图形数据库： 存储 查询/遍历 多个连接数据
Neo4j是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。
节点/关系 用自增id来唯一标识， 容量35亿； 关系应该是方向性的；
| RDBMS | 图形数据库 |
|---|---|
| 表 | 图 |
| 行 | 节点 |
| 列和数据 | 属性和值(keyValue) |
| join | 边 |
官方文档： https://neo4j.com/docs/developer-manual/current/introduction/
顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）
配置
下载 社区版 Neo4j Community Edition
安装： neo4j install
配置： org.neo4j.server.database.location =数据/ graph.db
启动： service neo4j-service start / stop / status
Neo4j Community Edition并打开，配置运行数据存储路径
语法
- 数据类型
| CQL数据类型 | 用法 |
|---|---|
| boolean | 用于表示布尔文字：true，false。 |
| byte | 用于表示8位整数。 |
| short | 用于表示16位整数。 |
| int | 用于表示32位整数。 |
| long | 用于表示64位整数。 |
| float | I用于表示32位浮点数。 |
| double | 用于表示64位浮点数。 |
| char | 用于表示16位字符。 |
| String | 用于表示字符串。 |
- create 创建一个节点或关系
// 格式
CREATE (dept:Dept { deptno:10,dname:"Accounting",location:"Hyderabad" })
CREATE (n:Person {name : 'Andres', age: 20});
// 节点名: 标签名 , 多个标签名用 : 分隔
//String 单引号或双引号定义
// node_name 类型于关系型数据库的表的别名
// label_name 类似于表名一样,表明一类实体
- 节点属性match 查询, 必须有return, 可以return节点或者节点的某一属性
// 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 查询
// 给现有节点添加关系
match (a:A),(b,B) // 添加节点a和b的关系
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 (a:Person),(b:Person) // a 和 b 建立边
WHERE a.name = 'Node A' AND b.name = 'Node B'
CREATE (a)-[r:Follow]->(b);
- limit / skip / order by desc / union
match (a:A) return a limit 10 // 返回前10个结果
match (a:A) return a skip 10 // 跨过前十条结果
match (a:A) where ... return a.p1, a.p2, a.p3 order by a.p1,a.p2
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
- 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 = CREATE + MATCH
merge (a:A{p1:v1})-[r:R{...}]->(b:B{...})
- is null / is not null / in
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
match (a:A) where a.name in ['given', 'zeng']
- upper / lower / substring / count max sum min avg
match (a:A) where ... return upper(a.p1) as p1
match (a:A) where ... return substring(a.p1,0,10) as p1
match (a:A) where ... return count(*)
match (a:A) where ... return max(a.age), min(a.age), avg(a.age), sum(a.age)
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
-
特有的关系函数
函数 解释 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)
- 复杂查询 节点 多个label
// 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
- update 更新节点。更新一个Person类别的节点，设置新的name。
MATCH (n:Person { name: 'Andres' })
SET n.name = 'Taylor';
- 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 // 删除节点
match (a:A) where a.p1=v1 delete a.p1 // 删除属性
match (a:A) delete a // 删除节点
MATCH (a:Person)-[r:Follow]->(b:Person)
WHERE a.name = 'Node A' AND b.name = 'Node B'
DELETE r; // 删除所有A\B之间的R关系
match (a:A)-[r:R]->(b:B) where a.p1=v1 delete a,b,r // 同时删除关系和节点
- remove 同delete 移除节点或关系的属性,可在后面追加return delete 和 remove两个命令都应该与MATCH命令一起使用。
match (a:A) where ... remove a.p1 return ...
match (a:A)-[r:R]->(b:B) where ... remove r.p2
- 查询最短路径
MATCH (ms:Person { name:'Node A' }),(cs:Person { name:'Node B' }), p = shortestPath((ms)-[r:Follow]-(cs)) RETURN p;
-
查询一个节点的所有Follower。
MATCH (:Person { name:'Taylor' })-[r:Follow]->(Person) RETURN Person.name; -
查询两个节点的关系
MATCH (a:Person { name:'Node A' })-[r]->(b:Person { name:'Node B' }) RETURN type(r); -
索引
Neo4j SQL支持节点或关系属性上的索引，以提高应用程序的性能。
我们可以为具有相同标签名称的所有节点的属性创建索引。
我们可以在MATCH或WHERE或IN运算符上使用这些索引列来改进CQL Command的执行。
create index on a:A (p1)
create index on :A (p1)
drop index on :A (p1)
- 唯一约束 避免重复记录。
create constraint on (a:A) assert a.p1 is unique
drop constraint on (a:A) assert a.p1 is unique
备份和还原
如何备份Neo4j数据库。
如何将Neo4j数据库还原到特定的备份。
数据导入 导出
- web页面操作
csv 文件 第一行字段名
p1,p2
v1,v2
v1,v2
load csv with headers from "file path" as line
merge (a:A{p1:line.p1, p2:line.2})
帐号管理
在文件 data/dams/auth 存储， 密码为md5密码， 忘记密码删除该文件即可
