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  1. 1. 介绍
  2. 2. 模型规则
  3. 3. 安装运行
  4. 4. Web访问
  5. 5. 连接登录
  6. 6. 使用
  7. 7. 导入数据

介绍

图形数据库（Graph Database）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”

neo4j

安装运行

下载Neo4j Desktop并运行，创建一个新的Graph，local graph的默认用户为neo4j，密码为neo4j

Web访问

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http://localhost:7474/browser/

连接登录

默认端口是7687，密码是neo4j

使用

  • CREATE 创建一个节点或关系
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// 格式
CREATE (node_name:lable_name
    {
        property1_name:property1_value
        p2:v2
        p3:v3
    });
// node_name 它是我们要创建的节点名称
// label_name 它是一个节点标签名称

// 例子
CREATE (e:Customer{id:"1001",name:"Abc",dob:"01/10/1982"})
CREATE (cc:CreditCard{id:"5001",number:"1234567890",cvv:"888",expiredate:"20/17"})
  • MATCH 查询
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// 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 (e:Customer) WHERE e.name = "Abc" RETURN e
  • relatiONship
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// 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

// 例如
MATCH (cust:Customer),(cc:CreditCard) 
WHERE cust.id = "1001" AND cc.id= "5001" 
CREATE (cust)-[r:DO_SHOPPING_WITH{shopdate:"12/12/2014",price:55000}]->(cc) 
RETURN r
  • label 一个节点有多个label
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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
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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
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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
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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
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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.
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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

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MATCH (a:A) RETURN a LIMIT 10 // 返回前10个结果
  • SKIP 跳过前面的结果数目
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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。
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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
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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
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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 转小写字母

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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。
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MATCH (a:A) WHERE ... RETURN SUBSTRING(a.p1,0,10) AS p1
  • 聚合countmaxsumminavg
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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
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MATCH (a)-[movie:ACTION_MOVIES]->(b)
RETURN STARTNODE(movie)
  • 索引
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CREATE index ON a:A (p1)
CREATE index ON :A (p1)
DROP index ON :A (p1)
  • unique
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CREATE constraint ON (a:A) assert a.p1 is unique
  • 其他
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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

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p1,p2
v1,v2
v1,v2
...
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load csv with headers from "file path" as line
merge (a:A{p1:line.p1, p2:line.2})
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  7. 7. 导入数据