Neo4j是由Java实现的开源NoSQL图数据库。自2003年开始研发，直到2007年正式发布第一版。

• 官网：https://neo4j.com/deployment-center/#community
• 下载JDK：https://www.oracle.com/cn/java/technologies/downloads/
• 参考博文：https://blog.csdn.net/weixin_41258131/article/details/129580473

1 图数据库概述

图数据库（Graph Database）是基于图论实现的一种NoSQL数据库。它的数据存储结构和数据的查询方式都是以图论为基础的。图论中图的基本元素为节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。

1.1 发展历程

1960年代中期：Navicational数据库的出现，被认为是图数据库的雏形

1960年代后期：数据库以网络模型的存储与组织方式逐渐衍生出图数据库的概念

90年代初：为了在网站应用中加速索引网页的性能，图数据库有了较大改进

2005年前后：具有ACID特性的图数据库出现，如Neo4j、Oracle Spatial、GraphDB

2010年：具有并行扩展功能的ACID图数据库出现

1.2 与关系数据库的差别

• 数据模型：关系型数据库使用表格来组织和存储数据，每行代表一个记录。而图数据库使用点边结构来存储数据，其中节点代表实体，边代表实体之间的关系
• 存储格式：图数据库将实体存储为节点，将关系存储为边。关系数据库将数据存储在具有行和列的表中，通过JOIN操作进行查询
• 查询语言：关系型数据库通常使用SQL来查询数据。而图数据库使用类似于Cypher、Gremlin等查询语言
• 索引：图数据库通常使用无索引联结，这意味着每个节点都连接到数据库中的每个其他节点，而关系数据库则使用索引指针连接相关数据

1.3 图数据库的优势

1. 更擅长处理复杂的关系数据：如社交网络中人与人的关系等。
2. 数据结构更灵活：由于采用的是节点和边的数据结构，可以灵活的扩展。
3. 具有更高的查询效率：基于图的查询方式，通过遍历点和边来查找数据，大大减少查询的次数。
4. 更好地支持非结构化数据：图数据库可以通过图模型来存储半结构化和非结构化数据
5. 更好地支持知识图谱和人工智能应用：由于图数据库的图模型可以很好地表示实体之间的关系，因此图数据库可以很好地支持知识图谱的构建和查询。

1.4 Neo4j概述与使用

Neo4j是由Java实现的开源NoSQL图数据库。自2003年开始研发，直到2007年正式发布第一版。Neo4j实现了专业数据库级别的图数据模型的存储。提供了完整的数据库特征，包括ACID事物的支持、集群支持、备份和故障转移等。

下载并解压后，根据README的指引，在安装目录进入终端并执行以下命令：

之后在浏览器中操作即可

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2 Cypher（CQL）

Cypher是Neo4j图形数据库的查询语言。它是一种声明性模式匹配语言，遵循SQL语法，非常简单且有着十分人性化、可读的格式。

2.1 数据类型

基本数据类型（参考其他编程语言）：

• boolean
• byte
• short
• int
• long
• float
• double
• char
• String

NULL值（空值）视为对节点或关系的属性的缺失值或未定义值，判断语句：

IS NULL

IS NOT NULL

2.2 常用函数与操作符

定制列表功能	用法
String	用于使用String自变量
Aggregation	用于对CQL查询结果执行一些聚合操作
Relationship	用于获取关系的细节，如startnode，endnode等

IN操作符

IN[<Collection-of-values>]

• []：集合标记。
• <Collection-of-values>：由逗号运算符分隔的值的集合

2.3 常用命令

2.3.1 CREATE

CREATE (
    <node-name>:<label-name> {
        <Property1-name>: <Property1-Value>,
        ...
        <Propertyn-name>: <Propertyn-Value>
    }
)

• <node-name>：节点名称
• <label-name>：节点标签名称
• <Property1-name>~<Propertyn-name>：节点的属性的名称
• <Property1-value>~<Propertyn-value>：节点的属性的值

【例】

CREATE (
    dept: Dept {
        deptno: 10,
        dname: "Accounting",
        location: "Hyderabad"
    }
)

2.3.2 MATCH

MATCH (
   <node-name>: <label-name>
)

• <node-name>：节点名称
• <label-name>：节点标签名称

2.3.3 RETURN

RETURN
   <node-name>.<property1-name>,
   ........
   <node-name>.<propertyn-name>

• <node-name>：节点名称
• <Property1-name>~<Propertyn-name>：节点的属性的名称

2.3.4 WHERE

WHERE子句语法

WHERE <condition> <boolean-operator> <condition>

Condition语法：

<property-name> <comparison-operator> <value>

• <property-name>：节点或属性名称。
• <comparison-operator>：比较运算符
• <value>：值

布尔运算符：AND、OR、NOT、XOR
比较运算符：=、<>、<、>、<=、>=

2.3.5 DELETE

DELETE <node-name-list>

• <node-name-list>：要从数据库中删除的节点名称列表

2.3.6 REMOVE

用于删除节点或关系的标签、删除节点或关系的属性

REMOVE <property-name-list>

• <property-name-list>：属性列表，用于永久性地从节点或关系中删除它，其结构如下：

<node-name>.<property1-name>,
<node-name>.<property2-name>, 
...
<node-name>.<propertyn-name> 

2.3.7 SET

SET  <property-name-list>

• <property-name-list>：属性列表，用于执行添加或更新操作以满足要求（结构同上）
• <node-label-name>：节点的标签名称
• <property-name>：节点的属性名称

2.3.8 ORDER BY

ORDER BY  <property-name-list>  [DESC]

• DESC：降序排列
• <property-name-list>：属性列表，用于执行添加或更新操作以满足要求（结构同上）
• <node-label-name>：节点的标签名称
• <property-name>：节点的属性名称

2.3.9 LIMIT、SKIP

LIMIT <number>

SKIP <number>

2.3.10 UNION

<MATCH Command1>
   UNION [ALL]
<MATCH Command2>

• <MATCH Command1>、<MATCH Command2>：CQL MATCH命令，由UNION子句使用
• ALL：返回重复的行

2.3.11 MERGE

MERGE命令是CREATE命令和MATCH命令的组合，它在图中搜索给定的模式，如果存在则返回结果，如果不存在，则创建新的节点/关系并返回结果

MERGE (
    <node-name>: <label-name> {
        <property1-name>: <Property1-value>
        ......
        <propertyn-name>: <Propertyn-value>
   }
)

• <node-name>：节点名称。
• <label-name>：节点标签名称。
• <property-name>：节点或关系的属性名称
• <property-value>：节点或关系的属性值