介绍
图形数据库（Graph Database）是Nosql数据库家族中特殊的存在，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”
w3c上面的教程和官网也可以参考
安装
- 先安装jdk,并配置好环境变量,略
- 先到https://neo4j.com/product/ 下载,需要注册后才能下载
1. tar -xvf 压缩包 2. cd 解压文件/bin 3. neo4j install
运行启动
启动 sudo service neo4j start 或者 sudo neo4j start 关闭 sudo service neo4j stop 或者 sudo neo4j stop
web访问
http://localhost:7474/browser/
初始用户为neo4j,密码为neo4j,登录后需要更改密码.web端的教程见w3c.但我更喜欢在命令行访问
命令行访问
参考https://neo4j-client.net/,安装如下:
sudo add-apt-repository ppa:cleishm/neo4j sudo apt-get update sudo apt-get install neo4j-client libneo4j-client-dev
登录: 默认端口是7687.密码是neo4j或你登录web端后更改的密码
neo4j-client -u neo4j localhost 7687 :quit //退出
你可以在neo4j-client命令行登录后更改密码:
CALL dbms.changePassword('your new password')
使用
- create 创建一个节点或关系
// 格式
create (node_name:lable_name
{
property1_name:property1_value
p2:v2
p3:v3
});
// node_name 类型于关系型数据库的表的别名
// label_name 类似于表明一样,表明一类实体
// 例子
create (dog:DOG{name:"dog_name",age:20});
- match 查询
// 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
// 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
- label 一个节点有多个label
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
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
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
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
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
union all 同上,只是不去除重复行
- limit 限制返回结果的数量
match (a:A) return a limit 10 // 返回前10个结果
- skip 跳过前面的结果数目
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。
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
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
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同理
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。
match (a:A) where ... return substring(a.p1,10) as p1
- 聚合countmaxsumminavg
match (a:A) where ... return count(*) return max(a.age),min(a.age),avg(a.age),sum(a.age)
MATCH (a)-[movie:ACTION_MOVIES]->(b) RETURN STARTNODE(movie)
- 索引
create index on a:A (p1) create index on :A (p1) drop index on :A (p1)
- unique
create constraint on (a:A) assert a.p1 is unique
- 其他
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
p1,p2 v1,v2 v1,v2 ...
load csv with headers from "file path" as line
merge (a:A{p1:line.p1,p2:line.2})
原文链接：https://www.f2er.com/nosql/203383.html