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cypher是neo4j官网提供的声明式查询语言,非常强大,用它可以完成任意的图谱里面的查询过滤,我们知识图谱的一期项目 基本开发完毕,后面会陆续总结学习一下neo4j相关的知识。今天接着上篇文章来看下neo4j的cpyher查询的一些基本概念和语法。

一,Node语法

在cypher里面通过用一对小括号()表示一个节点,它在cypher里面查询形式如下:

1,() 代表匹配任意一个节点

2, (node1) 代表匹配任意一个节点,并给它起了一个别名

3, (:Lable) 代表查询一个类型的数据

4, (person:Lable) 代表查询一个类型的数据,并给它起了一个别名

5, (person:Lable {name:"小王"}) 查询某个类型下,节点属性满足某个值的数据

6, (person:Lable {name:"小王",age:23}) 节点的属性可以同时存在多个,是一个AND的关系

二,关系语法

关系用一对-组成,关系分有方向的进和出,如果是无方向就是进和出都查询

1,--> 指向一个节点

2,-[role]-> 给关系加个别名

3,-[:acted_in]-> 访问某一类关系

4,-[role:acted_in]-> 访问某一类关系,并加了别名

5,-[role:acted_in {roles:["neo","hadoop"]}]->

访问某一类关系下的某个属性的关系的数据

三,模式语法

模式语法是节点和关系查询语法的结合,通过模式语法我们可以进行我们想要的任意复杂的查询

(p1: Person:Actor {name:"tom"})-[role:acted_in {roles:["neo","actor"]}]-(m1:Movie {title:"water"})
四, 模式变量

为了增加模块化和减少重复,cypher允许把模式的结果指定在一个变量或者别名中,方便后续使用或操作

path = (: Person)-[:ACTED_IN]->(:Movie)

path是结果集的抽象封装,有多个函数可以直接从path里面提取数据如:

nodes(path):提取所有的节点

rels(path): 提取所有的关系 和relationships(path)相等

length(path): 获取路径长度

cypher语句也是由多个关键词组成,像SQL的

select name, count(*) from talbe where age=24 group by name having count(*) >2  order by count(*) desc

多个关键字组成的语法,cypher也非常类似,每个关键词会执行一个特定的task来处理数据

match: 查询的主要关键词

create: 类似sql里面的insert

filter,project,sort,page等都有对应的功能语句

通过组合上面的一些语句,我们可以写出非常强大复杂的语法,来查询我们想要检索的内容,cypher会 自动解析语法并优化执行。

一些实际的用法例子:

create (:Movie {title:"驴得水",released:2016})  return p;

执行成功,在neo4j的web页面我们能看到下面的信息

+-------------------+
| No data returned. |
+-------------------+
Nodes created: 1
Properties set: 2
Labels added: 1

当然cypher也可以一次创建多个数据,并同时添加关系

match (p: Person) return p; 查询Person类型的所有数据

match (p: Person {name:"sun"}) return p; 查询名字等于sun的人

match( p1: Person {name:"sun"} )-[rel:friend]->(p2) return p2.name , p2.age 查询sun的朋友的名字和年龄

match (old) ... create (new) create (old)-[rel:dr]->(new) return new 对已经存在的节点和新建的节点建立关系

3,查询或更新

merge 语法可以对已经存在的节点不做改变,对变化的部分会合并

MERGE (m:Movie { title:"Cloud Atlas" })
ON CREATE SET m.released = 2012
RETURN m

merge .... on create set ... return 语法支持合并更新

4,筛选过滤

cypher过滤也是用的和SQL一样的关键词where

match (p1: Person) where p1.name="sun" return p1;

等同下面的

match (p1: Person {name:"sun"}) return p1

注意where条件里面支持 and , or ,xor,not等boolean运算符,在json串里面都是and

除此之外,where里面查询还支持正则查询

match (p1: Person)-[r:friend]->(p2: Person) 
where p1.name=~"K.+" or p2.age=24 or "neo" in r.rels 
return p1,r,p2

关系过滤匹配使用not

MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m)
WHERE NOT (p)-[:DIRECTED]->()
RETURN p,m
5,结果集返回
MATCH (p:Person)
RETURN p, p.name AS name, upper(p.name), coalesce(p.nickname,"n/a") AS nickname, { name: p.name,
  label:head(labels(p))} AS person

结果集返回做去重

match (n) return distinct n.name;
6,聚合函数

cypher支持count,sum,avg,min,max

match (: Person) return count(*)

聚合的时候null会被跳过 count 语法 支持 count( distinct role )

MATCH (actor:Person)-[:ACTED_IN]->(movie:Movie)<-[:DIRECTED]-(director:Person)
RETURN actor,director,count(*) AS collaborations
7,排序和分页
MATCH (a:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
RETURN a,count(*) AS appearances
ORDER BY appearances DESC SKIP 3 LIMIT 10;
8, 收集聚合结果
MATCH (m:Movie)<-[:ACTED_IN]-(a:Person)
RETURN m.title AS movie, collect(a.name) AS cast, count(*) AS actors
9, union 联合

支持两个查询结构集一样的结果合并

MATCH (actor:Person)-[r:ACTED_IN]->(movie:Movie)
RETURN actor.name AS name, type(r) AS acted_in, movie.title AS title
UNION (ALL)
MATCH (director:Person)-[r:DIRECTED]->(movie:Movie)
RETURN director.name AS name, type(r) AS acted_in, movie.title AS title
10, with

with语句给cypher提供了强大的pipeline能力,可以一个或者query的输出,或者下一个query的输入 和return语句非常类似,唯一不同的是,with的每一个结果,必须使用别名标识。

通过这个功能,我们可以轻而易举的做到在查询结果里面在继续嵌套查询。

MATCH (person:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
WITH person, count(*) AS appearances, collect(m.title) AS movies
WHERE appearances > 1
RETURN person.name, appearances, movies

注意在SQL里面,我们想过滤聚合结果,需要使用having语句但是在cypher里面我们可以配合with语句使用 where关键词来完成过滤

11,添加约束或者索引

唯一约束(使用merge来实现) CREATE CONSTRAINT ON (movie:Movie) ASSERT movie.title IS UNIQUE

添加索引(在图谱遍历时,快速找到开始节点),大幅提高查询遍历性能 CREATE INDEX ON :Actor(name)

添加测试数据:

CREATE (actor:Actor { name:"Tom Hanks" }),(movie:Movie { title:'Sleepless IN Seattle' }),
  (actor)-[:ACTED_IN]->(movie);

使用索引查询:

MATCH (actor:Actor { name: "Tom Hanks" })
RETURN actor;

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因为最近需要建立关系图谱,因此接触到了 Neo4j 这种图数据库,以此做出关系的可视化,所以就来学习一下 Neo4j 的常用 语法 Neo4j 使用的是Cypher,简称为CQL。本文使用的是 Neo4j community 首先官方文档为:https:// neo4j .com/docs/cypher-manual/current/clauses/。然后开始我的 笔记 : csv文件的导入 neo4j 支持导入csv文件快捷生成,首先需要将要导入的csv文件放入 neo4j 文件夹中的import目录下: 使用的例子如下:第一列为
Cypher是面向图数据库的、表达能力强大的 查询 语言。就像掌握关系数据库必须学习SQL一样,如果要充分发掘 Neo4j 图数据库在数据分析方面的巨大潜力,必须要对Cypher有完整和深入的了解。 本系列旨在以简洁明了的方式介绍Cypher 查询 语言,结合实例和经验总结,帮助读者快速掌握该语言的特点、 语法 和用法,并开发出高效、简洁、专业的 查询 Neo4j Cypher 图数据库 查询 语言快速参考 - ...
一、节点 语法 Cpyher用一对括号来表示一个节点,节点的属性表示为键值对列表,括在一对大括号内。最简单的形式,()代表一个匿名的、无特征的节点。如果我们想在别处引用该节点,我们可以添加一个变量,例如:(matrix)。变量仅限于单个语句。它在另一个语句中可能具有不同的含义或没有含义。 (matrix) (:Movie) (matrix:Movie) (matrix:Movie {title: 'The Matrix'}) (matrix:Movie {title: 'The Matrix', r