如何在neo4j中导入csv文件及出现的问题

本文介绍CSV文件导入Neo4j数据库的最佳实践,包括实体和关系类型的必要字段、路径配置、多关系导入注意事项、数据格式及编码问题解决方案。

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1.csv文件的实体类型必须有:ID,:LABEL,且必须大写。如图:
在这里插入图片描述
2.csv文件的关系类型必须有:STARET_ID,:END_ID,:TYPE,且是唯一的。如图:
在这里插入图片描述
导入数据可能出现的问题:
1.路径问题
1)使用相对路径导入

neo4j-admin import --nodes "import\disease.csv" --nodes "import\symptom.csv"  --relationships "import\disease-symptom-demo.csv"--multiline-fields=true

2)使用绝对路径导入

neo4j-admin import --mode=csv --database=medicine.db --nodes F:\app\Neo4J\neo4j-community-3.5.26\import\d.csv --nodes F:\app\Neo4J\neo4j-community-3.5.26\import\s.csv --relationships F:\app\Neo4J\neo4j-community-3.5.26\import\r.csv --multiline-fields=true

3)多关系导入//只要多于两个结点,一个关系,就必须有这一行代码

–multiline-fields=true
4)如果是自己新建的xls文件,需要把所有的数据都写完后,再变为csv,否则数据格式可能会乱。
5)中文乱码问题,将文件打开方式设为笔记本打开,另存为时,编码格式换为UTF-8
在这里插入图片描述

Neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库,它以图的形式存储数据,利用节点之间的关系进行数据的查询和分析。在实际应用中,经常需要将大量的数据导入Neo4j数据库中,而批量导入CSV文件是一种常见且高效的方法。以下是在Neo4j中批量导入CSV文件的基本步骤: 1. 准备CSV文件:首先需要准备好需要导入CSV文件CSV文件应包含需要导入的数据,并且每一行代表一个记录,每列代表一个属性。每个CSV文件通常对应数据库中的一个节点或关系类型。 2. 定义模式(Schema):在导入之前,可能需要定义或更新Neo4j数据库中的模式信息。这包括节点标签(Labels)和关系类型(Relationship types)以及相应的属性。 3. 使用Cypher语言导入Neo4j支持使用Cypher查询语言批量导入数据。Cypher是Neo4j的官方查询语言,专门用于处理图形数据。可以使用`LOAD CSV`语句配合`CREATE`或`MERGE`语句来导入数据。例如: ```cypher LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///path_to_csv_file.csv" AS csvLine MERGE (n:NodeLabel {id: csvLine.id}) SET n.property1 = csvLine.property1, n.property2 = csvLine.property2 ``` 在这个例子中,`LOAD CSV`读取CSV文件,`WITH HEADERS`表示第一行是标题行,`AS csvLine`为每行数据创建一个别名。`MERGE`用于创建或获取节点,`SET`用于设置节点的属性。 4. 批量导入执行:上述Cypher脚本可以通过Neo4j的命令行工具、Cypher Shell、或者编写到一个脚本文件中通过Neo4j Browser执行。 需要注意的是,对于非常大的CSV文件,可能需要考虑内存使用和事务大小的限制,可能需要分批处理数据或者增加事务大小限制。
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