5分钟了解图数据库Neo4j的使用
1.图数据库安装与配置
1.1安装与配置
1.2权限管理
2.从csv导入数据
3.常见的CQL命令

3.1查询
- 查询整个图形
- 查询year小于2000的电影
- 查询带有movie标签的节点
- 查询名字叫Keanu Reeves的演员
- 查询与带Movie标签的节点相关的所有节点
- 查询“Keanu Reeves”所有参演过的电影
- 查询与“Keanu Reeves”同演过的人
3.2.创建
- 增加拍摄于2010年名叫“super man”的电影
- 增加名叫“Jone”的演员
- 增加“Jone”和“super man”之间类型为ACTED_IN的关系
3.3更新
- 给“Jone”增加属性age = 40
- 给“super man”增加description = “Hot”
- 给“Jone”和“super man”之间的关系增加description=“first”
3.4删除
- 删除id不同,名字相同的重复的演员实体
3.5函数
- 查询name=“Jone”的节点的ID
- 查询“Jone”和“super man”之间关系类型
- 查询name=“Jone”的节点的所有属性名
- 查询name=“Jone”的节点的所有属性名及值
- 统计带标签“Movie”的节点数量
- 给所有节点增加时间戳
3.6路径
- 查询与“Keanu Reeves”距离1-3度的节点
- 查询“Laurence Fishburne”和“Keanu Reeves”的最短路径
4.Python实现neo4j的访问
from py2neo import Database, Graph, Node, Relationship # 建立连接
db = Database("http://127.0.0.1:7474")
graph = Graph("bolt://127.0.0.1:7687", username="neo4j", password="") try:
for node in graph.nodes:
print(node)
except:
print("key error!") # 匹配
n = graph.nodes.match("Keanu Reeves")
for i in n:
print(i)
try:
for r in graph.relationships:
print(r)
except:
print("key error!") # 提交任务
tx = graph.begin()
a = Node("Actor", name="张鹤伦")
tx.create(a)
b = Node("Actor", name="杨九郎")
ab = Relationship(a, "师兄弟", b)
tx.create(ab)
tx.commit() # 判断是否存在
isExists = graph.exists(ab)
print("is Exists=" + str(isExists)) # 执行CQL命令
graph.run('create(p:Actor{name:"周九良"})')
ans = graph.run('match(p:Actor) return p.name,p.born').to_ndarray()
print(ans)
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