Neo4j 使用指南

Neo4j 調用

添加約束

CREATE CONSTRAINT ON (book:Book) ASSERT book.isbn IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT ON (book:Book) ASSERT exists(book.isbn);
CREATE CONSTRAINT ON ()-[like:LIKED]-() ASSERT exists(like.day);
CREATE CONSTRAINT ON (n:Person) ASSERT (n.firstname, n.surname) IS NODE KEY;

節點屬性值唯一約束（Unique node property）：如果節點具有指定的標籤和指定的屬性，那麼這些節點的屬性值是唯一的
節點屬性存在約束（Node property existence）：創建的節點必須存在標籤和指定的屬性
關係屬性存在約束（Relationship property existence）：創建的關係存在類型和指定的屬性
節點鍵約束（Node Key）：在指定的標籤中的節點中，指定的屬性必須存在，並且屬性值的組合是唯一的

請注意，屬性存在約束只能在 Neo4j 企業版中使用。

調用前預熱

graph.run('MATCH (n) OPTIONAL MATCH (n)-[r]->() RETURN count(n.query_address) + count(r.query_address)')

標籤查詢

在圖形結構中，標籤用於對節點進行分組，相當於節點的類型，擁有相同標籤的節點屬於同一個分組。一個節點可以擁有零個，一個或多個標籤，因此，一個節點可以屬於多個分組。對分組進行查詢，能夠縮小查詢的節點範圍，提高查詢的性能。

一個關係僅有一個關係類型。

創建索引

在查詢被索引的屬性時，Neo4j自動應用索引，以獲得查詢性能的提升。

CREATE INDEX ON :Person(firstname)
CREATE INDEX ON :Person(firstname, surname)

索引建立後只是Populating狀態，需要注意重啓數據庫，並關閉管理網頁。

查詢索引和約束

指令:schema

模式

Neo4j的模式（Schema）通常是指索引，約束和統計，通過創建模式，Neo4j能夠獲得查詢性能的提升和建模的便利。

刪除索引和約束

# 刪除索引
DROP INDEX ON :Album(name);
# 刪除約束
DROP CONSTRAINT ON (a:Artist) ASSERT a.name IS UNIQUE

Neo4j 管理

Neo4j 性能優化

優化Neo4j配置文件

建議配置
用指令 bin/neo4j-admin memrec --memory=內存大小g 讓其建議neo4j.conf的配置
更改配置
Neo4j配置文件所在位置如下

將其中相應的配置參數改爲建議值。

# 舉例，給圖數據庫分配 16g 的內存
bin/neo4j-admin memrec --memory=16g
# 獲得的建議結果如下
dbms.memory.heap.initial_size=5g
dbms.memory.heap.max_size=5g
dbms.memory.pagecache.size=7g

性能結果反饋

EXPLAIN：是解釋機制，加入該關鍵字的Cypher語句可以預覽執行的過程但並不實際執行，所以也不會產生任何結果
PROFILE：則是畫像機制，查詢中使用該關鍵字，不僅能夠看到執行計劃的詳細內容，也可以看到查詢的執行結果

# 用於測試查詢語句的效率
profile match (n)
where n.name = 'Annie'
return n

python3 與 neo4j

from configs.conf import config as conf
from py2neo import Graph, Node, Relationship

class Neo4j_connection:

    """function: used to manage Neo4j db operations"""

    def __init__(self, host, user, password):
        self.conn = Graph(host=host, user=user, password=password)


    def create_relative(self):
        a = Node("Person", name="Alice", age=33)
        b = Node("Person", name="Bob", age=44)
        KNOWS = Relationship.type("KNOWS")
        self.conn.merge(KNOWS(a, b), "Person", "name")


if __name__ == '__main__':

    # connect neo4j
    g_graph = Neo4j_connection(host=conf.NEO4J_HOST, user=conf.NEO4J_USER, password=conf.NEO4J_PASSWD)
    g_graph.create_relative()

Neo4j 指令

創建

創建節點

CREATE (n:Person{Person:'kk'}) return n;

創建關係

# 未帶值的關係
MATCH (n),(m) WHERE n.id ="a" AND m.id = "b" CREATE (n)-[:TO]->(m)
# 帶值的關係
MATCH (n),(m) WHERE n.Person ="jj" AND m.Person = "kk" CREATE (n)-[:TO{value: "1"}]->(m)

創建完整的 Path

由於Path是由節點和關係構成的，當路徑中的關係或節點不存在時，Neo4j會自動創建

CREATE p =(vic:Worker:Person{ name:'vic',title:"Developer" })-[:WORKS_AT]->(neo)<-[:WORKS_AT]-(michael:Worker:Person { name: 'Michael',title:"Manager" })
RETURN p

刪除

刪除關係

MATCH (:Person {id: "a"})-[r:KNOWS]-(:Person {id: "b"})
DELETE r

清空數據庫

match (n) detach delete n

更新

爲節點增加屬性

match (n)
where id(n)=7
set n.name = 'neo'
return n;

爲節點增加標籤

match (n)
where id(n)=7
set n:Company
return n;

爲關係增加屬性

match (n)<-[r]-(m)
where id(n)=7 and id(m)=8
set r.team='Azure'
return n;

查詢

查詢所有節點

MATCH (n) RETURN n

查詢所有關係

MATCH ()-[r]->() RETURN r

資源

官方文檔
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