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link管理  ›  neo4j cypher语法详细记录 | 静坐听雨，无问西东
neo4j merge match
https://jawhiow.github.io/2019/04/25/neo4j%20cypher/
光明磊落的烤土司
2 年前

创建

简单创建一个节点 

1




    

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7
 
create(
    dis:Disease{
        oid: "xxx1",
        code: "111",
        name: "2hh"
    }
)

注意：create也可以和return搭配，直接返回结果。

当然， create 也可以同时创建多个关系： 

1
 
create (m),(s)

简单的创建一个关系线

比如已经有了两个节点，我们想关联上关系： 

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8
 
match(
    a: Disease
), (
    b: Disease
)
where a.code="111" and b.code="d1"
create (a)-[r:type]->(b)
return *

如果我们想给这个线设置一些属性，也没什么问题： 

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match(
    a: Disease{
       code: '111' 
    }
), (
    b: Disease{
        code: 'd1'
    }
)
create(a) -[r:relation{name : a.name + '--' + b.name}]->(b)
return type(r), r.name

这样查出来的结果是：
Alt text
可以看到，我们成功的设置了 r.name .

当然，刚才我们是假设节点已经存在的情况，当然也可以假设不存在节点，直接创建节点+关系了。 

1
2
 
create p=(reba:Person{name: 'reba'})-[:WORK_AT]->(nazha:Person{name:'nazha'})<-[:WORK_AT]-(jt:Person{name: 'jt'})
return p

成功图如下：
Alt text

删除

清空数据库（慎用）

对于节点比较少的可以使用： 

1
 
match (n) detach delete n

对于节点比较多的：
1、停掉服务；
2、删除 graph.db 目录；
3、重启服务。

delete 删除节点和关系

首先不删除干净连接的节点和关系是不能删除一个节点的。

比如首先有这个图：
Alt text

可见它是没有清除干净关系的，现在我们想删除它： 

1
 
match(p:Person{name:'jt'}) delete p

执行的时候发现报 Neo.ClientError.Schema.ConstraintValidationFailed 的错。

我们找一个没有任何连接关系的进行删除，就没毛病了： 

1
 
match(p:Person{id:124}) delete p

还有一种方式，就是删除一个节点，连带着它的关系全部删除，刚刚上面这种执行错误的，加一个 detach 关键字即可解决。 

1
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4
 
match(p:Person{
    name: 'jt'
})
detach delete p

还有一种情况，我们只想删除关系，该怎么办？当然也是能够解决的：
我们现在有这样一个关系图：
Alt text

想把他们之间的关系删除掉，该怎么办？ 

1
 
match(p:Person{name: "reba"})-[r:WORK_AT]->() delete r

这样就能够把两者之间的关系给删除掉了！

remove 删除节点和关系中的属性字段

首先我们有这样一个节点：
Alt text 

1
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5
 
{
  "name": "诊断",
  "code": "d1",
  "oid": "xxx1"
}

用下面这段代码直接进行删除属性： 

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3
 
match(d:Disease{name:"诊断"})
remove d.code
return d.name, d.oid, d.code

结果变成：
Alt text

除了删除属性，我们还能删除 label ，什么是label呢？其实就是类名，比如用下面这段话，把刚刚 诊断 的类删掉： 

1
2
3
 
match(d:Disease{name:"诊断"})
remove d:Disease
return d.name, d.oid, d.code

改（SET）

修改/添加属性

最简单的进行修改一个属性： 

1
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3
 
match(n {name: 'Andy'})
set n.surname = 'Taylor'
return n.name, n.surname

这里有一点需要注意的是，如果本身没有 surname 这个属性，会自动增加属性。

还有一个高级写法，用到了 case when ： 

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7
 
match(n{name: 'Andy'})
set(
    case
    when n.age = 36
    then n End
).wordIn = 'Malmo'
return n.name, n.wordIn

这里 如果不满足 age=36 便不会执行下面的语句，这样的话，返回的就是一个 null ，比如：
Alt text

一次修改/添加多个属性 

1
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3
 
match(n{name: 'Peter'})
set n.a1= '1' , n.a2 = '3'
return n

删除一个属性

将这个属性置为 null ，就是删除一个属性，如下： 

1
2
 
MATCH (n { name: 'Andy' })
SET n.name = NULL RETURN n.name, n.age

删除所有的属性使用一个空的map和等号

这样即可删除节点所有的属性了。 

1
2
3
 
MATCH (p { name: 'Peter' })
SET p = { }
RETURN p.name, p.age

完全copy一个节点或者关系

SET可用于将所有属性从一个节点或关系复制到另一个节点。这将删除复制到的节点或关系上的所有其他属性。 

1
2
3
 
MATCH (at { name: 'Andy' }),(pn { name: 'Peter' })
set at = pn
return at.name, at.age, at.hungry, pn.name, pn.age

注意看两个参数！

设置一个节点属性所有从map中 

1
2
3
 
MATCH (p { name: 'Peter' })
SET p = { name: 'Peter Smith', position: 'Entrepreneur' }




    

RETURN p.name, p.age, p.position

请注意，这个操作会删除原来所有的节点！那有没有不删除所有的做法呢？当然有：

设置一个节点所有属性，但是不覆盖原来的属性

其实和上面几乎一样，就是把 = 变成 += 

1
2
3
 
match (p{name: 'Peter'})
SET p += { age: 38, hungry: TRUE , position: 'Entrepreneur' }
RETURN p.name, p.age, p.hungry, p.position

修改类（label）

修改一个： 

1
2
3
 
MATCH (n { name: 'Stefan' })
SET n:German
RETURN n.name, labels(n) AS labels

修改多个： 

1
2
3
 
match(n{name: 'Peter'})
set n:Swedish:Bossman
return n.name, labels(n) as labels

查询

简单的查询一个节点 

1
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4
 
match(
    d: Disease
)
return d

简单进行条件类型的查询 

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6
 
match(
    d: Disease{
        oid: "xxx1"
    }
)
return d

Return

return 的作用是在match匹配上了以后，选择哪些返回，如果能确定返回的属性，尽量不要全部返回！

  • Return的语法很简单，需要什么就返回什么，*表示返回所有的。 
    • 1
    2
    		 
    MATCH p =(a { name: 'A' })-[r]->(b)
    RETURN *

    返回的结果就是所有的可能性：
    Alt text

  • 在 return 中，还可以像传统sql那样，通过as来改名： 
    • 1
    2
    		 
    MATCH (a { name: 'A' })
    RETURN a.age AS SomethingTotallyDifferent
  • 对于没有属性的会返回一个 null ，比如： 
    1
    2
    		 
    MATCH (n)
    RETURN n.age

    如果返回的两个结果，一个由age这个属性，一个没有，那么有的正常返回，没有的返回 null 。

  • 还可以像Java一样返回一个布尔运算，并且返回的是多个元素也支持： 
    1
    2
    		 
    MATCH (a { name: 'A' })
    RETURN a.age > 30, "I'm a literal",(a)-->()

    返回的是：
    Alt text

  • 当然你也可以和 DISTINCT 连着用 
    1
    2
    		 
    MATCH (a { name: 'A' })-->(b)
    RETURN DISTINCT b

    OPTIONAL MATCH

    这个和match差不多，区别在于当没有查到东西的时候，会返回一个 null

    比如下面这句话： 

    1
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    4
    5
    		 
    match(p:Person{
        name: 'reba'
    })
    optional match (p) -->(x)
    return x

    可见是有值的，但是如果我们把指向方向换一下，变成： 

    1
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    4
    5
    		 
    match(p:Person{
        name: 'reba'
    })
    optional match (p) <--(x)
    return x

    同样的，如果我们把 optional 去掉，结果是：
    Alt text

    MERGE关键字

    这个关键字基本上是把create和match合并到一起，先看一个最简单的用法： 

    1
    2
    		 
    merge (robert:Critic{name: '111'})
    return robert, labels(robert)

    本身是不存在这个节点的，所以会直接创建，那么把这句话再执行一遍，发现此时的作用只是相当于 match 了。

    当然也可以从已经存在的节点中获取值，比如： 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (person:Person)
    MERGE (city:City { name: person.bornIn })
    RETURN person.name, person.bornIn, city

    从已经存在的节点中，获取一些属性值，然后进行复制。当然，这个操作可以是批量的！

    比如此处的结果是：
    Alt text

    on create

    这个实际上是一个限定条件，表达的是当创建的时候，才执行，不创建就不执行，比如： 

    1
    2
    3
    		 
    merge (c:Critic{name:'1112'})
    on create set c.create = timestamp()
    return c.name, c.create

    这个语句中，如果数据库中已经存在了一个 1112 那么就不会 set 值，同样，如果不存在，那么就会执行 set 后面的部分。

    on match

    这个命令和上述表达差不多，不同的是它是匹配上了就进行 set 

    1
    2
    		 
    MERGE (person:Person)
    ON MATCH SET person.found = TRUE RETURN person.name, person.found

    当然也可以同时设置多个属性值： 

    1
    2
    3
    		 
    MERGE (person:Person)
    ON MATCH SET person.found = TRUE , person.lastAccessed = timestamp()
    RETURN person.name, person.found, person.lastAccessed

    on create 和on match 合并 

    1
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    3
    4
    		 
    MERGE (keanu:Person { name: 'Keanu Reeves' })
    ON CREATE SET keanu.created = timestamp()
    ON MATCH SET keanu.lastSeen = timestamp()
    RETURN keanu.name, keanu.created, keanu.lastSeen

    现在数据库中是没有这个节点的，也就是说会进行创建，那么我们看看最后的结果：
    Alt text

    很明显 MATCH 后面的没有执行！

    Merge relationships

    MERGE 同样也能被用来 match 或者 create 关系。

    比如已经存在两个节点，想给他们MERGE一下关系： 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (charlie:Person { name: 'Charlie Sheen' }),(wallStreet:Movie { title: 'Wall Street' })
    MERGE (charlie)-[r:ACTED_IN]->(wallStreet)
    RETURN charlie.name, type(r), wallStreet.title

    当然，我们也能够一下子处理多个关系，比如： 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (oliver:Person { name: 'Oliver Stone' }),(reiner:Person { name: 'Rob Reiner' })
    MERGE (oliver)-[:DIRECTED]->(movie:Movie)<-[:ACTED_IN]-(reiner)
    RETURN movie

    最后结果是：
    Alt text

    还可以创建一个无向的连接： 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (charlie:Person { name: 'Charlie Sheen' }),(oliver:Person { name: 'Oliver Stone' })




    

    MERGE (charlie)-[r:KNOWS]-(oliver)
    RETURN r

    批量操作

    有一些批量操作的写法，能够帮助我们快速创建大量节点和关系，比如： 

    1
    2
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    4
    		 
    MATCH (person:Person)
    MERGE (city:City { name: person.bornIn })
    MERGE (person)-[r:BORN_IN]->(city)
    RETURN person.name, person.bornIn, city

    将所有 Person 中出生地和实际的城市直接挂钩！

    最后结果是： Alt text

    上面这句话，我们还可以改写下： 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (person:Person)
    MERGE (person)-[r:BORN_IN]->(city:City { name: person.bornIn })
    RETURN person.name, person.bornIn, city

    限定条件WHERE

    首先我们有这样一张图：

    对于 where ，没什么好讲的，和传统的sql中差不多：
    比如下面这句话： 

    1
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    3
    		 
    MATCH (n)
    WHERE n.name = 'Peter' XOR (n.age < 30 AND n.name = 'Timothy') OR NOT (n.name = 'Timothy' OR n.name = 'Peter')
    RETURN n.name, n.age

    对label进行过滤

    下面这句话可以直接对label进行过滤： 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (n)
    WHERE n:Swedish
    RETURN n.name, n.age

    不固定属性的过滤 

    1
    2
    3
    4
    		 
    with 'AGE' as propname
    match (n)
    where n[toLower(propname)] < 30
    return n.name, n.age

    属性存在性校验 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (n)
    WHERE exists(n.belt)
    RETURN n.name, n.belt

    以xx字符串开头的写法 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (n)
    WHERE n.name STARTS WITH 'Pet'
    RETURN n.name, n.age

    以xx字符串结尾 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (n)
    WHERE n.name ENDS WITH 'ter'
    RETURN n.name, n.age

    字符串包含 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (n)
    WHERE n.name CONTAINS 'ete'
    RETURN n.name, n.age

    NOT 的使用 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (n)
    WHERE NOT n.name ENDS WITH 'y'
    RETURN n.name, n.age

    正则表达式的使用 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (n)
    WHERE n.name =~ 'Tim.*'
    RETURN n.name, n.age

    还有一种不区分大小写的写法： 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (n)
    WHERE n.name =~ '(?i)AND.*'
    RETURN n.name, n.age

    根据null过滤 

    1
    2
    		 
    MATCH (person)
    WHERE person.name = 'Peter' AND person.belt IS NULL RETURN person.name, person.age, person.belt

    ORDER BY

    首先记住，不能根据关系或者节点进行排序，只能根据属性！

    然后看一个简单的写法： 

    1
    2
    3
    		 
    MATCH (n)
    RETURN n.name, n.age
    ORDER BY n.age, n.name

    一般 order by 都是放在 return 后面

    SKIP

    从头开始跳过几个数据，一般在Order by 的后面，如果没有order by 就放在return后面：

    来看一个稍微高级点的写法： 

    1
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    3
    4
    		 
    MATCH (n)
    RETURN n.name
    ORDER BY n.name
    SKIP toInteger(3*rand())+ 1

    LIMIT

    limit 一般是在最后了，控制展示的个数： 

    1
    2
    3
    4
    		 
    MATCH (n)
    RETURN n.name
    ORDER BY n.name
    LIMIT toInteger(3 * rand())+ 1

    WITH

    假设现在有这样一张图：
    Alt text

    对聚合函数结果进行筛选

    我们用这样一段话，来查询 

    1
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    3
    4
    		 
    match(David{name: 'David'}) --(otherPerson)-->()
    with otherPerson, count(*) as cnt
    where cnt > 1
    return otherPerson.name

    这句话表达的是 David 连接过去的节点，它向外连接关系大于1的那个节点。
    所以很明显，就是 Anders 。 

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    2
    3
    4
    		 
    match(Anders{name: 'Anders'}) --(otherPerson)-->()
    with otherPerson, count(*) as cnt
    where cnt > 1
    return otherPerson.name

    这个结果很明显就是 Bossman 了。

    在使用collect之前对结果进行排序 

    1
    2
    3
    4
    		 
    match(n)
    with n
    where n.name = 'David' or n.name = 'Bossman'
    return collect(n.name)

    限制搜索路径分支 

    1
    2
    3
    4
    5
    		 
    MATCH (n { name: 'Anders' })--(m)
    WITH m
    ORDER BY m.name DESC LIMIT 1
    MATCH (m)--(o)
    RETURN o.name

    最后结果是：
    Alt text

    总结一下， With 关键字是连接多个查询的结果，即将上一个查询的结果用作下一个查询的开始。

    unwind

    unwinding a list

    我们先看这样一句话，初步了解下 unwind 的用法： 

    1
    2
    		 
    unwind [1, 2, 3, NULL] as x
    return x, 'val' as y

    creating a distinct list 

    1




    

    2
    3
    4
    		 
    with [1, 1, 2, 2] as coll
    unwind coll as x
    with distinct x
    return collect(x) as setOfVals

    Using UNWIND with any expression returning a list

    其实是在合并列表 

    1
    2
    3
    		 
    with [1, 2] as a, [3, 4] as b
    unwind (a + b) as x
    return x

    Using UNWIND with a list of lists 

    1
    2
    3
    4
    		 
    with [[1, 2], [3, 4], 5] as nested
    unwind nested as x
    unwind x as y
    return x, y

    Using UNWIND with an empty list

    这是一个用法，只要 unwind 的是一个 [] ，那么不管一起返回的是什么，都会返回一个 0rows 。 

    1
    2
    		 
    unwind [] as empty
    return empty, 'literal_that_is_not_returned'

    Using UNWIND with an expression that is not a list

    unwind 可以被用来检测是不是一个list 

    1
    2
    		 
    unwind null as x
    return x, 'some_itearl'

    如果我们直接unwind一个数字，会报错： 

    1
    2
    		 
    unwind 5 as x
    return x, '11'

    FOREACH

    对于这样关系的一张图：
    Alt text

    下面这句话，可以批量的进行修改属性 

    1
    2
    3
    		 
    match p=(begin)-[*]->(END)
    where begin.name = 'A' And END.name = 'D'
    foreach(n in nodes(p)| set n.marked = TRUE)

    CALL

    使用CALL可以调用一些函数，比如来个最简单的调用一个库函数： 

    1
    		 
    CALL `db`.`labels`

    这样子可以把我们的所有类名全部列出来：
    Alt text

    但这一部分一般用到的应当不多，不作详细介绍。

    UNION

    union 就是把两个结果合并起来。

    比如： 

    1
    2
    3
    4
    		 
    MATCH (n:Actor)
    RETURN n.name AS name
    UNION ALL MATCH (n:Movie)
    RETURN n.title AS name

    这样子查出来的结果是：
    Alt text

    如果不用 union all 改直接用 union 呢？ 

    1
    2
    3
    4
    5
    		 
    MATCH (n:Actor)
    RETURN n.name AS name
    UNION
    MATCH (n:Movie)
    RETURN n.title AS name

    相当于取了个重

    1. 1. 创建
      1. 1.1. 简单创建一个节点
      2. 1.2. 简单的创建一个关系线
    2. 2. 删除
      1. 2.1. 清空数据库（慎用）
      2. 2.2. delete 删除节点和关系
      3. 2.3. remove 删除节点和关系中的属性字段
    3. 3. 改（SET）
      1. 3.1. 修改/添加属性
      2. 3.2. 一次修改/添加多个属性
      3. 3.3. 删除一个属性
      4. 3.4. 删除所有的属性使用一个空的map和等号
      5. 3.5. 完全copy一个节点或者关系
      6. 3.6. 设置一个节点属性所有从map中
      7. 3.7. 设置一个节点所有属性，但是不覆盖原来的属性
      8. 3.8. 修改类（label）
    4. 4. 查询
      1. 4.1. 简单的查询一个节点
      2. 4.2. 简单进行条件类型的查询
      3. 4.3. Return
      4. 4.4. OPTIONAL MATCH
    5. 5. MERGE关键字
      1. 5.1. on create
      2. 5.2. on match
      3. 5.3. on create 和on match 合并
      4. 5.4. Merge relationships
      5. 5.5. 批量操作
    6. 6. 限定条件WHERE
      1. 6.1. 对label进行过滤
      2. 6.2. 不固定属性的过滤
      3. 6.3. 属性存在性校验
      4. 6.4. 以xx字符串开头的写法
      5. 6.5. 以xx字符串结尾
      6. 6.6. 字符串包含
      7. 6.7. NOT 的使用
      8. 6.8. 正则表达式的使用
      9. 6.9. 根据null过滤
    7. 7. ORDER BY
    8. 8. SKIP
    9. 9. LIMIT
    10. 10. WITH
      1. 10.1. 对聚合函数结果进行筛选
      2. 10.2. 在使用collect之前对结果进行排序
      3. 10.3. 限制搜索路径分支
    11. 11. unwind
      1. 11.1. unwinding a list
      2. 11.2. creating a distinct list
      3. 11.3. Using UNWIND with any expression returning a list
      4. 11.4. Using UNWIND with a list of lists
      5. 11.5. Using UNWIND with an empty list
      6. 11.6. Using UNWIND with an expression that is not a list
    12. 12. FOREACH
    13. 13. CALL
    14. 14. UNION
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