Neo4j实例
实例介绍
为了方便用户入门,Neo4j Web管理界面提供了一个官方入门实例“电影关系图”,帮助初学者在自己电脑上一步步创建一个入门级别的图数据库。下面围绕这个“电影关系图”实例一步步介绍、分析其创建和查询等操作。
首先,打开Neo4j Web管理界面后,在引导实例区单即“Write Code”链接进入代码书写引导页,然后单击Movie Graph下的Create a graph链接就进入“电影关系图”实例引导界面了,如下图:
电影关系图实例将电影、电影导演、演员之间的复杂网状关系作为蓝本,使用Neo4j创建三者关系的图结构,虽然实例数据规模小但结构是相对完整的。
创建图数据
- 创建电影节点
1 | CREATE (TheMatrix:Movie {title:'The Matrix', released:1999, tagline:'Welcome to the Real World'}) |
上面的Cypher语句使用CREATE指令创建了一个Movie节点,这儿节点上带有三个属性,分别表示这个电影的标题:The Matrix、发布时间:1999、宣传词:Welome to the Real World。
上述Cypher语句运行后将会在数据库中创建一个Movie节点
- 创建人物节点
1 | CREATE (Keanu:Person {name:'Keanu Reeves', born:1964}) |
上面代码使用CREATE指令创建了一个Person节点,节点带有两个属性:名字和出生时间。在后续的6行代码中都使用了同样的CREATE指令分别创建了人物:Carrie、Laurence、Hugo、LillyW、LanaW和JoelS。
- 创建演员、导演、制片商关系
1 | CREATE |
上面代码中除了使用CREATE指令外,还使用了箭头运算符,如: (Keanu)-[:ACTED_IN {roles:['Neo']}]->(TheMatrix)
,这一行的意思是创建一个演员参演电影的关系,演员Keanu以角色 roles:['Neo']
参演ACTED_IN到电影 TheMatrix中。代码前4行都是创建演员参演电影关系的指令。第5-6行指令意思是创建导演与电影的关系,即LillyW导演了 [:DIRECTED]
电影TheMatrix。第7行指令意思是生产商与电影的关系,即JoelS生产了[:PRODUCED]
电影TheMatrix。
上面的指令运行完成后,数据库中会有以下整个关系图存储形态(电影、任务、关系三段代码要一起运行才行貌似)
这样数据库中一个电影、演员、导演、制片商的关系就创建出来了。官方示例后面代码的同样指令分别创建了电影:TheMatrixReloaded、TheMatrixRevolutions、TheDevilsAdvocate、AFewGoodMen等,然后又创建了与这些电影相关的演员、导演、制片商们之间的关系。
通过上述的创建指令就把“电影关系图”实例创建出来了
检索节点
- 查找人员
查找名为“Tom Hanks”的人物:
1 | MATCH (tom {name: "Tom Hanks"}) RETURN tom |
上面语句使用MATCH指令查找匹配条件:{name: “Tom Hanks”}的节点
- 查找电影节点
查找名为“Cloud Atlas”的电影:
1 | MATCH (cloudAtlas {title: "Cloud Atlas"}) RETURN cloudAtlas |
- 随机查找多个人物的人名
随机查找10个人物的名字
1 | MATCH (people:Person) RETURN people.name LIMIT 10 |
- 查找多个电影
查找1990年到2000年发行的电影的名称
1 | MATCH (nineties:Movie) WHERE nineties.released >= 1990 AND nineties.released < 2000 RETURN nineties.title |
查找关系
查找演员参演的电影
- 查找“Tom Hanks”参演过的电影的名称
1 | MATCH (tom:Person {name: "Tom Hanks"})-[:ACTED_IN]->(tomHanksMovies) RETURN tom,tomHanksMovies |
上述指令首先匹配节点类型为Person、属性为{name: “Tom Hanks”}的节点,然后匹配此节点具有关系[:ACTED_IN],并且此关系指向某个电影节点的节点
- 查询汤姆汉克斯导演的所有电影
1 | match (p:Person{name:'Tom Hanks'})-[r:DIRECTED]-(movie:Movie) return p,movie |
- 查找谁导演了电影“Cloud Atlas”
1 | MATCH (cloudAtlas {title: "Cloud Atlas"})<-[:DIRECTED]-(directors) RETURN directors.name |
上面指令首先匹配属性为{title: “Cloud Atlas”}的节点,然后匹配此节点具有关系[:DIRECTED]并且是被某个节点指向的节点,再返回匹配节点的name属性。
- 查找与“Tom Hanks”同出演过电影的人
1 | MATCH (tom:Person {name:"Tom Hanks"})-[:ACTED_IN]->(m)<-[:ACTED_IN]-(coActors) RETURN coActors.name |
上面指令首先匹配节点类型为Person、属性为{name:“Tom Hanks”}的节点,然后匹配此节点通过[:ACTED_IN]关系指向的节点m,并且同时匹配某个节点coActors也通过[:ACTED_IN]关系指向的节点m,然后返回匹配节点m的name属性。这样与Tom Hanks同时出演过电影的人的姓名就查出来了
- 查找与电影“Cloud Atlas”相关的所有人
1 | MATCH (people:Person)-[relatedTo]-(:Movie {title: "Cloud Atlas"}) RETURN people.name, Type(relatedTo), relatedTo |
上面指令首先匹配节点类型为Person的节点,然后匹配节点类型为Movie、节点属性为{title: “Cloud Atlas”}的节点,最后匹配他们两者之间存在某种关系(无论是导演还是演员关系)的情况,然后将人名、电影的关系类型、电影的关系同时返回。
1 | MATCH (people:Person)-[relatedTo]-(movie:Movie {title: "Cloud Atlas"}) RETURN people, movie |
查询关系路径
使用Neo4j的关系路径查询可以查找任意深度的关系路径,也就很轻松地能够实现人脉关系的查询了
- 查询两人之间的间接关系
1 | MATCH r=(p:Person{name:"Carrie-Anne Moss"})-[*1..3]-(p1:Person{name:"Lilly Wachowski"}) RETURN r |
- 查询两人之间的间接关系的另外一种方式
1 | MATCH (p:Person{name:"Carrie-Anne Moss"}),(p1:Person{name:"Lilly Wachowski"}),r=((p)-[*..3]-(p1)) RETURN r |
- 查询两人之间的间接关系的最短路径
1 | MATCH (p:Person{name:"Carrie-Anne Moss"}), |
- 查找与演员“Kevin Bacon”存在4条及以内关系的任何演员和电影
1 | MATCH p=shortestPath( |
上面指令首先匹配节点类型我Person、属性为{name: “Kevin Bacon”}的节点,再匹配节点类型为Person、属性为{name: “Meg Ryan”}的节点,两者用[*]关系操作符相连代表两者存在任意深度的关系,然后使用shortestPath方法返回两者在所有深度关系遍历路径中最短的一条。返回结果如下图:
结果可以看出演员Meg Ryan与Tom Hanks同参演过Joe Versus the Volcano电影。而Tom Hanks与Kevin Bacon同参演过Apollo 13电影,这就是他们两者之间的最短关系路径。
场景
基于这个“电影关系图”实例,可以考虑一下其他的应用场景:要为Tom Hanks推荐其他合作伙伴,一个比较好的办法就是通过认识Tom Hanks的人的人脉来寻找新的合作伙伴。
对于Tom Hanks来说,这意味着:
第一步,先找到Tom Hanks还没有合作过的演员,但Tom Hanks的合作伙伴曾经与其合作过。
第二步,找到一个可以向他的潜在合作者介绍Tom Hanks的人。
查找没有与Tom Hanks合作过的演员
1 | MATCH (tom:Person {name:"Tom Hanks"})-[:ACTED_IN]->(m)<-[:ACTED_IN]-(coActors), |
找人将Tom Hanks介绍给Tom Cruise
1 | MATCH (tom:Person {name:"Tom Hanks"})-[:ACTED_IN]->(m)<-[:ACTED_IN]-(coActors), |
引自这里