上手Neo4j

Neo4j是什么

软件安装及常用的配置选项介绍

下载

wget https://neo4j.com/artifact.php?name=neo4j-community-3.5.3-unix.tar.gz

解压:

tar -zxvf neo4j-community-3.5.3-unix.tar.gz

解压后进入指定目录

drwxr-xr-x 3  187 root       4096 Feb  7  2019 bin
drwxr-xr-x 2  187 ssh_keys   4096 Sep  4 15:41 conf
drwxr-xr-x 3  187 ssh_keys   4096 Feb  7  2019 data
drwxr-xr-x 2  187 ssh_keys   4096 Feb  7  2019 import
drwxr-xr-x 2 root root       4096 Sep  4 15:41 lib
-rw-r--r-- 1  187 ssh_keys 141211 Feb  7  2019 LICENSES.txt
-rw-r--r-- 1  187 ssh_keys  36005 Feb  7  2019 LICENSE.txt
drwxr-xr-x 2  187 ssh_keys   4096 Feb  7  2019 logs
-rw-r--r-- 1  187 ssh_keys   6546 Feb  7  2019 NOTICE.txt
drwxr-xr-x 2  187 ssh_keys   4096 Sep  4 15:41 plugins
-rw-r--r-- 1  187 ssh_keys   1596 Feb  7  2019 README.txt
drwxr-xr-x 2  187 ssh_keys   4096 Feb  7  2019 run
-rw-r--r-- 1  187 ssh_keys     96 Feb  7  2019 UPGRADE.txt

配置环境变量

vim /etc/profile

追加以下内容

后面的 路径是neo4j的解压路径
export NEO4J_HOME=/home/changwu/neo4j-community-3.5.3
添加path
export PATH=$PATH:$NEO4J_HOME/bin

修改neo4j的配置文件,使其启动起来/conf/neo4j.conf

分配内存
dbms.memory.heap.initial_size=1024m
dbms.memory.heap.max_size=1024m

# 修改54行，去掉改行的#，可以远程通过ip访问neo4j数据库
dbms.connectors.default_listen_address=0.0.0.0

# 默认 bolt端口是7687
# 端口可以自定义,别忘了去 安全组中开放这个端口
dbms.connector.bolt.listen_address=:9999

# 默认通过http访问的端口是7474, 开放这个端口,可以在浏览器打开
# HTTP Connector. There can be zero or one HTTP connectors.
dbms.connector.http.enabled=true
dbms.connector.http.listen_address=:9998

启动命令

[root@ecs-t6-large-2-linux-20190824103606 bin]# ./neo4j
Usage: neo4j { console | start | stop | restart | status | version }

概念名词

Label

label 相当于数据库中的表, 比如有一个Label=”Person” 代表一类节点

Node

node 节点, 也叫它定点,每一个节点都代表一个对象, 相当于数据表中的一行数据

节点可以有若干个属性来描述自己

relation

relation 关系,也叫做边,有类型,带方向

• 有类型:表示节点之间的关系可以有多种, 比如 朋友关系, 上下级关系
• 带方向:表示节点之间的关系可以是单向的, 也可以是双向的, 注意在创建节点的关系时,必须指定方向性,否则会报错,但是在查询时,如果不指定方向,默认会查询双向的关系

id

每个节点,关系,都有系统自动分配的id,从0开始,全局唯一

如果我们手动创建一个node,然后指定它的id=1, 我们自己指定的id是属性, 与系统默认的id无关

create(Person{  id : '1' } )  

通过id函数,可以获取出node的id值

match (n:Person{id:'erzi'}) return id(n)

Index

如果未来会频繁的根据node的某一个属性查询节点, 考虑为node的这个属性添加一个索引(不需要给index取名字),为了更强的性能

• 创建索引

 create index on :Person(id)

• 删除索引

 drop    index on :Person(id)

• 查询

// where in = < >  substring 都会走索引
explain match (n:Person) where n.id=2008  return n

注意点: 如果是给某一个字段创建了索引,那么查询这个字段是会扫描索引然会返回这个node, 但是,如果是给某一个字段创建索引后查询一个label下的全部节点,依然会走全表扫描

创建了索引的属性,自带唯一性的约束

consiraint 唯一性约束

• 添加唯一约束

create constraint on (a:Person) Assert a.id is unique
Assert a.id is unique 

• 删除唯一约束

drop constraint on (a:Person) Assert a.id is unique

Cypher语言

cypher是语言是针对 neo4j设计的语言,类sql,但是他没有sql中多表之间的jion操作

创建 标签 | 节点 | 属性 | 关系

创建了两个节点,并且使用love 关联了他们的关系   张三-love->李四
create (:Person{name:'张三'})-[:love]->(:Person{name:'李四'})
其中 Person 是 Label
     {name:'张三'} 整体是 node
     name: 是属性
     [:love] 是关系 (别忘了加: 冒号)

创建节点时,取个别名会很方便后续的操作

下面这句就是创建的一个id为’grandmother’的节点,并返回新创建的这个节点展示
如果你用浏览器访问,看到的每一个节点上的描述文字,其实就是id的值

create (n:Persion{id:'grandmother',name:'奶奶'}) return n

属性类型

Neo4j	Java
Null	null
Boolean	java.lang.Boolean
Integer	java.lang.Long
Float	java.lang.Double
String	java.lang.String
List	java.util.List
Map	java.util.Map
Node	org.neo4j.driver.v1.types.Node(*)
Relation	org.neo4j.driver.v1.types.Relationship(*)
Path	org.neo4j.driver.v1.types.Path(*)

Match 查询匹配

基本上所有的操作之间都得先把符合条件的node match出来, match 相当于 select

从Person标签中匹配出25条
match(n:Person) return n limit 25

匹配出id为2008的25个节点
match(n:Person{id:'2008'}) return n limit 25

同上
match(n:Person) where n.id ='2008'  return n limit 25

Merge == Match or Create

先匹配出符合条件的节点,在给两个节点添加关系

match (n:Person{id:'son'} ),(f:Persion{id:'jiao'})
merge (n)-[:fuqi]->(f)

Delete & Remove

delete 用于删除 节点和关系

//删除son和jiao的  jiao   -[:girlfriend]->  son 的关系
match (n:Person{id:'son'}),(f:Persion{id:'jiao'})
merge (n)<-[r:girfrield]-(f) delete r

// 删除节点
match (n:Person{id:'1'}) delete n 
// 当把一个label下的全部node删除后, label也会消失
match (n:Person{id:'1'})-[r:love]->(f:Person{id:'2'}) delete n,r,f

remove 用户删除 标签

查询出一个标签然后删除它
match (n:Test) remove n:Test

// 当然,如果label中只有一个node了, 那么delete这个节点之后,label依然会消失

Set 修改属性

set 相当于update

如: 给指定的node,动态添加属性, 可以同时添加多个值,用逗号分隔

这也反应出 neo4j是无schme的特性,非结构化数据

match (n:Person{id:'1'}) set n.id='2',n.name='张三' 

补充

• 排序

按照age正序排序
match (n:Person) return n order by n.age limit 25
按照age倒叙排序
match (n:Person) return n order by n.age desc limit 25

• 跳过

match (n:Person) return n   skip 2

• 去重 : 连接两个match语句, 取出中间的重复部分

match XXX   union all  match YYY   

• Null

match (n:Person) return n where n.age is not null

• In

match (n:Person) return n where n.age in [2,3,4,5,6,7] 

常用的函数

• 普通函数

函数名	作用
Upper	字母转大写
Lower	字母转小写
Substring	获取给定串的子串
replace	字符串替换

• 聚合函数

函数名	作用
count	返回 match 返回的行数
max	返回match到的最大值
min	返回match到的最小值
sum	返回match命令的所有行求和值
avg	返回match返回的所有行的平均值

• 查询节点之间的最短路径 shortestPath

//其中   *..2  表示查看他们之间的最短路径为2, 路径数==关系数 ,2 要求关系层在2 以内
match p=shortestPath((a:Persion{id:'1'})-[*..2]-(b:Persion{id:'5'})) return p

• 查询节点之间全部的最短路径 shortestPath

match p=allshortestpaths((N:Actor{name:'123'})-[*..6]-(M:Actor{name:'789'})) return p

六层关系理论: 六度关系理论由美国社会心理学家斯坦利-米尔格兰姆(Stanley Milgram)于1967年最先提出。通俗地说，你和世界上任何人之间所间隔的关系不会超过六度，也就是说最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人

数据备份和恢复

它的备份超级简单,当你把数据全部录入neo4j之后呢,只需要备份下data目录即可,当遭受攻击,或者主动数据迁移时,只需要将我们备份的data目录替换原data目录即可,数据自然会恢复

SpringDataNeo4j

Spring boot 版本 2.1.3RELEASE
点击进入: SpringDataNeo4j的官方文档

• 导入jar包坐标

    <dependency>
            <groupId>org.neo4j</groupId>
            <artifactId>neo4j-ogm-http-driver</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-neo4j</artifactId>
        </dependency>

如何使用javaBean表示node

@Data
@NodeEntity(label = "Actor") // 通过label设置  标签的名字
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Actor {
    // 这个id,如果我们没有自定义,使用的就是系统默认生成的
    // 自定义了的话, 使用的是我们自己的, 但是不能缺少, 而且 必须是Long类型的
    @Id
    @GeneratedValue
    private Long id ;

    //@Property(name="name")  改变生成的json格式数据中的key
    private String name;
    private String image;
}

如何使用javaBean表示node之间的relation

@RelationshipEntity(type = "学生")
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
public class StudentRelation {
    @Id
    @GeneratedValue
    private Long id;

    //todo 关系节点这两个下面的两个不能少
    @StartNode
    private Actor startNode;

    @EndNode
    private Actor endNode;
}

简单的curd

自定义Repository,让他继承Neo4jRepository

public interface ActorRepository extends Neo4jRepository<Actor,Long> {}

使用方法跟jpa一样,无脑是就行

复杂查询

使用@Query注解,自定义cypher

public interface StudentRelationRepository extends Neo4jRepository<StudentRelation,Long> {
    // todo ok
    @Query(value = "MATCH p=(n:Actor)<-[StudentRelation]->(m:Actor) WHERE m.name={name} RETURN p")//
    List<StudentRelation> findAll(@Param("name") String name);


    //todo ok 返回节点n以及n指向的所有节点与关系
    @Query("MATCH p=(n:Actor)-[StudentRelation]->(m:Actor) WHERE id(n)={0} RETURN p")
    List<StudentRelation> findAllByBotNode(Actor actor);
}

批量导入csv文件数据

批量导入csv里面的数据,前提是打开两个配置

dbms.security.allow_csv_import_from_file_urls=true
dbms.directories.import=import

命令:

load csv with headers from "file:///bank.csv" As line create (:Bank{name:line.bank,number:line.count,detail:line.detail})