neo4j 基本查询

下面的示例使用公开的Neo4j 电影数据库。

创建数据模型

在创建属性图表数据库之前，开发适当的数据模型非常重要。这将为数据提供结构，并允许图表用户高效地检索他们正在寻找的信息。

Neo4j 数据模型采用以下数据模型：

它包括两种类型的节点标签：

• Person节点具有以下属性：name和born。

• Movie节点具有以下属性：title、released和tagline。

数据模型还包含Person和Movie节点之间的五种不同关系类型：ACTED_IN、DIRECTED、PRODUCED、WROTE和REVIEWED。其中两种关系类型具有属性：

• 关系ACTED_IN类型，具有roles属性。

• 关系REVIEWED类型，它有一个summary属性和一个rating属性。

要了解有关图形数据库数据建模的更多信息，请参加 GraphAcademy 提供的免费图形数据建模基础课程。

创建属性图形数据库

创建 Neo4j 电影数据库的完整 Cypher 查询可在此处找到。要创建完整图表，请针对空 Neo4j 数据库运行完整查询。

查找节点

该MATCH子句用于查找图中的特定模式，例如特定节点。该RETURN子句指定要返回找到的图形模式中的哪些内容。

例如，此查询将查找具有Person标签和名称的节点Keanu Reeves，并返回找到的节点的name和属性：born

询问

MATCH (keanu:Person {name:'Keanu Reeves'})
RETURN keanu.name AS name, keanu.born AS born

表 1. 结果

姓名	出生
行：1
"Keanu Reeves"	1964

还可以查询图中的多个节点。此查询会匹配所有带标签的节点Person，并将结果限制为仅包含五行。

询问

MATCH (people:Person)
RETURN people
LIMIT 5

表 2. 结果

人们
行：5
{"born":1964,"name":"Keanu Reeves"}
{"born":1967,"name":"Carrie-Anne Moss"}
{"born":1961,"name":"Laurence Fishburne"}
{"born":1960,"name":"Hugo Weaving"}
{"born":1967,"name":"Lilly Wachowski"}

关于条款组成的说明

与 SQL 类似，Cypher 查询使用各种子句构建，这些子句链接在一起以在彼此之间提供中间结果。每个子句的输入都是图的状态和由引用变量组成的中间结果表。第一个子句将查询前的图的状态和一个空的中间结果表作为输入。一个子句的输出是图的新状态和新的中间结果表，作为下一个子句的输入。最后