Springboot集成neo4j实现知识图谱关系图-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Springboot集成neo4j实现知识图谱关系图。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

前言

使用neo4j来完成人员关系

公司项目有一个功能需要将各个人员关系列出，在参加评选的时候，进行展示和筛选

一、neo4j是什么？

neo4j是高性能的NOSQL图形数据库,在neo4j中，社区版本只能使用一个database。在neo4j中不存在表的概念，我们只需要注意两个东西，一个是节点，一个是关系。不同节点和相同节点都可以产生关系。

二、安装步骤

https://neo4j.com/download-center/

Springboot集成neo4j实现知识图谱关系图

我下载的是3.5.28，超过4.x，jdk版本需要11

1.启动

在bin目录下使用cmd命令 在命令框中执行 neo4j.bat console启动数据库

2.使用

1.登录管理页面 http://localhost:7474
2.第一次登录账号密码都是neo4j

2.简单命令

1.创建节点 create (:node1{nodeId:1,name:'王大'})
2.修改节点 merge (a:node1{nodeId:1}) set a.name='王小二' return a  //如果节点不存在就创建
3.删除节点 match (a:node1{nodeId:1}) delete a
4.查询节点 match (a:node1{nodeId:1}) return a
5.创建关系 create (a:node1{nodeId:1})-[:relationShip{shipId:1,shipName:'好友'}]->(b:node1{nodeId:2})
6.查询关系 match (a:node1)-[r:relationShip]->(b:node1) return a.name,r.shipName,b.name
7.在查询关系时可以在a和关系以及b中设置查询条件，或者在b后跟where条件来筛选

二、使用springboot集成neo4j

1.引入依赖

本项目是springboot框架进行开发的，所以在项目中添加pom依赖

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-data-neo4j</artifactId>
		</dependency>

2.功能实现

这个功能是对人员进行关系筛选，人员身份是两类，一种是评委，一种是选手，所以，我们使用PersonNode对象，并且使用type来区分
可以使用neo4j框架自带的注解进行标注，NodeEntity是存在neo4j数据库种node的节点名称，Property是存放在数据库的名称，Relationship是节点关系的属性，包括节点类型和指向。指向默认是向外，也可以向内和双向。personRelationship是另一个关系类的名称

@Data
@NodeEntity(label = "PersonNode")
public class PersonNode {

    @Id
    @GeneratedValue
    private Long id;

    @Property(name = "type")
    private Integer type; 

    @Property(name = "personId")
    private String personId;

    @Property(name = "name")
    private String name;

    @Property(name = "idCard")
    private String idCard;

    @Relationship(type = "personRelationship",direction = Relationship.OUTGOING) //这是关系
    private List<PersonRelationship> relationship;

}

@Data
@RelationshipEntity(type = "personRelationship")
public class PersonRelationship {

    @Id
    @GeneratedValue
    private Long id;

    @StartNode
    private PersonNode startNode;

    @EndNode
    private PersonNode endNode;

    /**
     @Property 注解用于定义单个属性，通常用于标注在实体类的字段上，指定该字段映射到节点或关系的一个属性
     @Properties 注解用于定义多个属性，通常用于标注在实体类的方法上，指定该方法返回一个 Map<String, Object>
     使用@Property注解时，如果属性名与注解的值相同，则可以省略注解的值
     */
    @Property
    private String relationName;  //关系类型

    private String typeName;  //分类名称

    private String level;   //等级

}

3.查询关系节点

1.创建一个PersonNodeRepository继承Neo4jRepository

2.在PersonNodeRepository可以使用注解@query来写cql语句

3.比如创建人员信息：我使用MERGE来实现，存在就更新

MERGE (n:PersonNode{personId: $personNode.personId}) SET n.name= $personNode.name,n.idCard=$personNode.idCard,n.type=$personNode.type return n
PersonNode saveOrUpdate(@Param("personNode")PersonNode personNode);

4.创建关系：先根据条件进行查询，在使用merge创建关系

    @Query("Match (s:PersonNode{personId: $relationExcel.startPersonId}),(e:PersonNode{personId:$relationExcel.endPersonId})" +
            "MERGE (s)-[:personRelationship {relationName:${relationExcel.relationName},typeName:${relationExcel.typeName},relationId:${relationExcel.relationId}]->(e) ")
    void createPersonRelation(PersonRelationExcel relationExcel);

5.在neo4j种，查询后的数据是一个特殊的格式类型。所以往往需要对这个格式进行处理，我们可以使用apoc插件来使返回的结果呈现多层关系一样的树状结构,在这个查询条件中，使用p来接收查询的结果，with将单个元素组组成列表，最后使用apoc生成树状数据。personRelationship中带有*表示查询所有层级的数据。如果不带 * ，那么只会返回两层数据

MATCH p=(n:PersonNode)-[:personRelationship*]->(m:PersonNode) 
with collect(p) as ps call apoc.convert.toTree(ps) yield value return value

4. 查询指定评委和指定选手中，存在指定关系，并返回关系集合

为什么要这样，因为前端的框架需要所有的节点list和所有的关系list

1.首先返回node节点，根据relationName，relationIdList，expertIdList，auditPersonIdList来筛选，ALL(rel IN r WHERE rel.relationName IN $dto.relationName ) ，r是一个列表，需要遍历r来判断是否存在。使用关系后，使用WITH和relationships ，relationship将获取到p中所有的关系，并且形成集合。UNWIND 将集合展开。可能有人问，集合展开和集合有什么关系：

有的集合长这样['a','b','c','d','e']  ，有的集合长这样：[['a','b','c'],['d','e']]
对于with形成的集合就长[['a','b','c'],['d','e']] , UNWIND 展开的集合长：['a','b','c','d','e']

最后我们得到了rs这样的集合，rs存在startNode和endNode的id，我们可以通过这两个属性来查询节点
我们使用collect来生成集合，并且使用distinct去重来获取到startNode的节点和endNode的节点
最后我们将这两个集合展开成一个集合返回

    @Query("MATCH p=(n:PersonNode)-[r:personRelationship*]->(m:PersonNode) " +
            "WHERE 1=1 " +
            "AND CASE WHEN size($dto.relationName) <> 0 THEN ALL(rel IN r WHERE rel.relationName IN $dto.relationName ) ELSE true END " +
            "AND CASE WHEN size($dto.relationIdList) <> 0  THEN ALL(rel IN r WHERE rel.relationId IN $dto.relationIdList ) ELSE true END " +
            "AND CASE WHEN size($dto.expertIdList) <> 0 THEN n.personId IN $dto.expertIdList ELSE true END " +
            "AND CASE WHEN size($dto.auditPersonIdList) <> 0 THEN m.personId IN $dto.auditPersonIdList ELSE true END " +
            "AND CASE WHEN $dto.other ='Y' THEN length(p) > 1 ELSE true END " +
            "WITH n, m, relationships(p) AS rels " +
            "UNWIND rels AS rs " +
            "match (a:PersonNode{personId:startNode(rs).personId}),(b:PersonNode{personId:endNode(rs).personId}) "+
            "WITH collect(distinct {personId:a.personId,type:a.type,name:a.name}) + collect(distinct {personId:b.personId,type:b.type,name:b.name}) as nodes1 "+
            "UNWIND nodes1 as nodes " +
            "RETURN DISTINCT nodes")
    List getNode(@Param("dto") RelationConditionDto dto);

2.获取关系的集合

和获取对象一样，注意，我们将r展开，还需要去重。match的结果关系可能有很多重复项文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-432415.html

    @Query("MATCH p=(n:PersonNode)-[r:personRelationship*]->(m:PersonNode) " +
            "WHERE 1=1 " +
            "AND CASE WHEN size($dto.relationName) <> 0 THEN ALL(rel IN r WHERE rel.relationName IN $dto.relationName )  ELSE true END " +
            "AND CASE WHEN size($dto.relationIdList) <> 0  THEN ALL(rel IN r WHERE rel.relationId IN $dto.relationIdList )  ELSE true END " +
            "AND CASE WHEN size($dto.expertIdList) <> 0 THEN n.personId IN $dto.expertIdList ELSE true END " +
            "AND CASE WHEN SIZE($dto.auditPersonIdList) <> 0 THEN m.personId IN $dto.auditPersonIdList ELSE true END " +
            "AND CASE WHEN $dto.other ='Y' THEN length(p) > 1 ELSE true END " +
            "UNWIND r AS rels " +
            "with distinct(rels) as rs "+
            "match (a:PersonNode{personId:startNode(rs).personId}),(b:PersonNode{personId:endNode(rs).personId}) "+
            "return a.personId as startId,a.name as startName,b.personId as endId,b.name as endName,rs.typeName as typeName,rs.relationName as relationName,rs.relationId as relationId")
    List<Map> getRelationList(@Param("dto") RelationConditionDto dto);