Neo4j使用
一、删除图
在开发过程中，很多时候需要快(简)速(单)清(粗)除(暴)Neo4j中存在的海量数据节点和关系数据
在这种情况下，delete和detach从性能上都已力不从心。Neo4j官方推荐清库方法，即删除graph.db数据库文件，暴力清空数据库
1. 关闭Neo4j服务器进程
检查服务器进程是否启动，如启动，可通过kill -9或其它方式杀掉服务器进程
2. 删除graph.db数据库文件
找到<NEO4J_HOME>/data/databases/路径（即安装路径和设置的系统环境变量），可以看到graph.db文件夹。删除此文件夹即可
最新版本需要删除/data/databases/*和/data/transactions/*
3. 重新启动Neo4j服务器
通过bin目录下执行如下命令启动Neo4j
./neo4j console
4.重置密码
:server change-password
二、linux下无浏览器如何重置密码
初次登录neo4j需要重置密码，但是无图形化界面，如何重置？
1）修改conf/neo4j.conf
# Enable a remote shell server which Neo4j Shell clients can log in to. dbms.shell.enabled=true # The network interface IP the shell will listen on (use 0.0.0.0 for all interfaces). dbms.shell.host=127.0.0.1 # The port the shell will listen on, default is 1337. dbms.shell.port=1337
本地操作的话只要将注释标记删除就可以，需要远程操作则需要修改host
2）重启neo4j
./neo4j start
3）运行./neo4j-shell密令，输入用户名、密码（默认用户名密码均为neo4j）
输入命令CALL dbms.changePassword('你的新密码'); 输入命令退出：exit；
注意：当然有图形化界面的话，修改密码就很方便：
:server change-password
三、py2neo使用
安装：pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple py2neo
图模型：
我们也可以使用Python连接Neo4j，我们使用pip安装py2neo之后，使用如下：
1）连接数据库
from py2neo import Graph
g = Graph(
host="localhost", # neo4j 搭载服务器的ip地址，ifconfig可获取到
http_port=7474, # neo4j 服务器监听的端口号
user="neo4j", # 数据库user name，如果没有更改过，应该是neo4j
password="root") # neo4j数据库第一次登录时需要设置新得密码，我设置为root
建立了连接，我们就可以使用g来操作数据库
2）节点得建立
在图数据库里组成部分其实很简单，节点（Node）、节点的属性（value）、关系（Relation），这也是图数据库最大的特点，举个简单的例子
Alice与Bob为朋友关系，Alice为20岁，Bob为25岁，这里Alice和Bob就是节点，关系为朋友，节点属性就是其对应的年龄，简化成三元组表示为（节点，关系，节点），不过需要注意的是在建立关系前我们需要先建立独立节点
from py2neo import Graph
from py2neo import Node
g = Graph(
host="localhost", # neo4j 搭载服务器的ip地址，ifconfig可获取到
http_port=7474, # neo4j 服务器监听的端口号
user="neo4j", # 数据库user name，如果没有更改过，应该是neo4j
password="root") # neo4j数据库第一次登录时需要设置新得密码，我设置为root
# 建立节点
node0 = Node('Person' , name = 'Alice')
node1 = Node('Person' , name = 'Bob')
node0['age'] = 20
node1['age'] = 25
# 利用之前得连接，进行数据库操作
g.create(node0)
g.create(node1)
前面我已经建立了连接：g，这里Person表示label，在图数据库中我们需要label来表示节点，在后面的图数据库搜索当中就是依靠这个label来进行搜寻的，因此这个label需要好好表示
后面的name其实已经表示这个节点的属性（从上面的图可以看出，节点的属性可以有多个），这里再举一个例子，一本图书叫《飘》，那么建立节点
node = Node('Book' , name = 'Gone with the wind')
g.create(node)
# 由于节点属性为图书，因此这里label设置为Book。
# 回到上面的Alice与Bob，age这个表示节点的属性，与name同样表示为节点的属性
3）关系的建立
假设我们已经建立的两种label，如Disease和Check，其中每种标签下面有很多Node，如label Disease下面有个Node叫心血管疾病，label Check下面有个Node叫载脂蛋白A1/载脂蛋白B比值
我们知道心血管疾病需要做这样的检查：载脂蛋白A1/载脂蛋白B比值，所以就希望这两个标签下的该两个Node需要建立关系：
在neo4j命令窗口可以如下操作：
match(p:Disease),(q:Check) where p.name='心血管疾病'and q.name='载脂蛋白A1/载脂蛋白B比值' create (p)-[rel:need_check{name:'诊断检查'}]->(q)
而利用Py2neo的话，操作如下：
start_node = 'Disease'
end_node = 'Check'
p = '心血管疾病'
q = '载脂蛋白A1/载脂蛋白B比'
rel_type = 'need_check'
rel_name = '诊断检查'
query = "match(p:%s),(q:%s) where p.name='%s'and q.name='%s' create (p)-[rel:%s{name:'%s'}]->(q)" % (start_node, end_node, p, q, rel_type, rel_name)
g.run(query)
# query即为：
# match(p:Disease),(q:Check) where p.name='心血管疾病'and q.name='载脂蛋白A1/载脂蛋白B比值' create (p)-[rel:need_check{name:'诊断检查'}]->(q)
我们可以这样理解Label和Node，Label更像是类，而Node更像是类的实列化，即该类的一个对象
4）查询节点
sql = ["MATCH (m:Disease) where m.name = '{0}' return m.name, m.cause".format(i) for i in entities]
# 在neo4j命令窗口可以如下执行：
# MATCH (m:Disease) where m.name = '糖尿病' return m.name, m.cause
# 这里假设已经提前创建了Label为Disease的很多疾病实体了
# 关系语句：MATCH (m:Disease)-[r:do_eat]->(n:Food) where m.name = '发烧' return m.name, r.name, n.name
