neo4j语句积累

Neo4j是一个高性能的、NOSQL(非关系型)的图形数据库。它将结构化数据存储在网络上而不是表中，是目前最流行的图形数据库之一。

Neo4j的主要特点包括：

1. 图形模型：Neo4j使用图形模型来表示和存储数据，这使得它非常适合表示复杂的关系网络。
2. 高性能：由于其图形结构，Neo4j可以在处理复杂的关系查询时提供出色的性能。
3. 灵活性：Neo4j支持ACID事务，支持通过Cypher查询语言进行数据查询，也支持通过RESTful API和各种语言的驱动程序进行访问。
4. 扩展性：Neo4j可以在多台机器上分布运行，以提供更大的存储容量和更高的处理能力。
5. 开源：Neo4j是开源的，这意味着你可以免费使用和修改它，而且有一个活跃的社区提供支持和开发新功能。

Neo4j常常用于社交网络、推荐系统、路径规划、网络分析等多种场景，可以有效处理大量复杂的关系数据。

安装：

curl -O http://dist.neo4j.org/neo4j-community-3.4.5-unix.tar.gz

tar -zxvf neo4j-community-3.4.5-unix.tar.gz

cd neo4j-community-3.4.5/

启动

bin/neo4j start

停止

bin/neo4j stop

几种导入数据方法：

少量数据，创建节点和关系

from py2neo import Graph, Node, Relationship
class NEODB():
    def __init__(self):
        self.graph = Graph("http://***:7474", auth=("***", "***"))
        self.label = "**"
    def merge_node(self, parent, child):
        # 创建或获取节点
        node1 = Node(self.label, name=parent)
        self.graph.merge(node1, self.label, "name")
        # 创建或获取节点
        node2 = Node(self.label, name=child)
        self.graph.merge(node2, self.label, "name")
        # 创建或获取关系
        rel = Relationship(node1, "HAS_CHILD", node2)
        self.graph.merge(rel, self.label, "name")

万级数据，使用LOAD CSV

生成节点和关系demo.csv

激活shell

./bin/cypher-shell

执行命令

USING PERIODIC COMMIT 100 LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///neo4j-community-3.4.5/import/demo.csv' AS line MERGE (p:cnwk {name: line.parent}) MERGE (c:cnwk {name: line.child}) MERGE (p)-[:HAS_CHILD]->(c);

百万级数据，使用neo4j-admin import

生成节点node.csv和关系rels.csv（因为没有merge命令可以用，所以node在生成csv时就去重）

执行命令

./neo4j-admin import --database=demo --nodes=../import/node.csv --relationships=../import/rels.csv

常用sql：

删除整个label

MATCH (n:cnwk) DETACH DELETE n

查询 / limit

MATCH (n:cnwk) RETURN n LIMIT 25

查询

MATCH (root:cnwk {name: 'cnwkdataset'})-[:HAS_CHILD]->(level1)-[:HAS_CHILD]->(level2) RETURN root, level1, level2

查询 / 有关系的前三层

MATCH (n:enwk {name:"wkdataset"})-[:HAS_CHILD*..3]->(c) RETURN DISTINCT c

知道某个子节点，向上查找链

MATCH (b:cnwk {name: "篮球"})<-[:HAS_CHILD*]-(parents: cnwk) RETURN parents

知道某个节点，向上查找30层HAS_PARENT关系，limit 50，同时排序

MATCH path = (child:cnwk {name:"篮球"})-[:HAS_PARENT*..30]->(parent:cnwk {name:"cnwkdataset"}) with path limit 50 WITH path ORDER BY length(path) ASC with [node in nodes(path) | node.name] AS nodelist return nodelist