【neo4j图数据库】入门实践篇

探索数据之间的奥秘：Neo4j图数据库引领新纪元

在数字化浪潮汹涌的今天，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，随着数据量的爆炸性增长和数据关系的日益复杂，传统的关系型数据库在处理诸如社交网络、推荐系统、生物信息学等高度互联的数据时显得力不从心。Neo4j，作为图数据库领域的佼佼者，遥遥领先！

neo4j简介

• neo4j是由Java实现的开源NoSQL图数据库。自从2003年开始研发，到2007年发布第一版。neo4j现如今已经被各行各业的数十万家公司和组织采用。

• neo4j实现了专业数据库级别的图数据模型的存储。与普通的图处理或内存级数据库不同，neo4j提供了完整的数据库特性，包括ACID事物的支持，集群支持，备份与故障转移等。这使其适合于企业级生产环境下的各种应用。

• neo4j的版本说明：
• 企业版：需要高额的付费获得授权，提供高可用，热备份等性能。
• 社区开源版：免费使用，但只能单点运行。

neo4j图数据库概念 

✨️节点：节点是Neo4j图数据库中的基本元素，用于表示实体或对象。每个节点都可以看作是一个独立的实体，如一个人、一部电影或一个城市。

• 可以将节点类比为关系型数据库中的表，对应的标签可以类比为不同的表名，属性就是表中的列。

✨️属性：属性是附加在节点或关系上的键值对，用于描述节点或关系的详细特征。

✨️关系：关系连接两个节点，关系是方向性的，关系可以有一个或多个属性

✨️标签：标签是Neo4j中对节点进行分类和组织的一种方式，类似于关系型数据库中的表名。

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neo4j图数据库的安装 

neo4j图数据库的安装流程：

• 第一步：将neo4j安装信息载入到yum检索列表。

• 第二步：使用yum install命令安装。

• 第三步：修改配置文件内容 /etc/neo4j/neo4j.conf.

• 第四步：启动neo4j数据库。

💦第一步：将neo4j安装信息载入到yum检索列表

sudo rpm --import https://debian.neo4j.com/neotechnology.gpg.key sudo yum-config-manager --add-repo https://yum.neo4j.com/stable 

💦第二步：使用yum install命令安装

yum install neo4j

💦第三步：修改配置文件默认在/etc/neo4j/neo4j.conf

dbms.directories.data=/var/lib/neo4j/data dbms.directories.plugins=/var/lib/neo4j/plugins dbms.directories.certificates=/var/lib/neo4j/certificates dbms.directories.logs=/var/log/neo4j dbms.directories.lib=/usr/share/neo4j/lib dbms.directories.run=/var/run/neo4j  # 导入的位置 dbms.directories.import=/var/lib/neo4j/import  # 初始化内存大小 dbms.memory.heap.initial_size=512m   # web页面地址 dbms.connectors.default_listen_address=0.0.0.0  # HTTP Connector. There can be zero or one HTTP connectors. dbms.connector.http.enabled=true dbms.connector.http.listen_address=:7474   # HTTPS Connector. There can be zero or one HTTPS connectors. dbms.connector.https.enabled=true dbms.connector.https.listen_address=:7473   dbms.connector.bolt.enabled=true dbms.connector.bolt.listen_address=:7687

💦第四步：启动neo4j数据库

# 启动命令 neo4j start

• 注意：如果使用的是云服务器，那么上述用到了7473端口、7687端口、就需要单独去开端口。

neo4j的可视化管理后台登陆 

（云服务器公网IP）:7474    --> 进入浏览器界面

🧨Cypher介绍与使用

Cypher是一种描述性的图形查询语言，相当于MySQL中的SQL语句。

create命令

💯创建图数据中的节点

# 创建命令格式： # create是关键字，创建节点名称node_name, 节点标签Node_Label, 放在小括号里面() # 后面把所有属于节点标签的属性放在大括号'{}'里面，依次写出属性名称：属性值，不同属性用逗号','分隔 # 例如下面命令创建一个节点e, 节点标签是Employee, 拥有id, name, salary, deptnp四个属性： CREATE (e:Employee{id:222, name:'Bob', salary:6000, deptnp:12})

match命令

💯匹配(查询)已有数据

MATCH (e:Employee) RETURN e.id, e.name, e.salary, e.deptno  MATCH (n) return n # 查询所有结点

merge命令

💯若节点存在，则等效与match命令; 节点不存在，则等效于create命令。

MERGE (e:Employee {id:146, name:'Lucer', salary:3500, deptno:16})

成功创建！

• 然后再次用merge查询，发现数据库中的数据并没有增加，因为已经存在相同的数据了，merge匹配成功。

 

使用create创建关系

💯必须创建有方向性的关系，否则报错。

# 创建一个节点p1到p2的有方向关系，这个关系r的标签为Buy, 代表p1购买了p2, 方向为p1指向p2 CREATE (p1:Profile1)-[r:Buy]->(p2:Profile2)

创建完成关系后，再次查看全部：

使用merge创建关系

💯可以创建有/无方向性的关系。

# 创建一个节点p1到p2的无方向关系，这个关系r的标签为miss, 代表p1-miss-p2, 方向为相互的 MERGE (p1:Profile1)-[r:miss]-(p2:Profile2)

where命令

💯类似于SQL中的添加查询条件。

# 查询节点Employee中，id值等于123的那个节点 MATCH (e:Employee) WHERE e.id=123 RETURN e

delete命令

💯删除节点/关系及其关联的属性。

# 注意：删除节点的同时，也要删除关联的关系边 MATCH (p1:Profile1)-[r]-(p2:Profile2) DELETE p1, r, p2

sort命令

Cypher命令中的排序使用的是order by

# 匹配查询标签Employee, 将所有匹配结果按照id值升序排列后返回结果 MATCH (e:Employee) RETURN e.id, e.name, e.salary, e.deptno ORDER BY e.id  # 如果要按照降序排序，只需要将ORDER BY e.salary改写为ORDER BY e.salary DESC MATCH (e:Employee) RETURN e.id, e.name, e.salary, e.deptno ORDER BY e.salary DESC

字符串函数：

• toUpper()函数
• toLower()函数
• substring()函数
• replace()函数

toUpper()函数

将一个输入字符串转换为大写字母。

• 演示：

MATCH (e:Employee) RETURN e.id, toUpper(e.name), e.salary, e.deptno

 

💩toLower()函数 ：将一个输入字符串转换为小写字母。

💩substring()函数：返回一个子字符串。

💩replace()函数 ：替换掉子字符串。

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聚合函数

• count()函数
• max()函数
• min()函数
• sum()函数
• avg()函数

count()函数 ：返回由match命令匹配成功的条数。

MATCH (e:Employee) RETURN count( * )

max()函数 ：返回由match命令匹配成功的记录中的最大值。

# 返回匹配标签Employee成功的记录中，最高的工资数字 MATCH (e:Employee) RETURN max(e.salary)

 其余的就不过多赘述，相信大家也明白了~

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索引index 

• Neo4j支持在节点或关系属性上的索引，以提高查询的性能。
• 可以为具有相同标签名称的所有节点的属性创建索引。

创建索引：使用create index on来创建索引。

# 创建节点Employee上面属性id的索引 CREATE INDEX ON:Employee(id)

 

在Python中使用neo4j 

• neo4j-driver是一个python中的package, 作为python中neo4j的驱动，帮助我们在python程序中更好的使用图数据库。

pip install neo4j-driver from neo4j import GraphDatabase      uri = "bolt://localhost:7687"  # Neo4j 数据库的 Bolt URI   user = "neo4j"  # 用户名   password = "你的密码"  # 密码      driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password))  def create_person(tx, name):       """在 Neo4j 数据库中创建一个 Person 节点"""       tx.run("CREATE (a:Person {name: $name})", name=name)      with driver.session() as session:       session.write_transaction(create_person, "Alice")       session.write_transaction(create_person, "Bob")  def get_person(tx, name):       """查询并返回指定名称的 Person 节点"""       result = tx.run("MATCH (a:Person {name: $name}) RETURN a.name AS name", name=name)       return [record["name"] for record in result]      with driver.session() as session:       alice_name = session.read_transaction(get_person, "Alice")       print(alice_name)  # 输出: ['Alice']  driver.close()