65、Neo4j数据库操作：关系查询、图存储与节点标签添加

最新推荐文章于 2025-08-22 16:38:05 发布

白露未晞593

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分类专栏：数据库工具箱：MATLAB数据操作指南文章标签： Neo4j 关系查询图存储

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Neo4j数据库操作：关系查询、图存储与节点标签添加

1. 引言

在处理图数据库时，Neo4j是一个强大且广泛使用的工具。本文将详细介绍如何在Neo4j数据库中进行关系查询、存储有向图以及为节点添加标签的操作。这些操作对于管理和分析图数据至关重要，下面将通过具体的代码示例和步骤说明来展示它们的使用方法。

2. 通过关系标识符搜索关系

在Neo4j数据库中，我们可以使用 searchRelationByID 函数通过关系标识符来搜索关系。以下是具体的操作步骤和示例代码。

2.1 语法

relationinfo = searchRelationByID(neo4jconn,relationid)

2.2 描述

该函数使用Neo4j数据库连接，返回由关系标识符指定的Neo4j关系。

2.3 示例

假设我们有一个表示社交邻里的图数据存储在Neo4j数据库中，该数据库有七个节点和八个关系，每个节点有一个唯一的属性键名，值范围从User1到User7，每个关系的类型为 knows 。

% 创建Neo4j数据库连接
url = 'http://localhost:7474/db/data';
username = 'neo4j';
password = 'matlab';
neo4jconn = neo4j(url,username,password);

% 检查连接是否成功
neo4jconn.Message
% ans = [] 表示连接成功

% 搜索单个关系
relationid = 8;
relationinfo = searchRelationByID(neo4jconn,relationid)
% relationinfo 是一个 Neo4jRelation 对象，包含以下属性：
% RelationID: 8
% RelationData: [1×1 struct]
% StartNodeID: 5
% RelationType: 'knows'
% EndNodeID: 9

% 显示关系类型
relationinfo.RelationType
% ans = 'knows'

% 搜索多个关系
relationid = [4,5,6];
relationinfo = searchRelationByID(neo4jconn,relationid)
% relationinfo 是一个 3×5 的表格，包含以下变量：
% StartNodeID, RelationType, EndNodeID, RelationData, RelationObject

% 关闭数据库连接
close(neo4jconn)

2.4 输入参数

neo4jconn ：Neo4j数据库连接，由 neo4j 函数创建的 Neo4jConnect 对象。
relationid ：关系标识符，可以是单个关系的数值标量，也可以是多个关系的数值向量。

2.5 输出参数

relationinfo ：关系信息，对于单个关系返回 Neo4jRelation 对象，对于多个关系返回表格。

3. 在Neo4j数据库中存储有向图

使用 storeDigraph 函数可以将有向图转换为Neo4j图并存储在Neo4j数据库中。

3.1 语法

storeDigraph(neo4jconn,G)
storeDigraph(neo4jconn,G,Name,Value)
graphinfo = storeDigraph( ___ )

3.2 描述

storeDigraph(neo4jconn,G) ：将有向图转换为Neo4j图并存储在数据库中，有向图对象的节点和边表中的变量（除 EndNodes 变量外）成为Neo4j图中节点和关系的属性。
storeDigraph(neo4jconn,G,Name,Value) ：使用一个或多个名值对参数指定额外的选项。
graphinfo = storeDigraph( ___ ) ：使用上述任何输入参数组合返回图信息作为结构体。

3.3 示例

我们将通过几个示例来展示如何存储有向图。

3.3.1 存储有向图默认设置

% 创建Neo4j数据库连接
url = 'http://localhost:7474/db/data';
username = 'neo4j';
password = 'matlab';
neo4jconn = neo4j(url,username,password);

% 检查连接是否成功
neo4jconn.Message
% ans = [] 表示连接成功

% 创建有向图对象
G = digraph([1 1 3],[2 3 2],[1 2 3],{'User8','User9','User10'});

% 存储有向图
storeDigraph(neo4jconn,G)
% 默认情况下，storeDigraph 函数存储有向图时不使用节点标签，关系类型为 'Edge'

% 显示Neo4j图节点信息
criteria = ["Edge"];
graphinfo = searchGraph(neo4jconn,criteria);
graphinfo.Nodes
% ans 是一个 3×3 的表格，包含 NodeLabels, NodeData, NodeObject

% 显示Neo4j图关系信息
graphinfo.Relations
% ans 是一个 3×5 的表格，包含 StartNodeID, RelationType, EndNodeID, RelationData, RelationObject

% 关闭数据库连接
close(neo4jconn)

3.3.2 存储有向图并指定全局节点标签和关系类型

% 创建Neo4j数据库连接
url = 'http://localhost:7474/db/data';
username = 'neo4j';
password = 'matlab';
neo4jconn = neo4j(url,username,password);

% 检查连接是否成功
neo4jconn.Message
% ans = [] 表示连接成功

% 创建有向图对象
G = digraph([1 1 3],[2 3 2],[1 2 3],["User8" "User9" "User10"]);

% 存储有向图并指定全局节点标签和关系类型
storeDigraph(neo4jconn,G,'GlobalNodeLabel','Person', ...
    'GlobalRelationType','knows')

% 显示Neo4j图节点信息
criteria = {'Person'};
graphinfo = searchGraph(neo4jconn,criteria);
graphinfo.Nodes
% ans 是一个 10×3 的表格，包含 NodeLabels, NodeData, NodeObject

% 显示Neo4j图关系信息
graphinfo.Relations
% ans 是一个 11×5 的表格，包含 StartNodeID, RelationType, EndNodeID, RelationData, RelationObject

% 关闭数据库连接
close(neo4jconn)

3.3.3 存储有向图并指定节点标签和关系类型并返回输出

% 创建Neo4j数据库连接
url = 'http://localhost:7474/db/data';
username = 'neo4j';
password = 'matlab';
neo4jconn = neo4j(url,username,password);

% 检查连接是否成功
neo4jconn.Message
% ans = [] 表示连接成功

% 创建节点表格
names = {'User8';'User9';'User10'};
classification = {'Person';'Person';'Person'};
titles = {'Analyst';'Analyst';'Technician'};
nodetable = table(names,classification,titles,'VariableNames', ... 
    {'Name','Classification','Title'});

% 创建边表格
edge1 = [1 2];
edge2 = [3 3];
description = {'knows','works with'};
edgetable = table([edge1',edge2'],description', ...
    'VariableNames',{'EndNodes','Description'});

% 创建有向图对象
G = digraph(edgetable,nodetable);

% 存储有向图并指定节点标签和关系类型
labels = {'Classification';'Title'};
relation = 'Description';
graphinfo = storeDigraph(neo4jconn,G,'NodeLabel',labels, ...
    'RelationType',relation)
% graphinfo 是一个结构体，包含 Nodes 和 Relations 字段

% 显示Neo4j图节点信息
graphinfo.Nodes
% ans 是一个 3×3 的表格，包含 NodeLabels, NodeData, NodeObject

% 显示Neo4j图关系信息
graphinfo.Relations
% ans 是一个 2×5 的表格，包含 StartNodeID, RelationType, EndNodeID, RelationData, RelationObject

% 关闭数据库连接
close(neo4jconn)

3.4 输入参数

neo4jconn ：Neo4j数据库连接，由 neo4j 函数创建的 Neo4jConnect 对象。
G ：有向图，指定为 digraph 对象。

3.5 名值对参数

GlobalNodeLabel ：全局节点标签，可以是字符向量、字符向量的单元格数组、字符串标量或字符串数组。
NodeLabel ：节点标签，用于为结果Neo4j图中的节点指定不同的标签，必须与有向图对象中节点信息表的变量名匹配。
GlobalRelationType ：全局关系类型，默认值为 'Edge' ，可以是字符向量或字符串标量。
RelationType ：关系类型，用于为结果Neo4j图中的节点之间指定不同的关系类型，必须与有向图对象中边信息表的变量名匹配。

3.6 输出参数

graphinfo ：图信息，返回为一个结构体，包含 Nodes 和 Relations 字段。

4. 为Neo4j数据库中的节点添加标签

使用 addNodeLabel 函数可以为Neo4j数据库中的一个或多个节点添加标签。

4.1 语法

addNodeLabel(neo4jconn,node,labels)
nodeinfo = addNodeLabel(neo4jconn,node,labels)

4.2 描述

addNodeLabel(neo4jconn,node,labels) ：使用Neo4j数据库连接为一个或多个节点添加节点标签。
nodeinfo = addNodeLabel(neo4jconn,node,labels) ：返回更新后的节点信息，对于单个节点返回 Neo4jNode 对象，对于多个节点返回表格。

4.3 示例

我们将通过两个示例来展示如何为节点添加标签。

4.3.1 添加一个节点标签

% 创建Neo4j数据库连接
url = 'http://localhost:7474/db/data';
username = 'neo4j';
password = 'matlab';
neo4jconn = neo4j(url,username,password);

% 检查连接是否成功
neo4jconn.Message
% ans = [] 表示连接成功

% 检索第一个节点
nlabel = "Person";
nodeinfo = searchNode(neo4jconn,nlabel);
node = nodeinfo.NodeObject(1);

% 添加一个节点标签
labels = "Analyst";
addNodeLabel(neo4jconn,node,labels)

% 显示更新后的节点标签
nodeinfo = searchNode(neo4jconn,labels);
nodeinfo.NodeLabels
% ans 是一个 2×1 的单元格数组，包含 {'Person'} 和 {'Analyst'}

% 关闭数据库连接
close(neo4jconn)

4.3.2 添加多个节点标签并返回输出

% 创建Neo4j数据库连接
url = 'http://localhost:7474/db/data';
username = 'neo4j';
password = 'matlab';
neo4jconn = neo4j(url,username,password);

% 检查连接是否成功
neo4jconn.Message
% ans = [] 表示连接成功

% 查找具有 'Person' 标签的节点
nlabel = "Person";
nodeinfo = searchNode(neo4jconn,nlabel);
nodeinfo.NodeLabels
% ans 是一个 7×1 的单元格数组，每个元素为 {'Person'}

% 添加多个节点标签
node = nodeinfo.NodeObject;
labels = ["Analyst" "Scientist"];
nodeinfo = addNodeLabel(neo4jconn,node,labels);

% 显示更新后的节点信息
nodeinfo.NodeLabels
% ans 是一个 7×1 的单元格数组，每个元素为 {3×1 cell}，包含 'Person', 'Analyst', 'Scientist

% 关闭数据库连接
close(neo4jconn)

4.4 输入参数

neo4jconn ：Neo4j数据库连接，由 neo4j 函数创建的 Neo4jConnect 对象。
node ：节点，可以是 Neo4jNode 对象、 Neo4jNode 对象数组、数值标量或数值向量。
labels ：节点标签，可以是字符向量、字符向量的单元格数组、字符串标量或字符串数组。

4.5 输出参数

nodeinfo ：节点信息，对于单个节点返回 Neo4jNode 对象，对于多个节点返回表格。

5. 总结

通过本文的介绍，我们学习了如何在Neo4j数据库中进行关系查询、存储有向图以及为节点添加标签的操作。这些操作可以帮助我们更好地管理和分析图数据。在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的函数和参数，以满足不同的业务场景。

以下是一个简单的流程图，展示了整个操作的大致流程：

graph LR
    A[创建Neo4j数据库连接] --> B{选择操作}
    B -->|搜索关系| C[使用 searchRelationByID 函数]
    B -->|存储有向图| D[使用 storeDigraph 函数]
    B -->|添加节点标签| E[使用 addNodeLabel 函数]
    C --> F[关闭数据库连接]
    D --> F
    E --> F

通过这些操作，我们可以更高效地处理和管理Neo4j数据库中的图数据。

Neo4j数据库操作：关系查询、图存储与节点标签添加

6. 操作总结与对比

7. 注意事项

在使用这些操作时，还需要注意以下几点：
- 数据库连接 ：在进行任何操作之前，确保成功创建Neo4j数据库连接，并且在操作完成后及时关闭连接，避免资源浪费。可以通过检查 neo4jconn.Message 是否为空来确认连接是否成功。
- 参数类型 ：输入参数的类型必须严格按照要求指定，例如 relationid 必须是数值标量或向量， labels 可以是字符向量、字符向量的单元格数组、字符串标量或字符串数组等。
- 名值对参数 ：在使用 storeDigraph 函数时， GlobalNodeLabel 和 NodeLabel 、 GlobalRelationType 和 RelationType 不能同时使用，需要根据实际需求选择合适的参数。

8. 常见问题及解决方法

9. 拓展应用

除了上述介绍的基本操作，这些功能还可以应用于更复杂的场景，例如：
- 社交网络分析 ：通过存储社交关系图，使用 searchRelationByID 函数可以快速查找特定用户之间的关系；使用 addNodeLabel 函数可以为用户添加不同的标签，如兴趣爱好、职业等，方便进行用户分类和分析。
- 知识图谱构建 ：在构建知识图谱时， storeDigraph 函数可以将实体和关系存储到Neo4j数据库中，通过指定节点标签和关系类型，可以更好地组织和管理知识图谱。

以下是一个拓展应用的流程图，展示了在社交网络分析中的应用流程：

graph LR
    A[创建Neo4j数据库连接] --> B[存储社交关系图]
    B --> C{分析需求}
    C -->|查找特定关系| D[使用 searchRelationByID 函数]
    C -->|用户分类| E[使用 addNodeLabel 函数添加标签]
    D --> F[进行关系分析]
    E --> F
    F --> G[关闭数据库连接]