Cypher基础
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Cypher基础
2018年07月04日 21:02:10 带着天使反上帝 阅读数 3546更多
个人分类： Neo4j
Cypher
Cypher是图形数据库Neo4j的查询语言，就像SQL在关系型数据库中查询一样。
Like SQL, used in relational databases, Cypher is a textual declarative query language
本篇以官方示例以及一些小Demo记录Cypher的基本用法，需要详细资料可以前往官方文档学习。
https://neo4j.com/docs/developer-manual/3.4/cypher/
0 问题
Cypher基本增删查改
Cypher 怎么导入数据
1 基本CQL语句：
–创建节点
CREATE (p:Person { name:“Keanu Reeves”, born:1964 })
–创建节点和关系
CREATE (p:Person{name:“kay”})-[:KNOWS]->(:Person{name:“Keanu Reeves”}) return p
–查询
match (p:Person) where p.name=“kay” return p
–或者
match (p:Person{name:“kay”}) return p
–查询关系路径
match path=(p:Person{name:“kay”})-[:KNOWS]->(p:Person) return path
–修改
match (p:Person) where p.name=“kay” set p.name=“fen” return p
–删除
match (p:Person) where p.name=“kay” delete p
–彻底删除（清空数据库，包括关系）
MATCH (n) DETACH DELETE n
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以官方Movies 示例：
1.创建2个Person节点，一个Movie节点，建立关系，节点的属性以键值对的形式存储 {key:value}
CREATE (a:Person { name:“Tom Hanks”,
born:1956 })-[r:ACTED_IN { roles: [“Forrest”]}]->(m:Movie { title:“Forrest Gump”,released:1994 })
CREATE (d:Person { name:“Robert Zemeckis”, born:1951 })-[:DIRECTED]->(m)
RETURN a,d,r,m
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得到如下关系：
alt
查询：
–查询
MATCH (nineties:Movie) WHERE nineties.released >= 1990 AND nineties.released < 2000 RETURN nineties.title
–查询 Tom Hanks 演过的所有电影
MATCH (tom:Person {name: “Tom Hanks”})-[:ACTED_IN]->(tomHanksMovies) RETURN tom,tomHanksMovies
–谁导演了 Forrest Gump
MATCH (movie {title: “Forrest Gump”})<-[:DIRECTED]-(directors) RETURN directors.name
–Tom Hanks’ co-actors…
MATCH (tom:Person {name:“Tom Hanks”})-[:ACTED_IN]->(m)<-[:ACTED_IN]-(coActors) RETURN coActors.name
–How people are related to “Forrest Gump”…
MATCH (people:Person)-[relatedTo]-(:Movie {title: “Forrest Gump”}) RETURN people.name, Type(relatedTo), relatedTo
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2 Match
Match 类似与SQL中的Select ，用来匹配一种搜索模式
以官网下图说明：
alt
2.1 查询所有节点
MATCH (n)
RETURN n
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2.2 查询所有电影 Movie 标签
MATCH (movie:Movie)
RETURN movie.title
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：Movie 之前 的 movie 称为临时变量，代表符合条件的一个结果，可以取任何名称
3 Merge
使用Create关键字创建节点和关系的时候不能避免重复，每次都是新建，即使该数据已经存在数据库中，对此可以使用Merge关键字，Merge类似于Match + Create ，如果存在就直接使用，不存在则创建。
3.1 Query.
MERGE (robert:Critic)
RETURN robert, labels(robert)
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如果 :Critic 标签的记录存在则返回，不存在则创建一个新的节点
3.1 Merge with ON CREATE:
MERGE (keanu:Person { name: ‘Keanu Reeves’ })
ON CREATE SET keanu.created = timestamp()
RETURN keanu.name, keanu.created
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如果 keanu 不存在则创建它并添加一个created属性为当前时间戳
3.2 Merge with ON MATCH
MERGE (person:Person)
ON MATCH SET person.found = TRUE RETURN person.name, person.found
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找到所有的Person节点，并设置属性（如果不存在不创建新节点）
3.3 Merge with ON CREATE and ON MATCH
MERGE (keanu:Person { name: ‘Keanu Reeves’ })
ON CREATE SET keanu.created = timestamp()
ON MATCH SET keanu.lastSeen = timestamp()
RETURN keanu.name, keanu.created, keanu.lastSeen
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创建keanu节点，并设置created属性。如果keanu已经存在，则设置lastSeen属性。这里其实是2种情况。
4 UNWIND
将列表转换为单独的行进行操作。
– 列表去重
WITH [1, 1, 2, 2] AS coll
UNWIND coll AS x
WITH DISTINCT x
RETURN collect(x) AS setOfVals
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拼接列表：
– 连接2个列表然后输出
WITH [1, 2] AS a,[3, 4] AS b
UNWIND (a + b) AS x
RETURN x
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将嵌套的list平铺：
WITH [[1, 2],[3, 4], 5] AS nested
UNWIND nested AS x
UNWIND x AS y
RETURN
– 输出 y:1 2 3 4 5
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UNWIND如果作用于空列表则没有返回值，为了避免无意识的对空集合进行UNWID，可以使用case来判断：
WITH [] AS list
UNWIND
CASE
WHEN list = []
THEN [null]
ELSE list
END AS emptylist
RETURN emptylist
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可以代替FOREACH操作传入的list参数
UNWIND $events AS event
MERGE (y:Year { year: event.year })
MERGE (y)<-[:IN]-(e:Event { id: event.id })
RETURN e.id AS x
ORDER BY x
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5 Cypher 导入CSV数据
导入Person数据，新建Person节点：
LOAD CSV WITH HEADERS FROM “https://neo4j.com/docs/developer-manual/3.4/csv/import/persons.csv” AS csvLine
CREATE (p:Person { id: toInteger(csvLine.id), name: csvLine.name })
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person.csv格式如下：
id,name
1,Charlie Sheen
2,Oliver Stone
3,Michael Douglas
4,Martin Sheen
5,Morgan Freeman
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如此便导入5个Person节点，Person { id,name },属性有id和name