图数据库neo4j的基本使用

认识图数据库

什么是neo4j图数据库

随着技术的发展，我们对数据的需求已经不再局限于对数据本身的获取了，我们还需要获取数据与数据间的关系（也就是连接数据）。

简单地说，我们可以说图数据库主要用于存储更多的连接数据（因为图结构相比其他数据结构而言，能保存更多的数据间的关系）。

如果我们使用 RDBMS 数据库来存储更多连接的数据，那么它们不能提供用于遍历大量数据的适当性能。 在这些情况下，Graph Database 提高了应用程序性能。

如今，大多数社交网络应用程序（如Facebook，Google +，LinkedIn，Twitter，Yammer 等）和视频托管应用程序（如 Google YouTube，Flickr，Yahoo Video等）都在使用更多连接的数据。

Neo4j属性图数据模型

Neo4j图数据库遵循属性图模型来存储和管理其数据。

属性图模型规则

• 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”

在属性图数据模型中，关系应该是定向的。如果我们尝试创建没有方向的关系，那么它将抛出一个错误消息。

在Neo4j中，关系也应该是有方向性的。如果我们尝试创建没有方向的关系，那么Neo4j会抛出一个错误消息，“关系应该是方向性的”。

Neo4j图数据库将其所有数据存储在节点和关系中。我们不需要任何额外的RDBMS数据库或无SQL数据库来存储Neo4j数据库数据。

图形数据库数据模型的主要构建块是：

• 节点
• 关系
• 属性

简单的属性图的例子

这里我们使用圆圈表示节点。 使用箭头的关系。 关系是有方向性的。 我们可以用Properties（键值对）来表示Node的数据。 在这个例子中，我们在Node的Circle中表示了每个Node的Id属性。

Neo4j的特点

• SQL就像简单的查询语言Neo4j CQL
• 它遵循属性图数据模型
• 它通过使用Apache Lucence支持索引
• 它支持UNIQUE约束
• 它包含一个用于执行CQL命令的UI：Neo4j数据浏览器
• 它支持完整的ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）规则
• 它采用原生图形库与本地GPE（图形处理引擎）
• 它支持查询的数据导出到JSON和XLS格式
• 它提供了REST API，可以被任何编程语言（如Java，Spring，Scala等）访问
• 它提供了可以通过任何UI MVC框架（如Node JS）访问的Java脚本
• 它支持两种Java API：Cypher API和Native Java API来开发Java应用程序

Neo4j的优点

• 它很容易表示连接的数据
• 检索/遍历/导航更多的连接数据是非常容易和快速的
• 它非常容易地表示半结构化数据
• Neo4j CQL查询语言命令是人性化的可读格式，非常容易学习
• 使用简单而强大的数据模型
• 它不需要复杂的连接来检索连接的/相关的数据，因为它很容易检索它的相邻节点或关系细节没有连接或索引

Neo4j的缺点或限制

• AS的Neo4j 2.1.3最新版本，它具有支持节点数，关系和属性的限制。
• 它不支持Sharding。

Neo4j的基本使用

说到Neo4j的基本使用的话，就离不开CQL（Cypher查询语言）， 像Oracle数据库具有查询语言SQL，Neo4j具有CQL作为查询语言。

什么是CQL

• 它是Neo4j图形数据库的查询语言。
• 它是一种声明性模式匹配语言
• 它遵循SQL语法。
• 它的语法是非常简单且人性化、可读的格式。

常用的CQL命令

CQL命令	用法
CREATE 创建	创建节点，关系和属性
MATCH 匹配	检索有关节点，关系和属性数据
RETURN 返回	返回查询结果
WHERE 哪里	提供条件过滤检索数据
DELETE 删除	删除节点和关系
REMOVE 移除	删除节点和关系的属性
ORDER BY以…排序	排序检索数据
SET 组	添加或更新标签

常用的CQL函数

定制列表功能	用法
String 字符串	它们用于使用String字面量。
Aggregation 聚合	它们用于对CQL查询结果执行一些聚合操作。
Relationship 关系	他们用于获取关系的细节，如startnode，endnode等。

Neo4j CQL数据类型

Neo4j CQL支持以下数据类型：

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。

CQL的使用示例

CREATE命令（新增）

创建没有属性的节点

下面我们创建一个叫做teacher的Teacher标签类型的节点

Create (teacher:Teacher)

下面我们创建一个多标签的节点create (man:Sing:Jump:BasketBall {name: "坤"}) return man

创建具有属性的节点

下面我们创建一个带有属性的节点： create (teacher:Teacher {name: "张志红", somatotype: "strong"})

创建具有关系的节点

下面我们创建一个带有关系的节点，可达鸭要去唐老师课堂上听课

create(student:Student {name: "可达鸭"})-[hc:HaveClass] -> (teacher:Teacher {name: "唐老鸭"}) return student

MATCH命令（查询）

我们可以使用match命令查询刚刚新增的张志红老师match(teacher:Teacher) where teacher.name = "张志红" return teacher

**注：**match命令需要和return命令一起使用不然会提示错误

我们也可以使用命令检索出他们的属性match(teacher:Teacher) where teacher.name = "张志红" return teacher.name, teacher.somatotype

WHERE命令（条件）

Neo4j支持以下布尔运算符在Neo4j CQL WHERE子句中使用以支持多个条件。

布尔运算符	描述
AND	它是一个支持AND操作的Neo4j CQL关键字。
OR	它是一个Neo4j CQL关键字来支持OR操作。
NOT	它是一个Neo4j CQL关键字支持NOT操作。
XOR	它是一个支持XOR操作的Neo4j CQL关键字。

Neo4j 支持以下的比较运算符，在 Neo4j CQL WHERE 子句中使用来支持条件。

布尔运算符	描述
=	它是Neo4j CQL“等于”运算符。
<>	它是一个Neo4j CQL“不等于”运算符。
<	它是一个Neo4j CQL“小于”运算符。
>	它是一个Neo4j CQL“大于”运算符。
<=	它是一个Neo4j CQL“小于或等于”运算符。
>=	它是一个Neo4j CQL“大于或等于”运算符。

使用where命令我们可以做很多操作

例如：过滤特定属性的节点数据，以及给已经新增的的节点添加关系

DELETE命令（删除）

删除节点。

删除节点及相关节点和关系。

现在我们就使用delete命令删除节点

1. 我们可以先查询一下看看我们将要删除的数据 match(n:Teacher) return n

2. 现在我们使用命令删除这些节点（叮叮车的这些节点就是Teacher标签的数据）match(n:Teacher) delete n

3. 看图1我们知道有些节点拥有关系，控制台告诉我们不能删除，所以需要将关系先删除match(n:Teacher) - [r] -() delete r

4. 现在我们执行删除命令match(n:Teacher) delete n

REMOVE命令（删除）

删除节点或关系的标签

删除节点或关系的属性

首先我们创建测试数据create(man:Sing:Jump:BasketBall {time: "两年半", hairstyle: "中分", job: "内娱"})

我们查询出数据有很个标签match(n:Sing) where ID(n) = 4 return n

删除节点或者关系的标签

现在删除打篮球的标签，因为发现“cai”打篮球并不是他的特长match(n:Sing) where ID(n) = 4 remove n:BasketBall

删除节点或关系的属性

现在删除hairstyle属性，没有什么原因match(n:Sing) where ID(n) = 4 remove n.hairstyle

SET命令（设置）

向现有节点或关系添加新属性

添加或更新属性值

1. 我们创建一个节点 create(book:Book {name: "完美世界"}) return book

2. 现在我们给他加上一个作者的属性 match(book:Book) where book.name = "完美世界" set book.author = "辰东" return book

ORDER BY(排序)

1. 我们对数据进行升序查询 match(n:Book) return n.author, n.name order by n.name asc

2. 我们对数据进行降序查询 match(n:Book) return n.author, n.name order by n.name desc

UNION和UNION ALL（合并）

union：将两个查询语句的数据合并，会去重复

union all：将两个查询语句的数据合并，但不会去重

1. 使用union进行数据合并 match(b:Book) return b.author as person, b.name as name union match(m:Movie) return m.protagonist as person, m.name as name

2. 使用union all进行数据合并 match(b:Book) return b.author as person, b.name as name union all match(m:Movie) return m.protagonist as person, m.name as name

LIMIT和SKIP子句(可以用来分页查询)

limit 就类似与我们MySQL的limit，就是返回条数据

skip 就类似与我们MySQL的offset，就是偏移量

下面我们就查询第二条数据开始的两条数据 match(b:Book) return b.author as person skip 1 limit 2

MERGE命令

只有在新增的数据不存在的时候，才能新增进去

1. 我们先查询出所有数据 MATCH (n:Book) RETURN n LIMIT 25

2. 此时我们使用merge命令新增数据 merge(book:Book {author: "辰东", name: "完美世界"}) return book

3. 使用第一步的命令再次查询，发现数据并没有新增