前言

和学习关系型数据库一样 neo4j最重要的当然还是写语句
因为感觉网络上的文档都不好用所以决定自己写一个
为了查询方便推荐使用的老哥们
整一个浏览器的油猴插件下个目录数脚本
用起来就会丝滑很多

image.png

1. 快速入门

学会这个表达式
neo4j就已经入门了
( )代表一个点 , [ ]代表一个关系

()-[]-()

创建一个叫list 的ArrayList的点 ↓
等于ArrayList list = new ArrayList<>()
一个叫map的HashMap的关系↓
基本上就等于HashMap map = new HashMap<>();
map 这个名称只是临时定义方便后面可以增加return/delete之类的操作

(list:ArrayList)
[map:HashMap]

一个叫list 的ArrayList的点他具有size=10 ，value="1 2 3 4 5"的属性
一个叫map的HashMap的关系他具有size=20， value=""的属性

(list:ArrayList{size:10,value:"1 2 3 4 5"})
[map:HashMap{size:20,value:""}]

运行

create
(list:ArrayList{size:10,value:"1 2 3 4 5"})
-[map:HashMap{size:20,value:""}]->
(list2:ArrayList{size:10,value:"1 2 3 4 5"})
return list,map,list2

image.png

是neo4j产生的唯一id，ArrayList是你给这个对象创建的类

image.png

还记得多少？
嗯？什么？全不记得了？
好的那么你已经学会了太极拳（neo4j）/doge

2. 基本语句

2.1 NODE CREATE 创建

创建猫节点
CREATE (:)
create (小黑:cat)

书写规则
CREATE (
   :
   {    
      :
      ........
      :
   }
)
创建一个cat节点定义...属性
CREATE (小小黑:cat{ id:001,name:"ssBlack",age:"3" })

设置cat节点具有的属性（不设置创建节点会自动生成）
create (cat:cid:name:age:gender:class)

image.png

可以看出（:）小小黑（node-name）没有什么用

2.2 NODE MATCH查询

查询猪妈妈相关的所有信息
match (猪妈妈:pig) return 猪妈妈

查询年龄为11的小猪
match (p:pig{age:11})return p

查询叫佩奇性别为女的小猪
match (p:pig)
where p.name="佩奇"
and p.gender="girl"
return p

查询age =11或者name=猪爸爸的节点
match (p:pig)
where p.age =11 or p.name="猪爸爸"
return p

image.png

2.3 NODE MATCH&RETURN数据表格

数据表格

查询所有小猪的姓名和年龄
match (p:pig)
return p.name,p.age

image.png

查询person具有哪些关系 关系名叫啥
match (a:person)-[r]->(b)
return r,type(r)

image.png

/doge

查询小红帽混乱的人物关系
match (a:person{name:"小红帽"})-[r]->(b)
return a,b,r,type(r)

image.png

2.4 NODE DELETE删除

ps:删除点的时候如果存在关系的话删不掉得先删除关系

#创建一个showmaker节点 写上他的信息
create (e:showmaker{name:"faker",id:001})
return e
#detach 可以删除改点的相关关系 然后删除点（常用）
match (a:showmaker)  detach delete a  return a

#删除所有showmaker节点
match (a:showmaker)
delete a
return a

查询一个showmaker名字叫做777
match (e:showmaker)
where e.name="777"
return e

稍微改装一下 就是删除
match (e:showmaker)
where e.name="777"
delete e

由此我们更加可以看出 e（node-name）是用来作为调用使用的类似于指针或者说别名

ps :Edge/Relationship =边/关系）

2.5 EDGE CREATE创建

create (c:cat{cid:001,name:"罗小黑",cid:001,age:12})

创建一个cat和pig的关系（等同于java创建空对象）
CREATE (n1:cat)-[r1:likes]->(n2:pig)

image.png

给狼人（wolf）-和->村长（sheep）创建关系
match (s1:sheep),(w1:wolf)
where s1.name="村长" and w1.name="狼人"
create (w1)-[r:`狼人杀`{type:"game",time:"2021/1/16"}]->(s1)
return r

万一添加错了删掉
match (s1:sheep),(w1:wolf)
where s1.name="村长" and w1.name="狼人"
optional match s1-[r]->w1
delete r

image.png

嗨呀一不小心就透露了删除边的写法

2.6 MERGE 如果不存在就创建

merge会自动根据id去重，重复属性id值的不会添加

image.png

如图我们发现只有faker在

#创造7酱！
merge(n:showmaker{id:2,name:"777"})

image.png

再次创造7酱！已经存在了就不能创造了

image.png

2.7 EDGE DELETE 删除

相关的节点关系全部删除
MATCH (cc: CreditCard)-[rel]-(c:Customer) 
DELETE cc,c,rel

image.png

用楼上的方法 会删除所有->和查询条件相符的关系 
当时只需要删除一个的时候可以使用关系的唯一id（不是自己设置的属性，neo4j自带的唯一标识）

match ()-[r]->()
where id(r)=125
delete r

2.8 REMOVE删除属性

#查看该点的信息
match (s:showmaker{id:1})
return s

image.png

#删掉该点的id信息
match (s:showmaker{id:1})
remove s.id
return s

image.png

2.9 SET设置/更新属性

想变回来怎么办

#恢复刚刚的点信息
match (n:showmaker {name:"faker"})
set n = {name:"faker",id:1}
return n

image.png

加上给所有该label的点添加属性

# 给每个学生 添加上木叶村属性
match (student:Student)
set student.country = "木叶"
return student

2.10 LIMIT&SKIP截取和跳过

原理和上一篇stream流一样
过于简单就不说了

image.png

我个人觉得和排序一起用会比较爽

#根据年龄正序排列 但是去掉前面两个
MATCH (n:pig) 
return n.name, n.age
order by n.age asc
skip 2

image.png

2.11 分页

利用skip和limit我们很容易就达成分页了啦
skip=page*pagesize //当前页X每页条数
limit=pagesize //每页条数

#每页两个数据 当前第三页
MATCH (n:pig) 
return n.name, n.age
order by n.age asc
skip 4
limit 2

image.png

2.12 NULL 空属性

neo4j是允许属性为空的

创建一个点但是不设置任何属性
create (a:showmaker)

当当！就会出现这么一个鬼东西

image.png

is not null 自如其名

查询不为空的点
MATCH (n:showmaker) 
where n  is not null
RETURN n LIMIT 25

我们可以发现这个点是存在的只是属性没有而已

image.png

查询属性为空的点

查询name属性不为空的点
MATCH (n:showmaker) 
where n.name  is not null
RETURN n LIMIT 25

就可以筛选掉某些属性为空的数据

image.png

通常我们用java的话就可以通过语句
减少在neo4j中获取的空数据
就不用去java里面判空了也减少了数据库连接中传输数据的大小

image.png

2.13 IN 范围查询

道理和sql差不多规范是 in [a , b, c]

查询年龄在100 60 55的小猪
match (a:pig)
where a.age in [100,60,55]
return a

image.png

2.14 排序order by

老排序了和sql一样用

# 正序排列
match (w:wolf)
return w.name, w.age
order by w.age asc

image.png

#倒序排列
match (w:wolf)
return w.name, w.age
order by w.age desc

image.png

2.15 = ~".* XXX .*" 模糊查询

neo4j里面规定的like写法有点奇怪
= ~".* XXX .*"

查询*太*的点信息
match (a)
where a.name =~".*太.*"
return a

查询结果：

image.png

image.png

2.15 逻辑运算，等于，不等于，与或非，异或

image.png

image.png

3. CQL函数

3.1 字符串函数

不多说什么了 neo4j是java写的懂的都懂/doge

3.1.1 UPPER&LOWER字母大小写

把name变成大写
MATCH (n:showmaker) 
RETURN n.id,upper(n.name )as name
LIMIT 25

image.png

3.1.2 SUBSTRING截取

ps：左闭右开

把spring截取faker [0,2)左闭右开
MATCH (n:showmaker) 
RETURN n.id,substring(upper(n.name),0,2)as name
LIMIT 25

image.png

3.2 AGGREGATION聚合函数

重点！重点！拿笔拿本子了！

3.2.1 COUNT数量

查询年纪在[50,80）之间的小猪的数量
MATCH (n:pig) 
where 80>n.age>=50 
RETURN count(*)

image.png

ps：为了减少产生db连接而合成cql是有问题的

这样写有问题！
MATCH (n:pig) 
where 80>n.age>=50 
RETURN count(*), n

image.png

超级函数

 /**
  * 统计所有节点类型和数量 比普通查询语句速度快很多
  */
public static final String STATISTICS_ALL_LABELS_TYPE_AND_COUNT_CQL = "call apoc.meta.stats() yield labels return labels;";

3.2.2 MAX&MIN最大最小

找出小猪最大年纪和最小年纪
MATCH (n:pig) 
RETURN max(n.age),min(n.age)

image.png

3.2.3 SUM&AVG求和平均

MATCH (n:pig) 
RETURN sum(n.age) as sum,avg(n.age) as avg ,count(*) as count

image.png

3.3 关系函数

3.3.1 STARTNODE&ENDNODE 开始点/结束点

找出是对手->关系的开始点 和结束点
match (a)-[r:`对手`]->(b)
return startnode(r),endnode(r)

image.png

其实和return a,b结果是一样的不知道有啥特殊的以后知道了再写上来把

match (a)-[r:`对手`]->(b)
return a,b

3.3.2 ID&TYPE&LABLES id和类型

查询对手关系的id 和type 和点的类型
match (a)-[r:`对手`]->(b)
return id(r),type(r),labels(b)

image.png

在多个label中查询

match (a)
where a.id="57-(674)689-9732" and (a:user or a:contact)
return a

前者比后者快百倍

match (n)
where any(label in labels(n) where label in ["contact",""])
and n.id ="57-(674)689-9732"
return n

延伸查询节点信息

match (a)
where  a:contact or a:Email
return distinct keys(properties(a))

3.4 特殊函数

FOREACH 遍历

类似于mybatis的动态sql

//将下列列表的人全部添加为A的朋友
MATCH （a:Person{name:A}）
FOREACH （name IN ["Mike","Carl","Bruce"]）
CREATE (a) - [:FRIEND]->(:Person:{name:ma,e})

4. 不常用分割线

4.1 UNION不同点同时查询

#  强行把两个节点数据 放在一张表
match (p:person)
return p.name as name ,p.id as id
union
match (s:showmaker)
return s.name as name ,s.id as id

image.png

5.业务语句

5.1 关系更改名字

#修改实体label：
match(n:oldlabel) set n:newlabel remove n:oldlabel

#修改关系label（将关系subord 修改为 subord_new）：
MATCH p=(n:User)-[r:subord]->(e:department) create(n)-[r2:subord_new]->(e)  set r2 = r with r delete r

5.2 查询多级关系

#查询喜羊羊的所有关系 直到终点
match data = (a:Sheep{name:"喜羊羊"})-[*]->()return data

#查询喜羊羊到别的节点 路径上所有like关系的节点
match data = (a:Sheep{name:"喜羊羊"})-[:like*]->()return data

#查询喜羊羊到别的节点 查询3个层级 路径上所有like关系的节点
match data = (a:Sheep{name:"喜羊羊"})-[:like*1..3]->()return data

#查询喜羊羊到别的节点 查询3个层级 路径上所有like关系的节点的所有两层关系节点
match data = (a:Sheep{name:"喜羊羊"})-[:like*1..3]->()-[*1..2]-()return data

apoc 查询

match (p1)-[]-(p2)
where p1.id in ['喜洋洋'] 
and
p2.id in ['灰太狼'] 
and
any(label in labels(p1) where label in ["Sheep"])
and
any(label in labels(p2) where label in ["Sheep"])
with p1,p2
call apoc.path.expandConfig(p1,
{
    minLevel:0,
    maxLevel:2,
    relationshipFilter:'Friend|Like',
    endNodes:p2,
    limit:100
})
yield path as data return data limit 50

5.3 删除所有索引

#查看索引
:schema

#删除所有索引
CALL apoc.schema.assert({}, {})

后言

感谢 w3cschool让我思路清晰了很多
https://www.w3cschool.cn/neo4j/neo4j_cql_relationship_functions.html
感谢《Neo4j权威指南》张帜
一直在更新 希望做出来的文档好用
有啥觉得用着不舒服的欢迎辱骂
后期有空会出APOC API使用的博客如果考完有空的话emm

neo4j cql语句 快速查询手册

前言

1. 快速入门

2. 基本语句

2.1 NODE CREATE 创建

2.2 NODE MATCH查询

2.3 NODE MATCH&RETURN数据表格

2.4 NODE DELETE删除

2.5 EDGE CREATE创建

2.6 MERGE 如果不存在就创建

2.7 EDGE DELETE 删除

2.8 REMOVE删除属性

2.9 SET设置/更新属性

2.10 LIMIT&SKIP截取和跳过

2.11 分页

2.12 NULL 空属性

2.13 IN 范围查询

2.14 排序order by

2.15 = ~".* XXX .*" 模糊查询

2.15 逻辑运算，等于，不等于，与或非，异或

3. CQL函数

3.1 字符串函数

3.1.1 UPPER&LOWER字母大小写

3.1.2 SUBSTRING截取

3.2 AGGREGATION聚合函数

3.2.1 COUNT数量

3.2.2 MAX&MIN最大最小

3.2.3 SUM&AVG求和 平均

3.3 关系函数

3.3.1 STARTNODE&ENDNODE 开始点/结束点

3.3.2 ID&TYPE&LABLES id和类型

3.4 特殊函数

FOREACH 遍历

4. 不常用分割线

4.1 UNION不同点同时查询

5.业务语句

5.1 关系更改名字

5.2 查询多级关系

5.3 删除所有索引

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