Neo4j 速查表
neo4j 速查表显示了Neo4j的常用命令,帮助开发者快速找到所需知识点。
入门
Neo4J 安装
当开始使用 Neo4j 时,首先需要从官网下载页面下载 Neo4j。Neo4j 分为社区版和企业版。尽管企业版在横向扩展、权限控制、运行性能和高可用性等方面更优秀,适合正式的生产环境,但对于普通的学习和开发,免费的社区版就足够了。
运行
$ bin/neo4j start
在 Mac 或者 Linux 中,安装好 JDK 后,直接解压下载好的 Neo4j 包,然后运行上面命令即可。
Neo4J 使用
Neo4J 提供了一个用户友好的 web 界面,可以进行各项配置、写入、查询等操作,并且提供了可视化功能。类似ElasticSearch 一样,我个人非常喜欢这种开箱即用的设计。
进入管理页面
打开浏览器,输入下面网址,可以进入管理页面
http:/browser/
Neo4j 示例
创建
创建多个节点
CREATE (n:Person {name:'Sally'}) RETURN n;
CREATE (n:Person {name:'Steve'}) RETURN n;
创建 FRIENDS
关系
MATCH (a:Person {name:'Sally'}),
(b:Person {name:'Steve'})
MERGE (a)-[:FRIENDS]->(b)
创建节点的时候就建好 FRIENDS
关系
CREATE (a:Person {name:'Todd'})-[r:FRIENDS]->(b:Person {name:'Carlos'})
为创建完成的关系增加 since
属性
MATCH (a:Person {name:'Sally'}),
(b:Person {name:'Steve'})
MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2001}]->(b)
删除
删除所有节点
MATCH (n) DETACH DELETE n
删除 Person
中 name
为 Mike
节点的 test
属性
MATCH (a:Person {name:'Mike'}) SET a.test='test'
MATCH (a:Person {name:'Mike'}) REMOVE a.test
删除 Location
中 city
为 Portland
的节点
MATCH (a:Location {city:'Portland'}) DELETE a
删除有关系的节点(此处rel是写死的,指的是所有关系)
MATCH (a:Person {name:'Todd'})-[rel]-(b:Person) DELETE a,b,rel
查询
查询所有在 Boston
出生的人物
MATCH (a:Person)-[:BORN_IN]->(b:Location {city:'Boston'}) RETURN a,b
查询所有对外有关系的节点
MATCH (a)-->() RETURN a
查询所有有关系的节点
MATCH (a)--() RETURN a
查询所有对外有关系的节点,以及关系类型
MATCH (a)-[r]->() RETURN a.name, type(r)
查询所有有结婚关系的节点
MATCH (n)-[:MARRIED]-() RETURN n
查找某人的朋友的朋友
MATCH (a:Person {name:'Mike'})-[r1:FRIENDS]-()-[r2:FRIENDS]-(friend_of_a_friend) RETURN friend_of_a_friend.name AS fofName
创建节点和关系
// 创建节点
CREATE (n:Person {name: 'Alice', age: 30})
CREATE (n:Person {name: 'Bob', age: 25})
// 创建关系
MATCH (alice:Person {name: 'Alice'}), (bob:Person {name: 'Bob'})
CREATE (alice)-[:FRIENDS]->(bob)
增加/修改节点的属性
MATCH (a:Person {name:'Liz'}) SET a.age=34
MATCH (a:Person {name:'Shaw'}) SET a.age=32
MATCH (a:Person {name:'John'}) SET a.age=44
MATCH (a:Person {name:'Mike'}) SET a.age=25
查询节点和关系
// 查询所有节点和关系
MATCH (n)
RETURN n
// 查询特定节点
MATCH (n:Person)
WHERE n.name = 'Alice'
RETURN n
// 查询节点的关系
MATCH (n:Person)-[r]->()
WHERE n.name = 'Alice'
RETURN r
更新节点和关系
// 更新节点属性
MATCH (n:Person {name: 'Alice'})
SET n.age = 31
RETURN n
// 删除节点
MATCH (n:Person {name: 'Bob'})
DELETE n
更复杂的查询
// 查找 Alice 的朋友的朋友
MATCH (alice:Person {name: 'Alice'})-[:FRIENDS]->()-[:FRIENDS]->(fof)
RETURN fof
// 查找共同朋友,这里的“,”相当于 AND 条件
MATCH (alice:Person {name: 'Alice'})-[:FRIENDS]->(friend),
(bob:Person {name: 'Bob'})-[:FRIENDS]->(friend)
RETURN friend
通过观察John的朋友
看过的电影为John
推荐电影,并且不再推荐John
他自己已经看过的电影。
MATCH (tom:Person {name: "John Johnson"})-[:IS_FRIEND_OF]->(user)-[:HAS_SEEN]->(movie)
WHERE NOT tom-[:HAS_SEEN]->(movie) RETURN movie.name;
找出所有标题以Apollo
开头且发行年份早于1996
年的电影节点
MATCH (node:Movie)
WHERE node.title =~ 'Apollo.*' AND node.released < 1996
RETURN node
排序&分页
以电影名字排序,每一网页只显示10部电影,下面的查询返回了第三页(21~30项)。
match (alice:Person {name: 'Alice'})-[HAS_SEEN]->(movie)
return movie
order by movie.name
skip 20
limit 10
聚合函数
计算每一部电影被观看的数量,按数量排序
match (node:Movie)-[:HAS_BEEN_SEEN]->()
return node,count(*)
order by count(*) desc;
要求John
所有朋友的平均年龄,可以使用以下查询
match (node:users{name: "John Johnson"})-[:IS_FRIEND_OF]-(friend)
where HAS(friend.yearOfBirth)
return avg(2014-friend.yearOfBirth);
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