广元做网站/百度 seo排名查询

Neo4j 图数据库 高级操作

1 批量添加节点、关系

1.1 直接使用 UNWIND 批量创建关系

假设你已经有了 100,000 个节点数据和它们之间的关系数据，可以使用 UNWIND 语句来批量创建节点和关系。

1. 批量创建节点：

   首先，使用 UNWIND 创建节点。

   WITH [{eGuid: 'guid1', eId: 'id1', layer: 'layer1'},{eGuid: 'guid2', eId: 'id2', layer: 'layer2'},...{eGuid: 'guid100000', eId: 'id100000', layer: 'layer100000'}
   ] AS data
   UNWIND data AS row
   CREATE (n:Node {eGuid: row.eGuid, eId: row.eId, layer: row.layer})
   RETURN count(n)
   

2. 批量创建关系：

   假设关系数据如下：

   startGuid,endGuid,relationshipType
   guid1,guid2,RELATED_TO
   guid3,guid4,CONNECTED_TO
   ...
   guid99999,guid100000,ASSOCIATED_WITH
   

   将关系数据存储在一个列表中，并使用 UNWIND 创建关系：

   WITH [{startGuid: 'guid1', endGuid: 'guid2', relationshipType: 'RELATED_TO'},{startGuid: 'guid3', endGuid: 'guid4', relationshipType: 'CONNECTED_TO'},...{startGuid: 'guid99999', endGuid: 'guid100000', relationshipType: 'ASSOCIATED_WITH'}
   ] AS relationships
   UNWIND relationships AS rel
   MATCH (startNode:Node {eGuid: rel.startGuid}), (endNode:Node {eGuid: rel.endGuid})
   CREATE (startNode)-[r:RELATIONSHIP {type: rel.relationshipType}]->(endNode)
   RETURN count(r)
   

3. C# 代码实现

   List<Dictionary<string, object>> nodeData = new List<Dictionary<string, object>>{new Dictionary<string, object>{{ "eGuid", guid },{ "eId", id },{ "layer", layer },}
   };
   IResultCursor batchInsertNode = await session.RunAsync(@"UNWIND $nodeData AS rowMERGE (n: PrimitiveNode { eGuid: row.eGuid, eId: row.eId, layer: row.layer})RETURN count(n)",new { nodeData });List<Dictionary<string, object>> relationData = new List<Dictionary<string, object>>{new Dictionary<string, object>{{ "startGuid", s_eGuid },{ "endGuid", t_eGuid },{ "relationName", relation },}
   };
   IResultCursor batchInsertRelation = await session.RunAsync(@"UNWIND $relationData AS relMATCH (startNode:PrimitiveNode {eGuid: rel.startGuid}), (endNode:PrimitiveNode {eGuid: rel.endGuid})MERGE (startNode)-[r:PrimitiveRelation {name: rel.relationName}]->(endNode)",new { relationData });
   

1.2 使用 CSV 文件批量创建关系

如果数据量很大，可以将数据存储在 CSV 文件中，然后使用 LOAD CSV 导入。

1. 创建 CSV 文件：

   创建两个 CSV 文件，一个用于节点数据，另一个用于关系数据。

   nodes.csv:

   eGuid,eId,layer
   guid1,id1,layer1
   guid2,id2,layer2
   ...
   guid100000,id100000,layer100000
   

   relationships.csv:

   startGuid,endGuid,relationshipType
   guid1,guid2,RELATED_TO
   guid3,guid4,CONNECTED_TO
   ...
   guid99999,guid100000,ASSOCIATED_WITH
   

2. 加载 CSV 文件并创建节点：

   LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///nodes.csv' AS row
   CREATE (:Node {eGuid: row.eGuid, eId: row.eId, layer: row.layer})
   RETURN count(*)
   

3. 加载 CSV 文件并创建关系：

   LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///relationships.csv' AS row
   MATCH (startNode:Node {eGuid: row.startGuid}), (endNode:Node {eGuid: row.endGuid})
   CREATE (startNode)-[r:RELATIONSHIP {type: row.relationshipType}]->(endNode)
   RETURN count(r)
   

1.3 选择方法

• 如果数据结构简单，且数据量不大，可以直接在 Cypher 查询中使用 UNWIND。
• 对于大量数据，CSV 文件导入方法非常高效。
• 使用编程语言的批量插入方法适合需要复杂逻辑处理的数据。

2 索引

2.1 创建单一属性索引

要在单个属性上创建索引，可以使用以下命令：

CREATE INDEX index_name FOR (n:Label) ON (n.property)

例如：

CREATE INDEX person_name_index FOR (p:Person) ON (p.name)

2.2 创建组合属性索引

要在多个属性上创建组合索引，可以使用以下命令：

CREATE INDEX index_name FOR (n:Label) ON (n.property1, n.property2)

例如：

CREATE INDEX person_name_dob_index FOR (p:Person) ON (p.name, p.dob)

2.3 创建全文索引

Neo4j 还支持全文索引，可以用于全文搜索。要创建全文索引，可以使用以下命令：

CALL db.index.fulltext.createNodeIndex('index_name', ['Label'], ['property'])

例如：

CALL db.index.fulltext.createNodeIndex('person_name_index', ['Person'], ['name'])

2.4 列出所有索引

要查看数据库中现有的所有索引，可以使用以下命令：

CALL db.indexes

2.5 删除索引

要删除一个索引，可以使用以下命令：

DROP INDEX index_name

例如：

DROP INDEX person_name_index

2.6 注意事项

1. 索引创建时间：索引的创建可能需要一些时间，特别是在包含大量数据的情况下。建议在数据库维护时创建索引。
2. 索引类型：Neo4j 支持多种类型的索引，包括 B-tree 索引、全文索引等。选择适合查询需求的索引类型。
3. 版本差异：不同版本的 Neo4j 在索引语法和功能上可能有所不同，建议查阅对应版本的官方文档以获取准确的信息。

3 清空所有数据

3.1 删除所有节点和关系

1. 删除所有关系：

   MATCH ()-[r]-()
   DELETE r
   

2. 删除所有节点：

   MATCH (n)
   DELETE n
   

   该命令尝试直接删除匹配到的节点 n。如果节点 n 还有任何连接的关系，这条命令会失败并报错，因为 Neo4j 不允许直接删除仍然连接着关系的节点。

   使用限制：只能删除没有任何关系的孤立节点。

3. 删除所有节点：

   MATCH (n)
   DETACH DELETE n
   

   该命令不仅删除匹配到的节点 n，还会先删除与该节点连接的所有关系。这样就避免了直接删除节点时可能遇到的错误。

   使用优势：能够删除任何节点，无论它们是否连接着关系。

3.2 使用 APOC 扩展

如果安装了 APOC 扩展，可以使用更简便的方法：

CALL apoc.periodic.iterate('MATCH (n) RETURN n','DETACH DELETE n',{batchSize: 1000}
)

3.3 重置数据库（针对 Neo4j 4.0 及以上版本）

如果你使用的是 Neo4j 4.0 及以上版本，可以使用 dbms.clearDatabase() 命令重置数据库：

CALL dbms.clearDatabase()

3.4 删除数据库文件（仅适用于本地开发环境）

如果你在本地开发环境中，可以通过删除数据库文件来清空所有数据。这需要停止 Neo4j 服务，删除数据库文件，然后重新启动服务。

1. 停止 Neo4j 服务：

   neo4j stop
   

2. 删除数据库文件：

   默认情况下，数据库文件位于 data/databases/ 目录下。例如，对于默认数据库 neo4j，删除相应文件：

   rm -rf data/databases/neo4j
   

3. 重新启动 Neo4j 服务：

   neo4j start
   

3.5 注意事项

1. 备份数据：在清空数据之前，建议先备份现有数据，以防需要恢复。
2. 权限：确保执行清空数据操作的用户具有足够的权限。
3. 环境：在生产环境中执行这些操作时要格外小心，确保不会影响正常运行的数据和服务。