Neo4j学习

一、图数据库的基本介绍

• 什么是图形数据库
  图形数据库（Graph Database）是NoSQL数据库家族中特殊的存在，用于存储丰富的关系数据，Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务。
  在属性图中，图是由节点（Node），边（Edge），标签（Lable）和属性（Property）组成的，节点和边都可以设置属性，节点也称作实体（Entity），边也称作关系（Relationship），每个节点和关系都可以由一个或多个属性。在图形中，节点和关系是最重要的实体，所有的节点是独立存在的，为节点设置标签，那么拥有相同标签的节点属于一个分组，一个集合；关系通过关系类型来分组，类型相同的关系属于同一个集合。关系是有向的，关系的两端是起始节点和结束节点，通过有向的箭头来标识方向，节点之间的双向关系通过两个方向相反的关系来标识。
  Neo4j图形数据库的查询语言是Cypher，用于操作属性图，是图形语言中事实上的标准。

二、Neo4j的基本概念

• Nodes（节点）
  图谱的基本单位主要是节点和关系，他们都可以包含属性，一个节点就是一行数据，一个关系也是一行数据，里面的属性就是数据库里面的row里面的字段。
  除了属性之外，关系和节点还可以有零到多个标签，标签也可以认为是一个特殊分组方式。
• Relationships（关系）
  关系的功能是组织和连接节点，一个关系连接2个节点，一个开始节点和一个结束节点。当所有的点被连接起来，就形成了一张图谱，通过关系可以组织节点形成任意的结构，比如list，tree，map，tuple，或者更复杂的结构。关系拥有方向进和出，代表一种指向。
• Properties（属性）
  属性非常类似数据库里面的字段，只有节点和关系可以拥有0到多个属性，属性类型基本和java的数据类型一致，分为 数值，字符串，布尔，以及其他的一些类型，字段名必须是字符串。
• Labels（标签）
  标签通过形容一种角色或者给节点加上一种类型，一个节点可以有多个类型，通过类型区分一类节点，这样在查询时候可以更加方便和高效，除此之外标签在给属性建立索引或者约束时候也会用到。label名称必须是非空的unicode字符串，另外lables最大标记容量是int的最大值，近似21亿。
• Paths（路径）
  路径是一个或多个节点通过关系连接起来的产物，例如得到图谱查询或者遍历的结果。

二、Neo4j的基本操作

• 创建单个节点/实体
  直接创建：CREATE (n:金庸武侠人物{name:"杨过"}) RETURN n
  没有就创建 ：MERGE (n:金庸武侠人物{name:"小龙女"}) RETURN n
• 创建实体与实体的关系
  MATCH (n:金庸武侠人物{name:"杨过"}),(n1:金庸武侠人物{name:"小龙女"}) CREATE (n)-[r:夫妻]->(n1) RETURN n,n1,r
• 给实体添加属性
  MATCH (n:金庸武侠人物{name:"杨过"}) set n.skill="黯然销魂掌"
• 给关系添加属性
  MATCH (n)-[r:`夫妻`]->(n1) set r.des="师徒" RETURN n,n1,r
• 修改节点/关系属性
  MATCH (n:金庸武侠人物{name:"杨过"}) set n.skill="玄铁剑法"
• 移除节点/关系属性
  match (n:`金庸武侠人物`{name:"杨过"}) remove n.skill
MATCH (n)-[r:`夫妻`]->(n1) remove r.des
• 单个节点查找
  "MATCH (n:`金庸武侠人物`{name:"杨过"}) RETURN n
MATCH (n:`金庸武侠人物`) where n.name="杨过" RETURN n
• 整个label查找
  查找label是“金庸武侠人物”的所有实体和关系：match (n:`金庸武侠人物`) return n
• 关系查询
  1.查询关系是“后人”的所有实体:match (n:`金庸武侠人物`)-[r:后人]->(n1:`金庸武侠人物`) return n,r,n1
  2.查询张无忌的所有对外关系：match (n:`金庸武侠人物`{name:"张无忌"})-[r]->(n1) return n,r,n1
  3.查询张无忌的所有关系：match (n:`金庸武侠人物`{name:"张无忌"})-[r]-(n1) return n,r,n1
  4.查询张无忌的所有2度关系：match (n:`金庸武侠人物`{name:"张无忌"})-[*..2]-(n1) return n,n1
  5.查找杨过和周芷若两个实体3度的最短路径：match (n:`金庸武侠人物`{name:"杨过"}),(n1:`金庸武侠人物`{name:"周芷若"}),p=shortestpath((n)-[*..3]-(n1)) return p
  6.查找杨过和周芷若两个实体3度的所有最短路径：match (n:`金庸武侠人物`{name:"杨过"}),(n1:`金庸武侠人物`{name:"周芷若"}),p=allshortestpaths((n)-[*..3]-(n1)) return p
• 删除关系
  1.删除张无忌和周芷若的所有关系：match (n:`金庸武侠人物`{name:"张无忌"})-[r]-(n1:`金庸武侠人物`{name:"周芷若"}) delete r
  2.删除节点前要删除节点的关系，否则报错：match (n:`金庸武侠人物`{name:"张无忌"}) delete n
• 强制删除对应标签下的所有节点和关系
  match (n:`金庸武侠人物`) detach delete n
• 强制删除图库中的所有节点和关系
  match (n) detach delete n

任务关系文件：链接:https://pan.baidu.com/s/1DQ6BewVQN0zpOnFwtW--dg 密码:7tdn