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Neo4j官方入门实例学习

Neo4j 彭东稳 8633次浏览 已收录 0个评论

一、官方入门实例介绍

为了方便用户入门,Neo4j Web管理界面提供了一个官方入门实例“电影关系图”,帮助初学者在自己电脑上一步步创建一个入门级别的图数据库。下面围绕这个“电影关系图”实例一步步介绍、分析其创建和查询等操作。

首先,打开Neo4j Web管理界面后,在引导实例区单即“Write Code”链接进入代码书写引导页,然后单击Movie Graph下的Create a graph链接就进入“电影关系图”实例引导界面了,如下图:

Neo4j官方入门实例学习

电影关系图实例将电影、电影导演、演员之间的复杂网状关系作为蓝本,使用Neo4j创建三者关系的图结构,虽然实例数据规模小但结构是相对完整的。

二、创建图数据

单击“电影关系图”实例引导页的右侧换页箭头可以看到一些实例代码,其中包含多个带有CREATE关键字的Cypher语句。单击代码块,代码块将自动填入到命令行输入区。单击运行命令按钮,图数据就创建完成了。

下面摘出一个实例进行Cypher语句分析,主要是电影、演员、导演的一个关系图,对于Cypher语句大致先了解一下即可。

2.1 创建电影节点

上面的Cypher语句使用CREATE指令创建了一个Movie节点,这儿节点上带有三个属性,分别表示这个电影的标题:The Matrix、发布时间:1999、宣传词:Welome to the Real World。

上述Cypher语句运行后将会在数据库中创建一个Movie节点,在数据库中的存储形态如下图:

Neo4j官方入门实例学习

2.2 创建人物节点

上面代码使用CREATE指令创建了一个Person节点,节点带有两个属性:名字和出生时间。在后续的6行代码中都使用了同样的CREATE指令分别创建了人物:Carrie、Laurence、Hugo、LillyW、LanaW和JoelS。

2.3 创建演员、导演、制片商关系

上面代码中除了使用CREATE指令外,还使用了箭头运算符,如: (Keanu)-[:ACTED_IN {roles:['Neo']}]->(TheMatrix),这一行的意思是创建一个演员参演电影的关系,演员Keanu以角色 roles:['Neo']参演ACTED_IN到电影 TheMatrix中。代码前4行都是创建演员参演电影关系的指令。第5-6行指令意思是创建导演与电影的关系,即LillyW导演了 [:DIRECTED]电影TheMatrix。第7行指令意思是生产商与电影的关系,即JoelS生产了[:PRODUCED]电影TheMatrix。

上面的指令运行完成后,数据库中会有以下整个关系图存储形态(电影、任务、关系三段代码要一起运行才行貌似):

Neo4j官方入门实例学习

这样数据库中一个电影、演员、导演、制片商的关系就创建出来了。官方示例后面代码的同样指令分别创建了电影:TheMatrixReloaded、TheMatrixRevolutions、TheDevilsAdvocate、AFewGoodMen等,然后又创建了与这些电影相关的演员、导演、制片商们之间的关系。

通过上述的创建指令就把“电影关系图”实例创建出来了。

三、检索节点

图数据库结构创建完毕后,下面介绍检索节点的相关操作。

3.1 查找人员

查找名为“Tom Hanks”的人物:

上面语句使用MATCH指令查找匹配条件:{name: “Tom Hanks”}的节点,执行的结果如下图:

Neo4j官方入门实例学习

结果区域有很多信息,比如节点属性(参演过的电影和导演过的电影)及节点本身属性名称及出生年月。可以好好看一看。

3.2 查找电影节点

查找名为“Cloud Atlas”的电影:

3.3 随机查找多个人物的人名

随机查找10个人物的名字:

上面指令查找10个Person节点,然后返回每个节点的name属性,返回结果如下图:

Neo4j官方入门实例学习

由于只返回了name属性,所以就不用图形化的形式返回了。

3.4 查找多个电影

查找1990年到2000年发行的电影的名称

有点略微复杂,首先匹配Movie节点,然后使用WHERE子句查询电影的released属性值大于1990并且小于2000的条件节点,然后只返回匹配节点的title属性。

四、查询关系

下面拓展MATCH指令的使用。

4.1 查找演员参演的电影

4.1.1 查找“Tom Hanks”参演过的电影的名称

上述指令首先匹配节点类型为Person、属性为{name: “Tom Hanks”}的节点,然后匹配此节点具有关系[:ACTED_IN],并且此关系指向某个电影节点的节点。返回结果如下:

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4.1.2 查找谁导演了电影“Cloud Atlas”

上面指令首先匹配属性为{title: “Cloud Atlas”}的节点,然后匹配此节点具有关系[:DIRECTED]并且是被某个节点指向的节点,再返回匹配节点的name属性。

4.1.3 查找与“Tom Hanks”同出演过电影的人

上面指令首先匹配节点类型为Person、属性为{name:“Tom Hanks”}的节点,然后匹配此节点通过[:ACTED_IN]关系指向的节点m,并且同时匹配某个节点coActors也通过[:ACTED_IN]关系指向的节点m,然后返回匹配节点m的name属性。这样与Tom Hanks同时出演过电影的人的姓名就查出来了。

4.1.4 查找与电影“Cloud Atlas”相关的所有人

上面指令首先匹配节点类型为Person的节点,然后匹配节点类型为Movie、节点属性为{title: “Cloud Atlas”}的节点,最后匹配他们两者之间存在某种关系(无论是导演还是演员关系)的情况,然后将人名、电影的关系类型、电影的关系同时返回。

Neo4j官方入门实例学习

通过结果可以看到返回了三列数据,这与RETURN语句后面的people.name、Type(relatedTo)、relatedTo相对应。

4.2 查询关系路径

你或许听说过“六度空间”理论,也就是说,世界上任何两个人,他们之间至多通过6条关系路径就可以相互联系到彼此。使用Neo4j的关系路径查询可以查找任意深度的关系路径,也就很轻松地能够实现人脉关系的查询了。

4.2.1 查找与演员“Kevin Bacon”存在4条及以内关系的任何演员和电影

上面指令首先匹配节点类型为Person、属性为{name: “Kevin Bacon”} 的节点,然后将关系深度限制为从1到4再进行遍历,最后返回匹配的所有节点。

4.2.2 查找与演员“Kevin Bacon”与“Meg Ryan”之间的最短关系路径

上面指令首先匹配节点类型我Person、属性为{name: “Kevin Bacon”}的节点,再匹配节点类型为Person、属性为{name: “Meg Ryan”}的节点,两者用[*]关系操作符相连代表两者存在任意深度的关系,然后使用shortestPath方法返回两者在所有深度关系遍历路径中最短的一条。返回结果如下图:

Neo4j官方入门实例学习

结果可以看出演员Meg Ryan与Tom Hanks同参演过Joe Versus the Volcano电影。而Tom Hanks与Kevin Bacon同参演过Apollo 13电影,这就是他们两者之间的最短关系路径。

五、思考与练习

基于这个“电影关系图”实例,可以考虑一下其他的应用场景:要为Tom Hanks推荐其他合作伙伴,一个比较好的办法就是通过认识Tom Hanks的人的人脉来寻找新的合作伙伴。

对于Tom Hanks来说,这意味着:

第一步,先找到Tom Hanks还没有合作过的演员,但Tom Hanks的合作伙伴曾经与其合作过。

第二步,找到一个可以向他的潜在合作者介绍Tom Hanks的人。

查找没有与Tom Hanks合作过的演员

找人将Tom Hanks介绍给Tom Cruise

六、清空数据库

上面的数据在操作后,有时候需要清理掉这些数据,下面的代码就可以做到。

查询任意数据:

摘自:Neo4j权威指南


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