Py2neo:一种快速导入百万数据到Neo4j的方式

Py2neo:一种快速导入百万数据到Neo4j的方式

Py2neo是一个可以和Neo4j图数据库进行交互的python包。虽然py2neo操作简单方便，但是当节点和关系达几十上百万时，直接创建和导入节点、关系的方式会越来越耗时。本文提供一个py2neo小技巧，通过简单的代码，能够以每秒1万节点/关系的速度快速将数据导入Neo4j。

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本文目录

• Py2neo:一种快速导入百万数据到Neo4j的方式
• 1、Neo4j与Py2neo
• 2、Py2neo常规导入节点/关系到Neo4j的方法
• 3、Py2neo快速导入节点/关系到Neo4j的方法
• 4、Neo4j快速清库大量数据的方法
• 总结

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1、Neo4j与Py2neo

对于已构建知识图谱，通过可视化技术能够清晰、直观的呈现实体与实体之间的关系。Neo4j图数据库作为高性能和轻量级的知识存储与可视化工具，在实践中的应用越来越广泛。
Py2neo为python代码操作Neo4j提供了便利，简单好用，具体可访问其操作手册。
Neo4j官网
Py2neo手册

2、Py2neo常规导入节点/关系到Neo4j的方法

Py2neo导入知识图谱到Neo4j的一般方式是，利用Node和Relationship分别实例化节点和关系，然后利用Graph的create()方法创建相应的节点和关系，具体示例如下：

from py2neo import Graph, Node, Relationship


if __name__ == '__main__':
    # 连接neo4j
    graph = Graph("http://localhost:7474", auth=("neo4j", "123456"))

    # 创建两个节点
    node_1 = Node("py2neo", name="py2neo")
    graph.create(node_1)
    node_2 = Node("neo4j", name="neo4j")
    graph.create(node_2)

    # 创建两个节点之间的关系
    relation = Relationship(node_1, "Subgraph()导入节点/关系就是快", node_2)
    graph.create(relation)

3、Py2neo快速导入节点/关系到Neo4j的方法

第2节中的方法对于少量数据速度尚可，但是不适合大数据量的情形。为此，可利用py2neo的Subgraph类构造子图，并在Transaction中批量创建节点和关系。此处详细文档可参考：详细文档
Py2neo批量创建节点/关系示例如下：

from py2neo import Graph, Subgraph, Node, Relationship


def batch_create(graph, nodes_list, relations_list):
    """
        批量创建节点/关系,nodes_list和relations_list不同时为空即可
        特别的：当利用关系创建节点时，可使得nodes_list=[]
    :param graph: Graph()
    :param nodes_list: Node()集合
    :param relations_list: Relationship集合
    :return:
    """

    subgraph = Subgraph(nodes_list, relations_list)
    tx_ = graph.begin()
    tx_.create(subgraph)
    graph.commit(tx_)


if __name__ == '__main__':
    # 连接neo4j
    graph = Graph("http://localhost:7474", auth=("neo4j", "123456"))

    # 批量创建节点
    nodes_list = []  # 一批节点数据
    relations_list = []  # 一批关系数据
    # 如：实例化一个节点
    node_1 = Node("中药名", name="白术")
    nodes_list.append(node_1)
    node_2 = Node("功能", name="健脾")
    nodes_list.append(node_2)

    # 创建两个节点之间的关系
    relation = Relationship(node_1, "功能", node_2)
    relations_list.append(relation)

    node_3 = Node("功能", name="益气")
    nodes_list.append(node_3)
    relation2 = Relationship(node_1, "功能", node_3)
    relations_list.append(relation2)

    # 批量创建节点/关系
    batch_create(graph, nodes_list, relations_list)

（哈哈哈：图与功能不匹) 该方法能够以每秒至少1万节点/关系的速度快速将数据导入Neo4j（其实可以更快速）。

4、Neo4j快速清库大量数据的方法

match (n) detach delete n

对于少量数据，在neo4j中可以利用上面一行命令删除，但是当节点和关系非常多的时候，该方法很耗时。经过实验，提供如下方法：即：在neo4j安装目录中分别找到data和transactions目录，然后在两个目录中分别删掉需要删除数据库名字的文件夹即可（特别的：删库需谨慎）。

总结

本文记录了一个py2neo快速导入知识图谱到neo4j的方法。

 

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