Neo4j图数据库的使用笔记

太过爱你忘了你带给我的痛 2024-03-17 16:11 45阅读 0赞

## Neo4j图数据库的使用笔记 ##

### win系统安装Neo4j图数据库 ###

安装准备：

1.  neo4j-3.4.0版本的zip包
2.  找个目录解压安装zip包
3.  启动neo4j

#### 下载neo4j-3.4.0版本的zip包 ####

可以去neo4j官网下载，也可以去微云数聚官网下载。

微云数聚是neo4j在国内的代理商。

![请添加图片描述][f838cf9b4fba4ba8b38975a17661990f.png]

#### 解压到F:\\neo4j\\neo4j-chs-community-3.4.0-windows ####

![请添加图片描述][3ceebcf431ba4468a54d257ff7581b4f.png]

#### 控制台方式启动neo4j ####

进入bin目录后，在cmd执行 neo4j.bat  console 即可启动neo4j
    
    启动成功后，会暴雷2个端口
    7687是java 客户端连接端口
    7474是neo4j自带的web管理端口

![请添加图片描述][2e1c950b125f4a2f905271d3c698d2d3.png]

![请添加图片描述][f56f2ebe6dbc4379b406fa4d9c543abd.png]

#### 通过7474端口访问neo4j提供的web管理工具 ####

第一次登录时，要输入账户密码，默认的账户是neo4j，密码也是neo4j

登录后，可以再修改密码。

![请添加图片描述][368c43f120734fd88b7d5d221c6a5011.png]

--------------------

### neo4j数据库的概念和特点 ###

neo4j在社交网络分析、推荐系统、知识图谱、网络安全分析等领域被广泛使用。它提供了丰富的功能和工具来管理和操作图数据，并且容易集成到Java和其他编程语言中

neo4j的一些概念特点如下

#### 图数据库 ####

neo4j使用图数据模型来存储数据。图由节点和关系组成，节点用于表示实体，关系用于表示实体之间的关联。

#### 节点Node ####

节点是图中的实体，可以包含属性来描述实体的特征。
    每个节点都有一个唯一的标识符ID，用于在图中识别和访问

#### 关系Relationship ####

关系用于表示节点之间的连接或关联。
    关系可以具有方向，并且可以包含属性。
    关系连接两个节点，并且可以用标签来描述关系的类型

#### 属性Property ####

节点和关系都可以包含属性，属性是键值对形式的的数据。
    属性可以用于存储节点的特征信息或关系的属性

#### Cypher查询语言 ####

Neo4j使用Cypher查询语言来进行查询和操作。
    Cypher使用类似SQL的语法，但是针对图数据库进行了优化和扩展

#### ACID事务 ####

Neo4j支持ACID(原子性、一致性、隔离箱、持久性)事务，
    可以确保数据库的数据一致性和可靠性

#### 高性能和可扩展性 ####

neo4j以图的方式存储数据，这使得在遍历 和  查询图数据时非常高效。
    同时Neo4j提供了水平和垂直的可扩展性，可以处理大规模的数据集和高并发访问。

--------------------

### neo4j清库方法 ###

#### 清空所有数据 ####

需要在web控制台里执行以下cql语句

match(n) optional match(n)-[r]-() delete n,r

#### 按 节点标签 删除数据 ####

match(n:组织) optional match(n)-[r]-() delete n,r

![请添加图片描述][f5ef47c5c4c74e2b86c05a1885ac2a30.png]

--------------------

### neo4j索引的添加/查看/删除 ###

neo4j也是可以设置索引的，索引可以加快neo4j的查询速度

#### neo4j添加索引 ####

-- 对节点的uuid属性加索引
    create index on :人员(uuid);
    create index on :事件(uuid);
    create index on :组织(uuid);

#### 查看neo4j数据库全部索引 ####

:schema

![请添加图片描述][5e6d632f4a3540a3a383d36f82be8761.png]

#### 删除Node上已存在的索引 ####

drop index on :人员(uuid);
    drop index on :事件(uuid);

![请添加图片描述][9b89eca6fc33490896a5dbec183ab08d.png]

--------------------

### neo4j数据库的备份和恢复 ###

#### win版本neo4j备份 ####

neo4j-admin.bat dump --database=graph.db --to=F:/bak/qbfx.dump

![请添加图片描述][b499cb5f3af240efb8ca3df470e8bb02.png]

#### win版neo4j恢复 （恢复之前要先删除graph.db目录） ####

neo4j-admin.bat load --from=F:/bak/qbfx.dump  --database=graph.db

![请添加图片描述][96e9f72289a44a14bf690a664f421ea2.png]

--------------------

#### linux版本neo4j备份 ####

./bin/neo4j stop
    
    ./bin/neo4j-admin dump --database=graph.db --to=/data/backup/qbfx.dump --force
    
    ./bin/neo4j start

#### linux版本neo4j恢复数据 ####

./bin/neo4j stop
    
    ./bin/neo4j-admin load --from=/data/backup/qbfx.dump --database=graph.db --force
    
    ./bin/neo4j start

--------------------

### 常用的Cypher语句 ###

#### 新建一个Node ####

新建1个 Node,节点标签是 人员,节点属性是 \{name:‘ryt’,age:21\}

merge(:人员 {name:'ryt',age:21});

#### 新建一个关联 ####

建立关联 至少要存在2个节点，这里先再建一个节点。

merge(:人员 {name:'myl',age:20});

然后对刚刚建的2个节点，新增关联关系。

找到名字为ryt和myl的2个人，

设置关联关系是 配偶，

关系属性是\{name:‘夫妻’,ts:‘20230706’\}

match(a),(b) where a.name='ryt' and b.name='myl' merge (a)-[r:配偶 {name:'夫妻',ts:'20230706'}]->(b);

#### 查询所有的xx关系路径 ####

这里查询所有的 配偶 关联关系路径，LIMIT 25意思是限制返回25条

MATCH p=()-[r:`配偶`]->() RETURN p LIMIT 25;

也可以进一步限定节点类型查询关系路径，如

match path=(n:人员)-[r:`共有常住地`]-(b:人员) where n.uuid='4da921fa477248aaa5593da51b3cc002' return path;

#### 查询指定深度的关系路径 ####

深度：2个节点之间间隔的层高

如a–>d–>b , 则a与b直接存在关系路径，且深度为2

如a—>e—>f---->b ，则a与b直接存在关系路径，且深度为3

> 查询某节点 到其他任意节点的深度为3的路径

match path=(n:人员)-[*..3]-(b) 
    where n.uid='rr23r23r' and b.uid in ['fretewr','erfw','erf','wer'] 
    return path;

> 查询a节点到b节点的深度为3的路径

match path=(a:人员)-[*..3]-(b:人员) 
    where a.uid='rr23r23r' and b.uid='kertyt' 
    return path;

#### 查询当前节点到指定深度的相关节点有哪些 ####

例：查询当前人员节点 指向 其他(人员或组织)节点 之间的深度为3的 节点有哪些

match(n:人员)-[*..3]-(m) 
    where n.uid='rr23r23r' and (m:人员 or m:组织) 
    return m;

#### 修改某个Node节点的属性 ####

例：修改节点的名称

match (n) where n.uid = 'rr23r23r' set n.name = 'lily';

#### 判断是否存在某个Node节点 ####

判断节点是否存在，需要用到count函数。

下面这个例子，返回的是一个布尔值FALSE或TRUE

match (n:人员 {uid:'rr23r23r',name:'lily'}) with count(n) > 0 as node_exist return node_exist;

--------------------

[f838cf9b4fba4ba8b38975a17661990f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/eaebffa9599b4f22ab4190b346e14cc5.png
[3ceebcf431ba4468a54d257ff7581b4f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/a2259c6c85d0489683d77e9bb3591611.png
[2e1c950b125f4a2f905271d3c698d2d3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/d0906c55318c408584ae037bda824243.png
[f56f2ebe6dbc4379b406fa4d9c543abd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/44fdfd4a6d1a4309a005919d0117496a.png
[368c43f120734fd88b7d5d221c6a5011.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/61c5ed46cec6455983d37184ff78d408.png
[f5ef47c5c4c74e2b86c05a1885ac2a30.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/8ee4888ad6f741baac49bf53be0cb47d.png
[5e6d632f4a3540a3a383d36f82be8761.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/1299dc286a2e4e64ae938d78b50eb791.png
[9b89eca6fc33490896a5dbec183ab08d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/1bfb2bd12ec34f3d9bff101c88d8c755.png
[b499cb5f3af240efb8ca3df470e8bb02.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/a31b48ac89374e9e8c2c4782aa68f1b6.png
[96e9f72289a44a14bf690a664f421ea2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/a649285e59d44c22b0cb5db3ebf21366.png