Neo4j数据库的应用
1安装与启动
官网下载zip包，然后在bin目录下，启动控制台
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Install Neo4j
oh,no, 删了重新下吧
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Open Neo4j Browser
Start Up the Neo4j Browser Visit: http://localhost:7474/
Default login is username ‘neo4j’ and password ‘neo4j’ (full installation instructions below)
然后可以重设用户名密码
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Explore Sample Datasets
点击第二页的Create就可以看到如下效果
2 如何在neo4j中创建新的数据库
找到neo4J中的conf文件夹，用管理员模式打开conf文件夹
打开neo4j.conf文件
修改原来的数据库改为要创建的数据库名
把graph.db换为自己的数据库名称，记得去掉dbms.active_database前面的#
关闭neo4j服务（这里，我直接关闭了控制台）
重新打开neo4j服务
然后就看见了新的数据库
3如何导入数据
Neo4j可以读取和导入CSV文件的一些方式
LOAD CSV Cypher命令：此命令是一个很好的起点，可以处理中小型数据集（最多1000万条记录）。
neo4j-admin 批量导入工具：命令行工具，用于直接加载大型数据集。
水壶导入工具：映射并执行数据处理流程的步骤，并且对于非常大的数据集非常适用，尤其是在开发人员已经熟悉使用此工具的情况下。
3.1使用LOAD CSV来导入数据
CSV格式的数据是文本数据，数据之间用英文逗号隔开。
支持的数据类型：仅CSV
好处：操作简单。
坏处：运行时间长
关键步骤就是：先生成CSV文件，然后用Cypher语句“LOAD CSV”将数据导入到Neo4j数据库中。
这种方式是最简单的导入数据到neo4j的方式，也是广泛使用来导入原始数据。
3.1.2csv结点文件的载入
将需要导入的csv文件放入import文件夹下
数据格式
运行如下命令导入节点
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///nodes_1.csv" AS line
MERGE (p:province{id:line.id})
WITH HEADERS表明csv文件的第一行是属性名。花括号{}代表节点的属性
在 Cypher 语言中，节点一般使用小括号表示：()
小括号中填写变量名，如(a)，获取到 a 后可以对 a 进行后续操作。
我们也可以对节点补充更多细节，一般可以限定其类型和属性值。
限定节点标签：使用冒号 : ，如 (a:Author)，(a:Author:Person)。
限定节点属性：使用花括号 {} 补充键值对。如(a:Author {age:21,sex:'男'})。
执行语句，会出现下面的提示信息，表明载入成功：
3.1.2csv关系文件的载入
同理将需要导入的csv文件放入import文件夹下
数据格式
运行如下命令导入关系
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///links.csv" AS line
match (from:province{id:line.head}),(to:province{id:line.tail})
merge (from)-[r:rel{property1:line.head,property2:line.tail}]->(to)
方括号[]里面是关系，rel就是类型。这里面有箭头 -->的方向的，表示是从from到to的关系
在关系中，同样的使用花括号{}来增加关系的属性
在 Cypher 语言中，关系一般使用中括号表示：[]
关系的括号内如节点一样，可以添加变量名、类型、属性键值对。
已知，关系需要由两个节点组成（包括自环），用中括号连接两个节点表示关系。
如果不需要强调关系的方向，节点与关系之间使用一根短横线连接：()-[rel:FRIENDS]-()
如果需要强调关系的方向，则在终止节点前使用尖括号表示箭头：()-[relation:KNOWS]->()
关系括号内也可以留空。
执行语句，会出现下面的提示信息，表明载入成功：
为了验证关系是否正确，输入下面的查询语句：
start n = node(*)
return n
python导入
使用python操作neo4j首先我们要先安装一个库 ：pip install py2neo
安装py2neo后我们可以使用其中的函数对neo4j进行操作。
from py2neo import Graph, Node, Relationship
import pandas as pd
# 参考文章：https://blog.csdn.net/qq_36499794/article/details/89597550
df = pd.read_csv('links.csv', error_bad_lines=False, encoding='utf-8')
# 连接neo4j数据库，输入地址、用户名、密码
graph = Graph("http://localhost:7474", auth=("neo4j", "root"))
graph.delete_all()
graph.begin()
# 创建结点
for i in range(len(df['head'])):
node1 = Node('Province', name=df['head'][i])#该结点语义类型是Province,结点名字是df['head'][i] 也是它的属性，注意节点需要大写
node1['id'] = df['head'][i]#给节点添加属性
graph.merge(node1, 'Province', 'name')
node2 = Node('Province', name=df['tail'][i])
node1['id'] = df['tail'][i]#给节点添加属性
graph.merge(node2, 'Province', 'name')
rel = Relationship(node1, df['relation'][i], node2)
graph.merge(rel)
print("success")
问题：无法生成对应的关系类型（需要根据一个变量的值/内容来确定关系的类型，例如从一个CSV文件中导入数据时。Cypher语法本身不支持动态关系类型，这时可以使用万能的APOC过程，在参数中拼出需要执行的语句）
增
删除
删除节点
删除关系类型
MATCH ()-[r:relation]->() delete r
注意：neo4j默认的数据库是data/databases下面的graph.db，浏览器也会默认的访问这个graph数据库，所以当你新建了一个数据库的时候，浏览器也不会访问它，解决的办法有如下两种。
方法1：修改配置文件
将conf文件夹下的neo4j.conf中dbms.active_database = graph.db 修改为
dbms.active_database =自己的数据库名称.db，并将前面的#号删除。
方法2：建立软连接
由于neo4j默认访问的是graph.db数据库，如果我们将新创建的数据库与这个默认数据库之间创建一个软连接，即默认数据库中的内容都是新创建的数据库，那么就是间接的访问了新创建的数据库，而不用每次都修改配置文件的内容。
查询
改
清空
因为删除结点之后，存在属性，不知道怎么删除
所以决定
删除数据库
重新打开neo4j控制台
参考
Neo4j导入数据的5种方式详解配图：https://blog.csdn.net/qianmojl/article/details/116207175
csv文件导入Neo4j(包括结点和关系的导入)：https://www.pianshen.com/article/8341894032/
Neo4j常用操作命令https://blog.csdn.net/weixin_42727550/article/details/122882276
Neo4J 基本教程 —— 一切基于关系，而不受关系限制https://www.jianshu.com/p/e448c5f6c6d7