知识图谱（四）：Neo4j查询语法

一、基础语法

1、节点基础操作

节点创建

Cypher命令：

节点模式的构成：(Variable:Lable1:Lable2{Key1:Value1,Key2,Value2})，实际上，每个节点都有一个整数ID，在创建新的节点时，Neo4j自动为节点设置ID值，在整个数据库中，节点的ID值是递增的和唯一的。

下面的Cypher查询创建一个节点，标签是Industry，具有两个属性name和born，通过RETURN子句，返回新建的节点：

create (n:Industry { industry_name: '珠海格力集团有限公司', born: 1991}) return n;

python创建节点：

from py2neo import Graph, NodeMatcher, Node, Relationship, RelationshipMatcher
graph = Graph("http://xx.xx.xx.xx:7474", username="neo4j", password="neo4j")
a = Node('Industry', industry_name='珠海格力集团有限公司',born='1991')
graph.create(a)

节点查询

模式：

节点具有标签和属性，Cypher为了引用节点，需要给节点命名：

(n) ：该模式用于描述节点，节点的变量名是n；匿名节点是()；
(n:lable)：该模式用于描述节点，节点具有特定的标签lable；也可以指定多个标签；
(n{name:"Vic"})：该模式用于描述节点，节点具有name属性，并且name属性值是“Vic”；也可以指定多个属性；
(n:lablle{name:"Vic"})：该模式用于描述节点，节点具有特定的标签和name属性，并且name属性值是“Vic”；

Cypher命令：

 Match (n:Industry {industry_name:"珠海格力集团有限公司"}) return n

python查询节点：

from py2neo import Graph, NodeMatcher, Node, Relationship, RelationshipMatcher
graph = Graph("http://xx.xx.xx.xx:7474", username="neo4j", password="neo4j")
#匹配节点，标签：Industry，属性name: 珠海格力集团有限公司
matcher_n = NodeMatcher(graph)
matcher_n.match("Industry", industry_name="珠海格力集团有限公司").first()

# 匹配后删除
n_list=matcher_n.match("Industry",industry_name="珠海格力集团有限公司")
for r in n_list:
	graph.delete(r)

2、关系基础操作

在属性图中，节点之间存在关系，关系通过[]表示，节点之间的关系通过箭头()-[]->()表示，例如：

[r]：该模式用于描述关系，关系的变量名是r；匿名关系是[]
[r:type]：该模式用于描述关系，关系类型是type；每一个关系必须有且仅有一个类型；
[r:type{name:"Friend"}]：该模式用于描述关系，关系的类型是type，关系具有属性name，并且name属性值是“Friend”；

边创建

Cypher操作

create (n:Industry { industry_name: '珠海格力集团有限公司', born: 1991})

create (p:Persons { name: '董明珠@1954-01-01'})

CREATE
  (p)-[:Executivies {position:'1,3,23'}]->(n)

Python操作

# 创建
a = Node('Industry', name='珠海格力集团有限公司')
b = Node('Persons', name='董明珠@1954-01-01')
r = Relationship(a, 'Executives', b)
print(a, b, r)
graph.create(r)

边查询

Python操作

from py2neo import Graph, NodeMatcher, Node, Relationship, RelationshipMatcher
graph = Graph("http://xx.xx.xx.xx:7474", username="neo4j", password="neo4j")
# 关系查找，删除
matcher_r = RelationshipMatcher(graph)
r_list=matcher_r.match(r_type='Executives')
for r in r_list:
	graph.delete(r)

Cypher操作

语法上：“-”与“-->”的使用，需要注意

节点之间通过关系联系在一下，由于关系具有方向性，因此，-->表示存在有向的关系，--表示存在关联，不指定关系的方向，例如：

(a)-[r]->(b) ：该模式用于描述节点a和b之间存在有向的关系r，可指定关系类型
(a)-->(b)：该模式用于描述a和b之间存在有向关系，是步长为1的路径，节点a和b之间有关系直接关联；
(a)-->()-->(b)：是步长为2的路径，从节点a，经过两个关系和一个节点，到达节点b；

PS：与 “珠海格力集团有限公司”有关系的公司（无方向性，步长=1）

Match (n:Industry {name:"珠海格力集团有限公司"})--(m:Industry) return n,m

PS: 与 “珠海格力集团有限公司”有关系的人（无方向性，步长=2），中间是通过“珠海格力电器股份有限公司”关联的

MATCH (n:Industry { name: "珠海格力集团有限公司" })--(otherPerson)--(p:Persons) return n,otherPerson,p

PS：与“珠海格力电器股份有限公司”有关系“Director”的节点（无向，步为1）

MATCH p=(:Industry{name:"珠海格力电器股份有限公司"})-[r:Director]-() RETURN p

二、多层关系查询

从一个节点，通过直接关系，连接到另外一个节点，这个过程叫遍历，经过的节点和关系的组合叫做路径（Path），路径是由节点和关系的有序组合。

(a)-->(b)：是步长为1的路径，节点a和b之间有关系直接关联；
(a)-->()-->(b)：是步长为2的路径，从节点a，经过两个关系和一个节点，到达节点b；



Cypher语言支持变长路径的模式，变长路径的表示方式是：[*N..M]，N和M表示路径长度的最小值和最大值。

(a)-[*2]->(b)：表示路径长度为2，起始节点是a，终止节点是b；
(a)-[*3..5]->(b)：表示路径长度的最小值是3，最大值是5，起始节点是a，终止节点是b；
(a)-[*..5]->(b)：表示路径长度的最大值是5，起始节点是a，终止节点是b；
(a)-[*3..]->(b)：表示路径长度的最小值是3，起始节点是a，终止节点是b；
(a)-[*]->(b)：表示不限制路径长度，起始节点是a，终止节点是b；

1、直接拼接关系节点查询

MATCH (na:Industry{name:'格力电器股份有限公司'})-[re1]->(nb:Industry)-[re2]->(nc:Industry) return na,re1,nb,re2,nc

2、使用with关键字

MATCH (na:Industry)-->(re1)-->(nb:Industry)
WITH na,otherPerson1,nb where nb.name='格力电器股份有限公司'
MATCH (nb:Industry)-->(re2)-->(nc:Industry)
RETURN na,re1,nb,re2,nc  limit 50

3、使用深度运算符

当实现多深度关系节点查询时，显然使用以上方式比较繁琐。可变数量的关系->节点可以使用-[:TYPE*minHops..maxHops]->。

如果在1到3的关系中存在路径，将返回开始点和结束点。

match data=(na:Industry{name:'格力电器股份有限公司'})-[*1..3]->(nb:Industry) return data

附录：参考文献

Neo4j 第三篇：Cypher查询入门： https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/5516793.html

Neo4j之Cypher学习总结： https://www.jianshu.com/p/2bb98c81d8ee

查找两个节点之间关系的最短路径： https://blog.csdn.net/Appleyk/article/details/80437746

关于neo4j查询多深度关系节点： https://blog.csdn.net/u013946356/article/details/81739079