Neo4j 系列(1) —— 初识 Neo4j

# 首先进入Neo4J 需要安装的目录，然后上传 Neo4J 的压缩包并且解压
cd /usr/local/
# 解压 Neo4J 的压缩包
tar -zxf neo4j-community-3.5.30-unix.tar
# 进入 Neo4J 的目录
cd neo4j-community-3.5.30/
# 修改配置文件
vi conf/neo4j.conf
# =============== 修改注释 ================
# 将下列内容前的注释给去掉，以便其他机器可以建立连接
dbms.connectors.default_listen_address=0.0.0.0
dbms.connector.bolt.tls_level=OPTIONAL
dbms.connector.bolt.listen_address=:7687
dbms.connector.http.listen_address=:7474
dbms.connector.https.listen_address=:7473
#======================================
# 启动 neo4j
bin/neo4j console

# 拉取docker镜像
docker pull neo4j:3.5.22-community
# 运行镜像
docker run -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 --name neo4j \
-e "NEO4J_AUTH=neo4j/123456" \
-v /usr/local/soft/neo4j/data:/data \
-v /usr/local/soft/neo4j/logs:/logs \
-v /usr/local/soft/neo4j/conf:/var/lib/neo4j/conf \
-v /usr/local/soft/neo4j/import:/var/lib/neo4j/import \
neo4j:3.5.22-community

# 创建单个节点
create (p)
# 创建多个节点
create (q),(r)
# 创建带有标签的节点
create (a:label_a)
# 创建多标签节点
create (n:label_a:laberl_b)
# 创建带有标签属性的节点
create (n:person {name:'如来'})
# 创建节点还可以使用关键字 MERGE，即以合并的方式来创建。在使用这种方式创建节点时，将会检查节点存在与否，如果节点已经存在，则使用已有的节点；如果节点不存在，则创建一个新节点。
MERGE（n：Test {name："c"}）ON CREATE SET n.created = timestamp（）

#使用新节点创建关系
CREATE (n:person {name:'杨戬'})-[r:师傅]->(m:person {name:'玉鼎真人'}) return type(r)
#使用已知节点创建带属性的关系
match (n:person {name:'沙僧'}),(m:person{name:'唐僧'}) create (n)-[r:`师傅`{relation:'师傅'}]->(m) return r

# 依据标签查询节点
match(n:person) return n
# 依据标签属性进行查询
match(n:person {property:"value"}) return n
# 跳过前几个输出
match(n:person) return n skip 2
# 限制输出个数 
match(n:person) return n limit 2
# 显示查询节点的属性值
match(n:person) return id(n),n.name
# 使用 where 语句进行查询
match(n:person) where n.name='张三' and n.name='李四' return n
# 寻找某属性为空值的节点
match(n:person) where n.level is null return n
# 寻找属性值在某集合中的节点
match(n:person) where n.name in ['张三','李四'] return n
# 对查询结果进行排序
match(n:'person') return id(n),n.name order by id(n) desc
# 对于查询结果进行去重输出
match(n:'person') return distinct(n.name)
# 对查询结果进行统计
match(n:'person') return count(n)
# 对查询结果进行联合
match(n:'person') return n.name as name
union
match(m:'character') return m.name as name
# 检索有关系的相关节点
match (n:person)-[r]-(m:person) return n,r,m
# 使用WITH可以将上一条查询语句的结果链接起来，用于下一条查询语句之中，即起到一种管道的功能。下列查询语句使用WITH引用了MATCH子句的a和b。
MATCH（a）-[：KNOWS]-＞（b）
WITH a，count（b）AS knows
WHERE knows ＞ 0
RETURN a

# 按照条件搜索节点并为节点添加新的属性
MATCH (n:role {name:"fox"}) set n.age=32
# 也可以使用 unwind 语句配合 set 语句向节点中添加多个属性
UNWIND[{age：30}，{addr："sz"}] AS prop
MERGE（n：Test {name："b"}）
SET n += prop

# 删除节点
match (n:person {name:'张三'}) delete n
# 删除关系
match (n:person {name:'张三'})<-[r]-(m) delete r
# 删除属性
match (n:person {name:'张三'}) remove n.age

# 为某标签的的某属性创建索引
CREATE INDEX ON ：Person（name）
# 删除索引
DROP INDEX ON ：Person（name）

# 创建约束
CREATE CONSTRAINT ON（p：Person）
ASSERT p.name IS UNIQUE
# 删除约束
DROP CONSTRAINT ON（p：Person）
ASSERT p.name IS UNIQUE

# 找到其中一条最短路径
MATCH（p1：Person { name："观众10" }），（p2：Person { name："观众15" }），
p = shortestpath（（p1）-[*..10]-（p2））
RETURN p
# 显示所有的最短路径
MATCH（p1：Person { name："观众10" }），（p2：Person { name："观众15" }），
p =allshortestpaths（（p1）-[*..10]-（p2）
RETURN p