上手Neo4j
Neo4j是什么
软件安装及常用的配置选项介绍
下载
wget https://neo4j.com/artifact.php?name=neo4j-community-3.5.3-unix.tar.gz
解压:
tar -zxvf neo4j-community-3.5.3-unix.tar.gz
解压后进入指定目录
drwxr-xr-x 3 187 root 4096 Feb 7 2019 bin
drwxr-xr-x 2 187 ssh_keys 4096 Sep 4 15:41 conf
drwxr-xr-x 3 187 ssh_keys 4096 Feb 7 2019 data
drwxr-xr-x 2 187 ssh_keys 4096 Feb 7 2019 import
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Sep 4 15:41 lib
-rw-r--r-- 1 187 ssh_keys 141211 Feb 7 2019 LICENSES.txt
-rw-r--r-- 1 187 ssh_keys 36005 Feb 7 2019 LICENSE.txt
drwxr-xr-x 2 187 ssh_keys 4096 Feb 7 2019 logs
-rw-r--r-- 1 187 ssh_keys 6546 Feb 7 2019 NOTICE.txt
drwxr-xr-x 2 187 ssh_keys 4096 Sep 4 15:41 plugins
-rw-r--r-- 1 187 ssh_keys 1596 Feb 7 2019 README.txt
drwxr-xr-x 2 187 ssh_keys 4096 Feb 7 2019 run
-rw-r--r-- 1 187 ssh_keys 96 Feb 7 2019 UPGRADE.txt
配置环境变量
vim /etc/profile
追加以下内容
后面的 路径是neo4j的解压路径
export NEO4J_HOME=/home/changwu/neo4j-community-3.5.3
添加path
export PATH=$PATH:$NEO4J_HOME/bin
修改neo4j的配置文件,使其启动起来/conf/neo4j.conf
分配内存
dbms.memory.heap.initial_size=1024m
dbms.memory.heap.max_size=1024m
# 修改54行，去掉改行的#，可以远程通过ip访问neo4j数据库
dbms.connectors.default_listen_address=0.0.0.0
# 默认 bolt端口是7687
# 端口可以自定义,别忘了去 安全组中开放这个端口
dbms.connector.bolt.listen_address=:9999
# 默认通过http访问的端口是7474, 开放这个端口,可以在浏览器打开
# HTTP Connector. There can be zero or one HTTP connectors.
dbms.connector.http.enabled=true
dbms.connector.http.listen_address=:9998
启动命令
[root@ecs-t6-large-2-linux-20190824103606 bin]# ./neo4j
Usage: neo4j { console | start | stop | restart | status | version }
概念名词
Label
label 相当于数据库中的表, 比如有一个Label="Person" 代表一类节点
Node
node 节点, 也叫它定点,每一个节点都代表一个对象, 相当于数据表中的一行数据
节点可以有若干个属性来描述自己
relation
relation 关系,也叫做边,有类型,带方向
- 有类型:表示节点之间的关系可以有多种, 比如 朋友关系, 上下级关系
- 带方向:表示节点之间的关系可以是单向的, 也可以是双向的, 注意在创建节点的关系时,必须指定方向性,否则会报错,但是在查询时,如果不指定方向,默认会查询双向的关系
id
每个节点,关系,都有系统自动分配的id,从0开始,全局唯一
如果我们手动创建一个node,然后指定它的id=1, 我们自己指定的id是属性, 与系统默认的id无关
create(Person{ id : '1' } )
通过id函数,可以获取出node的id值
match (n:Person{id:'erzi'}) return id(n)
Index
如果未来会频繁的根据node的某一个属性查询节点, 考虑为node的这个属性添加一个索引(不需要给index取名字),为了更强的性能
- 创建索引
create index on :Person(id)
- 删除索引
drop index on :Person(id)
- 查询
// where in = < > substring 都会走索引
explain match (n:Person) where n.id=2008 return n
注意点: 如果是给某一个字段创建了索引,那么查询这个字段是会扫描索引然会返回这个node, 但是,如果是给某一个字段创建索引后查询一个label下的全部节点,依然会走全表扫描
创建了索引的属性,自带唯一性的约束
consiraint 唯一性约束
- 添加唯一约束
create constraint on (a:Person) Assert a.id is unique
Assert a.id is unique
- 删除唯一约束
drop constraint on (a:Person) Assert a.id is unique
Cypher语言
cypher是语言是针对 neo4j设计的语言,类sql,但是他没有sql中多表之间的jion操作
创建 标签 | 节点 | 属性 | 关系
创建了两个节点,并且使用love 关联了他们的关系 张三-love->李四
create (:Person{name:'张三'})-[:love]->(:Person{name:'李四'})
其中 Person 是 Label
{name:'张三'} 整体是 node
name: 是属性
[:love] 是关系 (别忘了加: 冒号)
创建节点时,取个别名会很方便后续的操作
下面这句就是创建的一个id为'grandmother'的节点,并返回新创建的这个节点展示
如果你用浏览器访问,看到的每一个节点上的描述文字,其实就是id的值
create (n:Persion{id:'grandmother',name:'奶奶'}) return n
属性类型
| Neo4j | Java |
|---|---|
| Null | null |
| Boolean | java.lang.Boolean |
| Integer | java.lang.Long |
| Float | java.lang.Double |
| String | java.lang.String |
| List | java.util.List |
| Map | java.util.Map |
| Node | org.neo4j.driver.v1.types.Node(*) |
| Relation | org.neo4j.driver.v1.types.Relationship(*) |
| Path | org.neo4j.driver.v1.types.Path(*) |
Match 查询匹配
基本上所有的操作之间都得先把符合条件的node match出来, match 相当于 select
从Person标签中匹配出25条
match(n:Person) return n limit 25
匹配出id为2008的25个节点
match(n:Person{id:'2008'}) return n limit 25
同上
match(n:Person) where n.id ='2008' return n limit 25
Merge == Match or Create
先匹配出符合条件的节点,在给两个节点添加关系
match (n:Person{id:'son'} ),(f:Persion{id:'jiao'})
merge (n)-[:fuqi]->(f)
Delete & Remove
delete 用于删除 节点和关系
//删除son和jiao的 jiao -[:girlfriend]-> son 的关系
match (n:Person{id:'son'}),(f:Persion{id:'jiao'})
merge (n)<-[r:girfrield]-(f) delete r
// 删除节点
match (n:Person{id:'1'}) delete n
// 当把一个label下的全部node删除后, label也会消失
match (n:Person{id:'1'})-[r:love]->(f:Person{id:'2'}) delete n,r,f
remove 用户删除 标签
查询出一个标签然后删除它
match (n:Test) remove n:Test
// 当然,如果label中只有一个node了, 那么delete这个节点之后,label依然会消失
Set 修改属性
set 相当于update
如: 给指定的node,动态添加属性, 可以同时添加多个值,用逗号分隔
这也反应出 neo4j是无schme的特性,非结构化数据
match (n:Person{id:'1'}) set n.id='2',n.name='张三'
补充
- 排序
按照age正序排序
match (n:Person) return n order by n.age limit 25
按照age倒叙排序
match (n:Person) return n order by n.age desc limit 25
- 跳过
match (n:Person) return n skip 2
- 去重 : 连接两个match语句, 取出中间的重复部分
match XXX union all match YYY
- Null
match (n:Person) return n where n.age is not null
- In
match (n:Person) return n where n.age in [2,3,4,5,6,7]
常用的函数
- 普通函数
| 函数名 | 作用 |
|---|---|
| Upper | 字母转大写 |
| Lower | 字母转小写 |
| Substring | 获取给定串的子串 |
| replace | 字符串替换 |
- 聚合函数
| 函数名 | 作用 |
|---|---|
| count | 返回 match 返回的行数 |
| max | 返回match到的最大值 |
| min | 返回match到的最小值 |
| sum | 返回match命令的所有行求和值 |
| avg | 返回match返回的所有行的平均值 |
- 查询节点之间的最短路径
shortestPath
//其中 *..2 表示查看他们之间的最短路径为2, 路径数==关系数 ,2 要求关系层在2 以内
match p=shortestPath((a:Persion{id:'1'})-[*..2]-(b:Persion{id:'5'})) return p
- 查询节点之间全部的最短路径
shortestPath
match p=allshortestpaths((N:Actor{name:'123'})-[*..6]-(M:Actor{name:'789'})) return p
六层关系理论: 六度关系理论由美国社会心理学家斯坦利-米尔格兰姆(Stanley Milgram)于1967年最先提出。通俗地说，你和世界上任何人之间所间隔的关系不会超过六度，也就是说最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人
数据备份和恢复
它的备份超级简单,当你把数据全部录入neo4j之后呢,只需要备份下data目录即可,当遭受攻击,或者主动数据迁移时,只需要将我们备份的data目录替换原data目录即可,数据自然会恢复
SpringDataNeo4j
Spring boot 版本 2.1.3RELEASE
点击进入: SpringDataNeo4j的官方文档
- 导入jar包坐标
<dependency>
<groupId>org.neo4j</groupId>
<artifactId>neo4j-ogm-http-driver</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-neo4j</artifactId>
</dependency>
如何使用javaBean表示node
@Data
@NodeEntity(label = "Actor") // 通过label设置 标签的名字
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Actor {
// 这个id,如果我们没有自定义,使用的就是系统默认生成的
// 自定义了的话, 使用的是我们自己的, 但是不能缺少, 而且 必须是Long类型的
@Id
@GeneratedValue
private Long id ;
//@Property(name="name") 改变生成的json格式数据中的key
private String name;
private String image;
}
如何使用javaBean表示node之间的relation
@RelationshipEntity(type = "学生")
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
public class StudentRelation {
@Id
@GeneratedValue
private Long id;
//todo 关系节点这两个下面的两个不能少
@StartNode
private Actor startNode;
@EndNode
private Actor endNode;
}
简单的curd
自定义Repository,让他继承Neo4jRepository
public interface ActorRepository extends Neo4jRepository<Actor,Long> {}
使用方法跟jpa一样,无脑是就行
复杂查询
使用@Query注解,自定义cypher
public interface StudentRelationRepository extends Neo4jRepository<StudentRelation,Long> {
// todo ok
@Query(value = "MATCH p=(n:Actor)<-[StudentRelation]->(m:Actor) WHERE m.name={name} RETURN p")//
List<StudentRelation> findAll(@Param("name") String name);
//todo ok 返回节点n以及n指向的所有节点与关系
@Query("MATCH p=(n:Actor)-[StudentRelation]->(m:Actor) WHERE id(n)={0} RETURN p")
List<StudentRelation> findAllByBotNode(Actor actor);
}
批量导入csv文件数据
批量导入csv里面的数据,前提是打开两个配置
dbms.security.allow_csv_import_from_file_urls=true
dbms.directories.import=import
命令:
load csv with headers from "file:///bank.csv" As line create (:Bank{name:line.bank,number:line.count,detail:line.detail})
