Neo4j 圖數據庫 高級操作

1 批量添加節點、關系

1.1 直接使用 UNWIND 批量創建關系

假設你已經有了 100,000 個節點數據和它們之間的關系數據，可以使用 UNWIND 語句來批量創建節點和關系。

1. 批量創建節點：

   首先，使用 UNWIND 創建節點。

   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. 批量創建關系：

   假設關系數據如下：

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

   將關系數據存儲在一個列表中，并使用 UNWIND 創建關系：

   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# 代碼實現

   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 文件批量創建關系

如果數據量很大，可以將數據存儲在 CSV 文件中，然后使用 LOAD CSV 導入。

1. 創建 CSV 文件：

   創建兩個 CSV 文件，一個用于節點數據，另一個用于關系數據。

   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. 加載 CSV 文件并創建節點：

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

3. 加載 CSV 文件并創建關系：

   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 選擇方法

• 如果數據結構簡單，且數據量不大，可以直接在 Cypher 查詢中使用 UNWIND。
• 對于大量數據，CSV 文件導入方法非常高效。
• 使用編程語言的批量插入方法適合需要復雜邏輯處理的數據。

2 索引

2.1 創建單一屬性索引

要在單個屬性上創建索引，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 創建組合屬性索引

要在多個屬性上創建組合索引，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 創建全文索引

Neo4j 還支持全文索引，可以用于全文搜索。要創建全文索引，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

要查看數據庫中現有的所有索引，可以使用以下命令：

CALL db.indexes

2.5 刪除索引

要刪除一個索引，可以使用以下命令：

DROP INDEX index_name

例如：

DROP INDEX person_name_index

2.6 注意事項

1. 索引創建時間：索引的創建可能需要一些時間，特別是在包含大量數據的情況下。建議在數據庫維護時創建索引。
2. 索引類型：Neo4j 支持多種類型的索引，包括 B-tree 索引、全文索引等。選擇適合查詢需求的索引類型。
3. 版本差異：不同版本的 Neo4j 在索引語法和功能上可能有所不同，建議查閱對應版本的官方文檔以獲取準確的信息。

3 清空所有數據

3.1 刪除所有節點和關系

1. 刪除所有關系：

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

2. 刪除所有節點：

   MATCH (n)
   DELETE n
   

   該命令嘗試直接刪除匹配到的節點 n。如果節點 n 還有任何連接的關系，這條命令會失敗并報錯，因為 Neo4j 不允許直接刪除仍然連接著關系的節點。

   使用限制：只能刪除沒有任何關系的孤立節點。

3. 刪除所有節點：

   MATCH (n)
   DETACH DELETE n
   

   該命令不僅刪除匹配到的節點 n，還會先刪除與該節點連接的所有關系。這樣就避免了直接刪除節點時可能遇到的錯誤。

   使用優勢：能夠刪除任何節點，無論它們是否連接著關系。

3.2 使用 APOC 擴展

如果安裝了 APOC 擴展，可以使用更簡便的方法：

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

3.3 重置數據庫（針對 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() 命令重置數據庫：

CALL dbms.clearDatabase()

3.4 刪除數據庫文件（僅適用于本地開發環境）

如果你在本地開發環境中，可以通過刪除數據庫文件來清空所有數據。這需要停止 Neo4j 服務，刪除數據庫文件，然后重新啟動服務。

1. 停止 Neo4j 服務：

   neo4j stop
   

2. 刪除數據庫文件：

   默認情況下，數據庫文件位于 data/databases/ 目錄下。例如，對于默認數據庫 neo4j，刪除相應文件：

   rm -rf data/databases/neo4j
   

3. 重新啟動 Neo4j 服務：

   neo4j start
   

3.5 注意事項

1. 備份數據：在清空數據之前，建議先備份現有數據，以防需要恢復。
2. 權限：確保執行清空數據操作的用戶具有足夠的權限。
3. 環境：在生產環境中執行這些操作時要格外小心，確保不會影響正常運行的數據和服務。