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快速入门 Neo4J教程

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Neo4J简介

知识图谱由于其数据包含实体、属性、关系等，常见的关系型数据库诸如MySQL之类不能很好的体现数据的这些特点，因此知识图谱数据的存储一般是采用图数据库（Graph Databases）。而Neo4j是其中最为常见的图数据库

Neo4J安装

使用 docker 安装

hub.docker.com/_/neo4j

docker pull neo4j
docker run -p 10474:7474 -p 10768:7687 -v:/opt/neo4j/data:/data --env=NEO4J_AUTH=none neo4j

访问: http://宿主机ip:10474/browser/

如图所示：

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点击 connect 进行连接

Neo4J使用

Neo4J提供了一个用户友好的web界面，可以进行各项配置、写入、查询等操作，并且提供了可视化功能。

Cypher查询语言

Cypher是Neo4J的声明式图形查询语言，允许用户不必编写图形结构的遍历代码，就可以对图形数据进行高效的查询。Cypher的设计目的类似SQL，适合于开发者以及在数据库上做点对点模式（ad-hoc）查询的专业操作人员。其具备的能力包括： - 创建、更新、删除节点和关系 - 通过模式匹配来查询和修改节点和关系 - 管理索引和约束等

Neo4J实战教程

直接讲解Cypher的语法会非常枯燥，本文通过一个实际的案例来一步一步教你使用Cypher来操作Neo4J。

这个案例的节点主要包括人物和城市两类，人物和人物之间有朋友、夫妻等关系，人物和城市之间有出生地的关系。

  1. 首先，我们删除数据库中以往的图，确保一个空白的环境进行操作：
MATCH (n) DETACH DELETE n

这里，MATCH是匹配操作，而小括号()代表一个节点node（可理解为括号类似一个圆形），括号里面的n为标识符。

  1. 接着，我们创建一个人物节点：
CREATE (n:Person {name:'John'}) RETURN n

CREATE是创建操作，Person是标签，代表节点的类型。花括号{}代表节点的属性，属性类似Python的字典。这条语句的含义就是创建一个标签为Person的节点，该节点具有一个name属性，属性值是John。

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  1. 我们继续来创建更多的人物节点，并分别命名：
CREATE (n:Person {name:'Sally'}) RETURN n
CREATE (n:Person {name:'Steve'}) RETURN n
CREATE (n:Person {name:'Mike'}) RETURN n
CREATE (n:Person {name:'Liz'}) RETURN n
CREATE (n:Person {name:'Shawn'}) RETURN n

如图所示，6个人物节点创建成功

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  1. 接下来创建地区节点
CREATE (n:Location {city:'Miami', state:'FL'})
CREATE (n:Location {city:'Boston', state:'MA'})
CREATE (n:Location {city:'Lynn', state:'MA'})
CREATE (n:Location {city:'Portland', state:'ME'})
CREATE (n:Location {city:'San Francisco', state:'CA'})

可以看到，节点类型为Location，属性包括city和state。

如图所示，共有6个人物节点、5个地区节点，Neo4J贴心地使用不用的颜色来表示不同类型的节点。

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  1. 接下来创建关系
MATCH (a:Person {name:'Liz'}), 
      (b:Person {name:'Mike'}) 
MERGE (a)-[:FRIENDS]->(b)

这里的方括号[]即为关系，FRIENDS为关系的类型。注意这里的箭头-->是有方向的，表示是从a到b的关系。 如图，Liz和Mike之间建立了FRIENDS关系，通过Neo4J的可视化很明显的可以看出：

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  1. 关系也可以增加属性
MATCH (a:Person {name:'Shawn'}), 
      (b:Person {name:'Sally'}) 
MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2001}]->(b)

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在关系中，同样的使用花括号{}来增加关系的属性，也是类似Python的字典，这里给FRIENDS关系增加了since属性，属性值为2001，表示他们建立朋友关系的时间。

  1. 接下来增加更多的关系
MATCH (a:Person {name:'Shawn'}), (b:Person {name:'John'}) MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2012}]->(b)
MATCH (a:Person {name:'Mike'}), (b:Person {name:'Shawn'}) MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2006}]->(b)
MATCH (a:Person {name:'Sally'}), (b:Person {name:'Steve'}) MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2006}]->(b)
MATCH (a:Person {name:'Liz'}), (b:Person {name:'John'}) MERGE (a)-[:MARRIED {since:1998}]->(b)

如图，人物关系图已建立好，有点图谱的意思了吧？

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  1. 然后，我们需要建立不同类型节点之间的关系-人物和地点的关系
MATCH (a:Person {name:'John'}), (b:Location {city:'Boston'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1978}]->(b)

这里的关系是BORN_IN，表示出生地，同样有一个属性，表示出生年份。

如图，在人物节点和地区节点之间，人物出生地关系已建立好。

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  1. 同样建立更多人的出生地
MATCH (a:Person {name:'Liz'}), (b:Location {city:'Boston'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1981}]->(b)
MATCH (a:Person {name:'Mike'}), (b:Location {city:'San Francisco'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1960}]->(b)
MATCH (a:Person {name:'Shawn'}), (b:Location {city:'Miami'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1960}]->(b)
MATCH (a:Person {name:'Steve'}), (b:Location {city:'Lynn'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1970}]->(b)

建好以后，整个图如下

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  1. 至此，知识图谱的数据已经插入完毕，可以开始做查询了。我们查询下所有在Boston出生的人物
MATCH (a:Person)-[:BORN_IN]->(b:Location {city:'Boston'}) RETURN a,b

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  1. 查询所有对外有关系的节点
MATCH (a)-->() RETURN a

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注意这里箭头的方向，返回结果不含任何地区节点，因为地区并没有指向其他节点（只是被指向）

  1. 查询所有有关系的节点
MATCH (a)--() RETURN a

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  1. 查询所有对外有关系的节点，以及关系类型
MATCH (a)-[r]->() RETURN a.name, type(r)

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  1. 查询所有有结婚关系的节点
MATCH (n)-[:MARRIED]-() RETURN n

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  1. 创建节点的时候就建好关系
CREATE (a:Person {name:'Todd'})-[r:FRIENDS]->(b:Person {name:'Carlos'})

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  1. 查找某人的朋友的朋友
MATCH (a:Person {name:'Mike'})-[r1:FRIENDS]-()-[r2:FRIENDS]-(friend_of_a_friend) RETURN friend_of_a_friend.name AS fofName

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  1. 增加/修改节点的属性
MATCH (a:Person {name:'Liz'}) SET a.age=34
MATCH (a:Person {name:'Shawn'}) SET a.age=32
MATCH (a:Person {name:'John'}) SET a.age=44
MATCH (a:Person {name:'Mike'}) SET a.age=25

这里，SET表示修改操作

  1. 删除节点的属性
MATCH (a:Person {name:'Mike'}) SET a.test='test'
MATCH (a:Person {name:'Mike'}) REMOVE a.test

删除属性操作主要通过REMOVE

  1. 删除节点
MATCH (a:Location {city:'Portland'}) DELETE a

删除节点操作是DELETE

  1. 删除有关系的节点
MATCH (a:Person {name:'Todd'})-[rel]-(b:Person) DELETE a,b,rel