Neo4j数据库模糊查询

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分类专栏： Neo4j 文章标签： Neo4j 图数据库
于 2023-01-29 11:29:54 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WwLK123/article/details/128785621
本文介绍了Neo4j数据库的模糊查询方法，包括单个查询条件的`=~`.模糊匹配对象.``，以及`startsWith`、`endsWith`、`contains`关键字的使用，同时讲解了如何进行多个查询条件的模糊查询，涵盖了节点和关系的查询操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、Neo4j单个查询条件模糊查询

1.1使用 =~’.模糊匹配对象.’ 进行表示

1.1.1 查询节点
MATCH(n:Author) WHERE n.name =~'.*梦.*' RETURN n
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图数据库模糊查询sql
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### 图数据库中的模糊查询 SQL 方法与示例 #### 1. 图数据库的模糊查询基础 图数据库通常使用 Cypher（Neo4j）、Gremlin 或 SPARQL 等查询语言，而不是传统的 SQL。尽管如此，某些图数据库仍然支持类似于 SQL 的语法来执行模糊匹配操作[^1]。 对于涉及字符串匹配的任务，可以利用 `LIKE` 关键字或正则表达式功能完成模糊查询需求。以下是几个典型例子： --- #### 2. 使用 Neo4j 和 Cypher 进行模糊查询 在 Neo4j 中，Cypher 提供了强大的模式匹配能力以及简单的字符串匹配机制。例如，假设有一个节点标签为 `Person`，其中包含属性 `name`，我们可以这样写一个模糊查询语句： ```cypher MATCH (p:Person) WHERE p.name =~ '.*Smith.*' RETURN p; ``` 这条语句会返回所有名字中包含 “Smith” 字样的人员记录[^3]。这里的关键点在于使用了正则表达式的特殊符号 `=~` 来替代传统 SQL 的 `LIKE` 操作符。 另外也可以通过参数化的方式提高灵活性： ```cypher MATCH (p:Person) WHERE toLower(p.name) CONTAINS {searchTerm} RETURN p; ``` 在这个版本里，我们用到了内置函数 `toLower()` 把大小写统一处理，并且借助变量 `{searchTerm}` 动态传入搜索词[^4]。 --- #### 3. PostgreSQL 上的图扩展插件模糊查询 PostgreSQL 结合其图数据管理工具包 pgRouting 或者 Apache AGE 插件也能很好地支持复杂网络结构下的模糊查找任务。特别是后者兼容 OpenCypher 协议使得迁移成本更低的同时保留更多高级特性[^5]。 举个例子来说，在创建好相应的顶点和边之后，如果我们想找出那些描述字段含有特定关键词的文章链接关系链路的话，可以用如下形式编写查询脚本： ```sql SELECT * FROM article_vertex av JOIN article_edge ae ON av.id = ae.src WHERE av.textdata ~* '(?i).*blockchain.*'; ``` 此处运用 POSIX 正规表达式配合忽略大小写的选项 `(?)i` 达成了跨平台一致性的效果[^6]。 --- #### 4. Gremlin 查询引擎中的模糊匹配实践 除了声明式风格的语言之外，命令式编程范式的代表作——TinkerPop/Gremlin 同样提供了丰富的 API 接口满足开发者定制化的诉求。下面给出一段 Python SDK 下调用 Groovy 脚本来达成目的示范代码： ```python from gremlin_python import statics from gremlin_python.structure.graph import Graph from gremlin_python.driver.driver_remote_connection import DriverRemoteConnection graph = Graph() g = graph.traversal().withRemote(DriverRemoteConnection('ws://localhost:8182/gremlin', 'g')) results = g.V() \ .hasLabel("product") \ .has("description", textContainsRegex(".*smartphone.*")) \ .valueMap(True).toList() print(results) ``` 上述片段展示了如何定位商品类别下任何提及智能手机概念的产品条目集合[^7]。 --- #### 总结 虽然主流图数据库并不严格遵循 ANSI-SQL 标准定义，但它们都不同程度地融入了一些熟悉的元素便于快速上手学习应用开发工作当中去。无论是选用哪种具体的实现路径都需要综合考虑业务场景特点权衡利弊做出最佳抉择。
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