Neo4j入门

Neo4j 图数据库将数据存储为节点、关系和属性，而不是以表格或文档形式。

节点表示图数据模型中的实体或离散对象。节点可以通过关系连接，在属性中存储数据，并按标签分类

一个节点可以有多个标签 (:User:Customer)

如：
1
2
3
4
(:Person {name: "张三", age: 30})

# Person 是标签（Label）
# {name: "张三", age: 30} 是属性
关系表示图数据模型中节点之间的连接。关系将源节点连接到目标节点，在属性中存储数据，并按类型分类
- 关系是有方向的（A → B ≠ B → A）
- 有类型（Type）（必须大写，如 KNOWS, BOUGHT）
- 也可以有属性
1
(:Person {name: "张三"})-[:FRIEND]->(:Person {name: "李四"})
属性用于在节点和关系上存储数据的键值对

对比：MySQL vs Neo4j

概念	MySQL（关系型）	Neo4j（图数据库）
基本单元	表（Table）、行（Row）	节点（Node）、关系（Relationship）
连接方式	外键（JOIN）	直接存储关系（关系是一等公民）
查询语言	SQL	Cypher（声明式、直观）
性能特点	JOIN 越多越慢	深度关联查询极快（O(1) 跳转）
数据模型	表格（二维）	图（网络结构）

查询语言：Cypher

基础语法对比

操作	MySQL	Neo4j (Cypher)
插入数据	`INSERT INTO users (...) VALUES (...)`	`CREATE (:Label {props})`
查询	`SELECT * FROM users WHERE name='张三'`	`MATCH (n:Person {name: "张三"}) RETURN n`
连接查询	`JOIN orders ON ...`	`MATCH (p)-[r]->(o) RETURN ...`

常用 Cypher 示例

1. 创建节点

1	CREATE (:Person {name: "王五", city: "北京"});

2. 创建带关系的结构

CREATE 
  (a:Person {name: "张三"}),
  (b:Person {name: "李四"}),
  (a)-[:FRIEND {since: 2020}]->(b);

3. 查询某人

1 2	MATCH (p:Person {name: "张三"}) RETURN p.name, p.city;

4. 查询朋友的朋友（2跳）

1 2	MATCH (me:Person {name: "张三"})-[:FRIEND*2]->(friendOfFriend) RETURN friendOfFriend.name;

*2 表示 2 跳关系，*1..3 表示 1 到 3 跳

5. 忽略方向查询

1 2	MATCH (a)-[r:FRIEND]-(b) // 无箭头 = 双向 RETURN a.name, b.name;

6. 更新节点

1
2
3

MATCH (p:Person {name: "张三"})
SET p.age = 31
RETURN p;

7. 删除关系（先匹配再删除）

1
2
3

MATCH (a:Person)-[r:FRIEND]->(b:Person)
WHERE a.name = "张三" AND b.name = "李四"
DELETE r;

8. 通过标签查询

// 找出所有带 :Person 标签的节点（不管有没有其他标签）
MATCH (p:Person) RETURN p;

// 找出同时有 :Person 和 :Customer 的节点
MATCH (p:Person:Customer) RETURN p;

// 找出有 :Person 但没有 :Admin 标签的节点（需用 WHERE）
MATCH (p:Person)
WHERE NOT p:Admin
RETURN p;