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探索數(shù)據(jù)之間的奧秘:Neo4j圖數(shù)據(jù)庫引領(lǐng)新紀(jì)元

在數(shù)字化浪潮洶涌的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)最寶貴的資產(chǎn)之一。然而,隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長和數(shù)據(jù)關(guān)系的日益復(fù)雜,傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在處理諸如社交網(wǎng)絡(luò)、推薦系統(tǒng)、生物信息學(xué)等高度互聯(lián)的數(shù)據(jù)時顯得力不從心。Neo4j,作為圖數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的佼佼者,遙遙領(lǐng)先!

neo4j簡介

  • neo4j是由Java實(shí)現(xiàn)的開源NoSQL圖數(shù)據(jù)庫。自從2003年開始研發(fā),到2007年發(fā)布第一版。neo4j現(xiàn)如今已經(jīng)被各行各業(yè)的數(shù)十萬家公司和組織采用。
  • neo4j實(shí)現(xiàn)了專業(yè)數(shù)據(jù)庫級別的圖數(shù)據(jù)模型的存儲。與普通的圖處理或內(nèi)存級數(shù)據(jù)庫不同,neo4j提供了完整的數(shù)據(jù)庫特性,包括ACID事物的支持,集群支持,備份與故障轉(zhuǎn)移等。這使其適合于企業(yè)級生產(chǎn)環(huán)境下的各種應(yīng)用。

  • neo4j的版本說明:
  • 企業(yè)版:需要高額的付費(fèi)獲得授權(quán),提供高可用,熱備份等性能。
  • 社區(qū)開源版:免費(fèi)使用,但只能單點(diǎn)運(yùn)行。

neo4j圖數(shù)據(jù)庫概念?

??節(jié)點(diǎn):節(jié)點(diǎn)是Neo4j圖數(shù)據(jù)庫中的基本元素,用于表示實(shí)體或?qū)ο蟆C總€節(jié)點(diǎn)都可以看作是一個獨(dú)立的實(shí)體,如一個人、一部電影或一個城市。

  • 可以將節(jié)點(diǎn)類比為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表,對應(yīng)的標(biāo)簽可以類比為不同的表名,屬性就是表中的列。

??屬性:屬性是附加在節(jié)點(diǎn)或關(guān)系上的鍵值對,用于描述節(jié)點(diǎn)或關(guān)系的詳細(xì)特征。

??關(guān)系:關(guān)系連接兩個節(jié)點(diǎn),關(guān)系是方向性的,關(guān)系可以有一個或多個屬性

??標(biāo)簽:標(biāo)簽是Neo4j中對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類和組織的一種方式,類似于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表名。


neo4j圖數(shù)據(jù)庫的安裝?

neo4j圖數(shù)據(jù)庫的安裝流程:

  • 第一步:將neo4j安裝信息載入到y(tǒng)um檢索列表。

  • 第二步:使用yum install命令安裝。

  • 第三步:修改配置文件內(nèi)容 /etc/neo4j/neo4j.conf.

  • 第四步:啟動neo4j數(shù)據(jù)庫。

💦第一步:將neo4j安裝信息載入到y(tǒng)um檢索列表

sudo rpm --import https://debian.neo4j.com/neotechnology.gpg.key
sudo yum-config-manager --add-repo https://yum.neo4j.com/stable

💦第二步:使用yum install命令安裝

yum install neo4j

💦第三步:修改配置文件默認(rèn)在/etc/neo4j/neo4j.conf

dbms.directories.data=/var/lib/neo4j/data
dbms.directories.plugins=/var/lib/neo4j/plugins
dbms.directories.certificates=/var/lib/neo4j/certificates
dbms.directories.logs=/var/log/neo4j
dbms.directories.lib=/usr/share/neo4j/lib
dbms.directories.run=/var/run/neo4j# 導(dǎo)入的位置
dbms.directories.import=/var/lib/neo4j/import# 初始化內(nèi)存大小
dbms.memory.heap.initial_size=512m # web頁面地址
dbms.connectors.default_listen_address=0.0.0.0# HTTP Connector. There can be zero or one HTTP connectors.
dbms.connector.http.enabled=true
dbms.connector.http.listen_address=:7474 # HTTPS Connector. There can be zero or one HTTPS connectors.
dbms.connector.https.enabled=true
dbms.connector.https.listen_address=:7473 dbms.connector.bolt.enabled=true
dbms.connector.bolt.listen_address=:7687

💦第四步:啟動neo4j數(shù)據(jù)庫

# 啟動命令
neo4j start
  • 注意:如果使用的是云服務(wù)器,那么上述用到了7473端口、7687端口、就需要單獨(dú)去開端口。

neo4j的可視化管理后臺登陸?

(云服務(wù)器公網(wǎng)IP):7474? ? --> 進(jìn)入瀏覽器界面

🧨Cypher介紹與使用

Cypher是一種描述性的圖形查詢語言,相當(dāng)于MySQL中的SQL語句。

create命令

💯創(chuàng)建圖數(shù)據(jù)中的節(jié)點(diǎn)

# 創(chuàng)建命令格式:
# create是關(guān)鍵字,創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)名稱node_name, 節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽Node_Label, 放在小括號里面()
# 后面把所有屬于節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽的屬性放在大括號'{}'里面,依次寫出屬性名稱:屬性值,不同屬性用逗號','分隔
# 例如下面命令創(chuàng)建一個節(jié)點(diǎn)e, 節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽是Employee, 擁有id, name, salary, deptnp四個屬性:
CREATE (e:Employee{id:222, name:'Bob', salary:6000, deptnp:12})

match命令

💯匹配(查詢)已有數(shù)據(jù)

MATCH (e:Employee) RETURN e.id, e.name, e.salary, e.deptnoMATCH (n) return n # 查詢所有結(jié)點(diǎn)

merge命令

💯若節(jié)點(diǎn)存在,則等效與match命令; 節(jié)點(diǎn)不存在,則等效于create命令。

MERGE (e:Employee {id:146, name:'Lucer', salary:3500, deptno:16})

成功創(chuàng)建!

  • 然后再次用merge查詢,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)并沒有增加,因?yàn)橐呀?jīng)存在相同的數(shù)據(jù)了,merge匹配成功。

?

使用create創(chuàng)建關(guān)系

💯必須創(chuàng)建有方向性的關(guān)系,否則報(bào)錯。

# 創(chuàng)建一個節(jié)點(diǎn)p1到p2的有方向關(guān)系,這個關(guān)系r的標(biāo)簽為Buy, 代表p1購買了p2, 方向?yàn)閜1指向p2
CREATE (p1:Profile1)-[r:Buy]->(p2:Profile2)

創(chuàng)建完成關(guān)系后,再次查看全部:

使用merge創(chuàng)建關(guān)系

💯可以創(chuàng)建有/無方向性的關(guān)系。

# 創(chuàng)建一個節(jié)點(diǎn)p1到p2的無方向關(guān)系,這個關(guān)系r的標(biāo)簽為miss, 代表p1-miss-p2, 方向?yàn)橄嗷サ?MERGE (p1:Profile1)-[r:miss]-(p2:Profile2)

where命令

💯類似于SQL中的添加查詢條件。

# 查詢節(jié)點(diǎn)Employee中,id值等于123的那個節(jié)點(diǎn)
MATCH (e:Employee) WHERE e.id=123 RETURN e

delete命令

💯刪除節(jié)點(diǎn)/關(guān)系及其關(guān)聯(lián)的屬性。

# 注意:刪除節(jié)點(diǎn)的同時,也要刪除關(guān)聯(lián)的關(guān)系邊
MATCH (p1:Profile1)-[r]-(p2:Profile2) DELETE p1, r, p2

sort命令

Cypher命令中的排序使用的是order by

# 匹配查詢標(biāo)簽Employee, 將所有匹配結(jié)果按照id值升序排列后返回結(jié)果
MATCH (e:Employee) RETURN e.id, e.name, e.salary, e.deptno ORDER BY e.id# 如果要按照降序排序,只需要將ORDER BY e.salary改寫為ORDER BY e.salary DESC
MATCH (e:Employee) RETURN e.id, e.name, e.salary, e.deptno ORDER BY e.salary DESC

字符串函數(shù):

  • toUpper()函數(shù)
  • toLower()函數(shù)
  • substring()函數(shù)
  • replace()函數(shù)

toUpper()函數(shù)

將一個輸入字符串轉(zhuǎn)換為大寫字母。

  • 演示:
MATCH (e:Employee) RETURN e.id, toUpper(e.name), e.salary, e.deptno

?

💩toLower()函數(shù)?:將一個輸入字符串轉(zhuǎn)換為小寫字母。

💩substring()函數(shù):返回一個子字符串。

💩replace()函數(shù) :替換掉子字符串。


聚合函數(shù)

  • count()函數(shù)
  • max()函數(shù)
  • min()函數(shù)
  • sum()函數(shù)
  • avg()函數(shù)

count()函數(shù) :返回由match命令匹配成功的條數(shù)。

MATCH (e:Employee) RETURN count( * )

max()函數(shù) :返回由match命令匹配成功的記錄中的最大值。

# 返回匹配標(biāo)簽Employee成功的記錄中,最高的工資數(shù)字
MATCH (e:Employee) RETURN max(e.salary)

?其余的就不過多贅述,相信大家也明白了~


索引index?

  • Neo4j支持在節(jié)點(diǎn)或關(guān)系屬性上的索引,以提高查詢的性能。
  • 可以為具有相同標(biāo)簽名稱的所有節(jié)點(diǎn)的屬性創(chuàng)建索引。

創(chuàng)建索引:使用create index on來創(chuàng)建索引。

# 創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)Employee上面屬性id的索引
CREATE INDEX ON:Employee(id)

?

在Python中使用neo4j?

  • neo4j-driver是一個python中的package, 作為python中neo4j的驅(qū)動,幫助我們在python程序中更好的使用圖數(shù)據(jù)庫。

pip install neo4j-driver
from neo4j import GraphDatabase  uri = "bolt://localhost:7687"  # Neo4j 數(shù)據(jù)庫的 Bolt URI  
user = "neo4j"  # 用戶名  
password = "你的密碼"  # 密碼  driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password))def create_person(tx, name):  """在 Neo4j 數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建一個 Person 節(jié)點(diǎn)"""  tx.run("CREATE (a:Person {name: $name})", name=name)  with driver.session() as session:  session.write_transaction(create_person, "Alice")  session.write_transaction(create_person, "Bob")def get_person(tx, name):  """查詢并返回指定名稱的 Person 節(jié)點(diǎn)"""  result = tx.run("MATCH (a:Person {name: $name}) RETURN a.name AS name", name=name)  return [record["name"] for record in result]  with driver.session() as session:  alice_name = session.read_transaction(get_person, "Alice")  print(alice_name)  # 輸出: ['Alice']driver.close()
http://www.risenshineclean.com/news/49791.html

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