

// 查询整个节点
match(node_name:node_label)
    where node_name.p1=v1 and/or node_name.p2>v2
return node_name

// 例如
match (dog:Dog) where dog.name = 'dog_name' return dog

• relationship

// 给现有节点添加关系
match (a:A),(b,B)
where a.p1=p1 and b.p2=v2 or ...
create (a)-[r:R{p3:v3,p4:v4,...}]->(b)

// 新建节点的同时创建关系,甚至可以在后面追加return
create (a:A{...})-[r:R{...}]->(b:B{...}) return r

// 查询关系
match (a:A)-[r:R]->(b:B)
    where a.p1=v1 or r.p2=v2 and b.p3=v3
return r

• label 一个节点有多个label

create (a:A:B...) ...

// match
match (a:A:B) 会返回label既是A也是B的node
match(a:A) 会返回A,也返回A:B,即label包含A的节点

• delete 删除节点或关系,在删除节点前,必须先删除其相关关系

match (a:A) where a.p1=v1 delete a

match (a:A) where a.p1=v1 delete a.p1

match (a:A) delete a

// 删除所有A\B之间的R关系
match (a:A)-[r:R]->(b:B) delete r

// 同时删除关系和节点
match (a:A)-[r:R]->(b:B) where a.p1=v1 delete a,b,r

• remove 移除节点或关系的属性,可在后面追加return

语法基本同delete
match (a:A) where ... remove a.p1 return ...

match (a:A)-[r:R]->(b:B)  where ... remove r.p2

• set 添加或修改属性

match (a:B) where ... set a.p1=v1

• order by 按一个或多个属性值排序返回结果, 默认是按升序,降序就在order列表后追加DESC

match (a:A) where ... return a.p1, a.p2, a.p3 order by a.p1,a.p2

• union 连接返回结果(名字要相同),去除重复行.注意这里的连接和关系型数据库不相同,这里只是将两个return语句返回的结果列表拼接而已.

match (a:A) return a.p1 as p1, a.p2 as p2
union
match (b:B) return b.p1 as p1, b.p3 as p2

union all 同上,只是不去除重复行

• limit 限制返回结果的数量

match (a:A) return a limit 10 // 返回前10个结果

• skip 跳过前面的结果数目

match (a:A) return a skip 10 // 跨过前十条结果

• merge 命令在图中搜索给定模式，如果存在，则返回结果,如果它不存在于图中，则它创建新的节点/关系并返回结果。

merge (a:A{p1:v1})-[r:R{...}]->(b:B{...})

相当于
match (a:A)-[r:R]->(b:B) where a.p1=v1 and r... and b.... return a,r,b
if a或b或r不存在, 就create

• null 如果return的属性不存在,就会返回一个null作为该属性的值

match (a:A) where a.name is not null  // 查询name值不为null的节点,即有name属性的节点

• in 判断属性值是否在列表中

match (a:A) where a.name in ['given', 'zeng']

• id “Id”是节点和关系的默认内部属性/home/zjw/Pictures/neo4j_import_relationship.png。 这意味着，当我们创建一个新的节点或关系时，Neo4j数据库服务器将为内部使用分配一个数字。 它会自动递增。最大值约为35亿
• upper 转大写字母.lower同理

match (a:A) where ... return upper(a.p1) as p1

• substring 它接受一个字符串作为输入和两个索引：一个是索引的开始，另一个是索引的结束，并返回从StartInded到EndIndex-1的子字符串。

match (a:A) where ... return substring(a.p1,0,10) as p1

• 聚合count\max\sum\min\avg

match (a:A) where ... return count(*)

return max(a.age), min(a.age), avg(a.age), sum(a.age)

• 关系函数

  • startnode 获取关系的开始节点
  • endnode 关系的结束节点
  • id 关系的id
  • type 关系的类型type

MATCH (a)-[movie:ACTION_MOVIES]->(b)
RETURN STARTNODE(movie)

• 索引

create index on a:A (p1)
create index on :A (p1)
drop index on :A (p1)

• unique

create constraint on (a:A) assert a.p1 is unique

• 其他

where exists (a.name) //节点存在属性
where n.name contains 'giv' // 属性包含
where a.name starts with 'g' // 属性开头
where a.name ends with 'n' //属性结尾
where n.name=~'.*ive.*' // 使用正则表达式

导入数据

csv格式:第一行是字段名,后面是每个字段的值

p1,p2
v1,v2
v1,v2
...

load csv with headers from "file path" as line
merge (a:A{p1:line.p1, p2:line.2})

官方文档