Daniel's blogs
0%

Graph-neo4j-Basic-01

Posted on Edited on In , Disqus:

Graph 基本概念 ：

基本元素 ：

  1. Nodes ： 数据记录，对应实体，如一个人或一部电影就是一个Node。
  2. Relationships ： Nodes 之间的关系，如两个人（ Node ） 之间是 父子关系 （ Relationship ）。
  3. Properties ： 键值对属性集，如一个人的姓名（ name = daniel ),或一个关系的描述，如朋友关系的亲密度 （ rateing= 10 ）。
  4. Labels ： （分组）标签，用于将多个 Nodes 归为一组，比如 Alice 和 Bob 都是学生，那么这两个 Nodes 可以都打上 Student Label。一个 Node 可能有 0-N Labels。 Labels 无 Properties。

与关系型数据库对应 ：

  • Graph <–> Database
  • Label <–> Table
  • Node <–> Row
  • Propertie <–> Field / Column
  • Relationship <–> Join fields ??? (Not sure)

元素表示 ：

  1. Nodes ： 圆；
  2. Relationships ： 连线；
  3. Properties ： 圈或线上的键值对文本；
  4. Labels ： 圈的颜色；（ 有多个 Labels 可能要考虑别的展示方式）

备注 ：

  1. 相同的 Nodes 可以有不同的属性集；
  2. 属性可以是 字符串、数值 或 布尔；
  3. Neo4j can store billions of nodes；

Cypher

Cypher 是 Neo4j 的查询语言，可以理解为 SQL 与 My SQL 之间的关系。

1
:help

CREATE

Create a node : CREATE (p:Person { name: “Emil”, from: “Sweden”})

Added 1 label, created 1 node, set 3 properties, completed after 9 ms.

  • p : 变量名，建议有，否则无法根据 label 查询到；
  • Person ： label 名称。
  • { name : XXX, from : XXX } : properties 属性集

如果没有设置变量名，执行 ： CREATE (Person { name: “Daniel”, from: “China”})

Created 1 node, set 3 properties, completed after 20 ms.
且 MATCH (n:Person) RETURN n LIMIT 25 查不到
MATCH (n) RETURN n LIMIT 25 能查到

MATCH

Finding nodes : MATCH (ee:Person) WHERE ee.name = “Emil” RETURN ee;
查询

1
2
3
4
5
6
7
8
9
MATCH (ee:Person) WHERE ee.name = "Emil"
CREATE (js:Person { name: "Johan", from: "Sweden", learn: "surfing" }),
(ir:Person { name: "Ian", from: "England", title: "author" }),
(rvb:Person { name: "Rik", from: "Belgium", pet: "Orval" }),
(ally:Person { name: "Allison", from: "California", hobby: "surfing" }),
(ee)-[:KNOWS {since: 2001}]->(js),(ee)-[:KNOWS {rating: 5}]->(ir),
(js)-[:KNOWS]->(ir),(js)-[:KNOWS]->(rvb),
(ir)-[:KNOWS]->(js),(ir)-[:KNOWS]->(ally),
(rvb)-[:KNOWS]->(ally)

MATCH (ee:Person)-[:KNOWS]-(friends)
WHERE ee.name = “Emil” RETURN ee, friends

PROFILE MATCH (js:Person)-[:KNOWS]-()-[:KNOWS]-(surfer)
WHERE js.name = “Johan” AND surfer.hobby = “surfing”
RETURN DISTINCT surfer

EXPLAIN MATCH (js:Person)-[:KNOWS]-()-[:KNOWS]-(surfer)
WHERE js.name = “Johan” AND surfer.hobby = “surfing”
RETURN DISTINCT surfer

Movies and actors up to 4 “hops” away from Kevin Bacon

MATCH (bacon:Person {name:”Kevin Bacon”})-[*1..4]-(hollywood)
RETURN DISTINCT hollywood

MATCH p=shortestPath(
(bacon:Person {name:”Kevin Bacon”})-[*]-(meg:Person {name:”Meg Ryan”})
)
RETURN p

MATCH (tom:Person {name:”Tom Hanks”})-[:ACTED_IN]->(m)<-[:ACTED_IN]-(coActors),
(coActors)-[:ACTED_IN]->(m2)<-[:ACTED_IN]-(cocoActors)
WHERE NOT (tom)-[:ACTED_IN]->()<-[:ACTED_IN]-(cocoActors) AND tom <> cocoActors
RETURN cocoActors.name AS Recommended, count(*) AS Strength ORDER BY Strength DESC

? PROFILE 和 EXPLAIN 的区别
？多个条件之间逻辑组合

  • MATCH (nineties:Movie) WHERE nineties.released >= 1990 AND nineties.released < 2000 RETURN nineties.title

? 为什么会自动过滤掉 TOM Hanks 本人
》 MATCH (tom:Person {name:”Tom Hanks”})-[:ACTED_IN]->(m)<-[:ACTED_IN]-(coActors) RETURN coActors.name