一、概述
本篇文章记载了，图的基本知识，及图数据库neo4j的 安装、常用命令、 使用python 操作的一些代码片段。
二、图的基本知识
开篇引用：Graphs Are Everywhere,for Everyone
(对于每个人来说，图无处不在），图的魅力我无词言表。
1、节点 （看这张图）
2、关系
示例：
3、属性
节点 和关系都可以设置自己的属性（由key-Value 键值对组成了）
4、路径
路径由至少一个节点，通过各种关系连接组成，经常是作为一个查询或者遍历的结果
二、neo4j的安装
ubuntu系统 安装neo4j，参考了 博客的说明：
https://www.cnblogs.com/caoyusang/p/13610408.html
主要步骤如下：
1，从镜像中找的合适的镜像
docker search neo4j
2、选择官方版本的拉取镜像源
docker pull neo4j(:版本号) //缺省 “:版本号” 时默认安装latest版本的
3、查看本地镜像，检验是否拉起成功
docker images
4、设置neo4j容器运行的相关目录文件夹
在你根目录的任意一个子目录（我这里是/home)下建立四个基本的文件夹
data——数据存放的文件夹
logs——运行的日志文件夹
conf——数据库配置文件夹（在配置文件neo4j.conf中配置包括开放远程连接、设置默认激活的数据库）
5、启动命令 设置说明
docker run -d --name container_name \ //-d表示容器后台运行 --name指定容器名字
-p 7474:7474 -p 7687:7687 \ //映射容器的端口号到宿主机的端口号
-v /home/neo4j/data:/data \ //把容器内的数据目录挂载到宿主机的对应目录下
-v /home/neo4j/logs:/logs \ //挂载日志目录
-v /home/neo4j/conf:/var/lib/neo4j/conf //挂载配置目录
--env NEO4J_AUTH=neo4j/yourpassword \ //设定数据库的名字的访问密码
neo4j //指定使用的镜像
完整一行命令：
docker run -d --name container_name -p 7474:7474 -p 7687:7687 -v /home/neo4j/data:/data -v /home/neo4j/logs:/logs -v /home/neo4j/conf:/var/lib/neo4j/conf --env NEO4J_AUTH=neo4j/yourpassword neo4j
6、修改配置，支持外网远程访问
// 进入容器配置目录挂载在宿主机的对应目录，我这里是/home/neo4j/conf
cd /home/neo4j/conf
// vim编辑器打开neo4j.conf
vim neo4j.conf
// 进行以下更改
//在文件配置末尾添加这一行
dbms.connectors.default_listen_address=0.0.0.0 //指定连接器的默认监听ip为0.0.0.0，即允许任何ip连接到数据库
//修改
dbms.connector.bolt.listen_address=0.0.0.0:7687 //取消注释并把对bolt请求的监听“地址:端口”改为“0.0.0.0:7687”
dbms.connector.http.listen_address=0.0.0.0:7474 //取消注释并把对http请求的监听“地址:端口”改为“0.0.0.0:7474”
docker restart 容器id（或者容器名）
启动完后：http://192.xxx.xx.xx:7474/browser/ 进行登录查看
三、neo4j 原生操控
1、增
增加一个节点：create (n:Person {name:‘我’,age:31})
带有关系属性：create (p:Person{name:“我”,age:“31”})-[:包工程{金额:10000}]->(n:Person{name:“好大哥”,age:“35”})
2、删
删除无关系节点：match (n:Person{name:“TYD”}) delete n
删除关系：match (p:Person{name:“我”,age:“31”})-[f:包工程]->(n:Person{name:“好大哥”,age:“35”}) delete f
删除关系与节点：match (p:Person{name:“我”,age:“31”})-[f:包工程]->(n:Person{name:“好大哥”,age:“35”}) delete p,f,n
3、改
加上标签：match (t:Person) where id(t)=789 set t:好人return t
加上属性：match (a:好人) where id(a)=789 set a.战斗力=200 return a
修改属性：match (a:好人) where id(a)=789 set a.战斗力=500 return a
4、查
查找节点：match (p:Person) - [:包工程] -> (n:Person) return p,n
统计条数：MATCH p=()-[r:invent]->() RETURN count(p)
5、清空数据库
MATCH (n)
DETACH DELETE n
更多原生的操作可以 百度 cypher语言 进一步了解。
四、python 操控代码
需pip 安装插件
pip install py2neo==2020.1.1
以下提供简单的操控的python示例代码：
from py2neo import Graph, Node, Relationship, NodeMatcher, RelationshipMatcher
class Neo4jDB():
def __init__(self,host="http://192.XX.xx.xxx",user="neo4j",pwd='yourpassword'):
try:
self.graph=Graph(host,username=user,password=pwd)
self.matcher=NodeMatcher(self.graph)
self.cursor = None
except Exception as e:
print(host,user,pwd)
raise Exception(f"启动neo4j数据出错：{e}")
def initCusor(self):
self.cursor = self.graph.begin()
def commitCusor(self):
self.cursor.commit()
def __del__(self):
if self.matcher is not None:
self.matcher=None
if self.graph is not None:
self.graph=None
# 新增一个节点，支持马上提交生效，及结合事务方式（initCusor，commitCusor 与这两个方法配合），批量提交
def createNode(self,appDo):
try:
p=Node("NodeName",appId=appDo.id,name=appDo.name,address=appDo.address,country=appDo.country, aType=atype)
if self.cursor is not None:
self.cursor.create(p)
else:
self.graph.create(p)
return p
except Exception as e:
raise Exception(f"创建XX节点出错：{e}")
# 查找一个节点
def getApplicatnNodeById(self,appId):
try:
return self.matcher.match("NodeName", appId=appId).first()
except Exception as e:
raise Exception(f"查找XX节点出错：{e}")
# 新增一个关系，支持马上提交生效，及结合事务方式（initCusor，commitCusor 与这两个方法配合），批量提交
def addApplyRSType(self,sNode,eNode):
try:
r=Relationship(sNode,"RelationName",eNode)
if self.cursor is not None:
self.cursor.create(r)
else:
self.graph.create(r)
return r
except Exception as e:
raise Exception(f"创建XXX关系出错：{e}")
# 查找一个关系
def existRS(self,sNode,eNode):
try:
matcherF = RelationshipMatcher(self.graph)
return matcherF.match({sNode,eNode}, 'RelationName').first() is not None
except Exception as e:
raise Exception(f"查找XXX关系出错：{e}")
# 查找节点的数量
def getNodeCount(self):
return self.matcher.match("NodeName").count()
# 查找关系的数量
def getInvenCount(self):
matcherF = RelationshipMatcher(self.graph)
return matcherF.match(nodes=None, r_type="RelationName").count()