Python工具箱系列(三十一)-Toy模板网

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Neo4j是一个高性能的开源的，使用Java语言实现的NoSQL图数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络（从数学角度叫做图）上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。现实中很多数据都是用图来表达的，比如社交网络中人与人的关系、地图数据、或是基因信息等等。RDBMS并不适合表达这类数据，而且由于海量数据的存在，让其显得捉襟见肘。NoSQL数据库的兴起，很好地解决了海量数据的存放问题，图数据库也是NoSQL的一个分支，相比于NoSQL中的其他分支，它很适合用来原生表达图结构的数据。图数据库存储的结构就如同计算机科学中的数据结构中所论述的图，由顶点和边组成。

Neo4j适用于图形一类数据，例如：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓扑。Neo4j并为此专门进行了算法优化，也开发了相关的查询语言。这是Neo4j与其他NoSQL数据库的最显著区别。Neo4j不适用于：

◆记录大量基于事件的数据（例如日志条目或传感器数据）

◆对大规模分布式数据进行处理，类似于Hadoop

◆二进制数据存储

◆适合于保存在关系型数据库中的结构化数据

Neo4j提供了免费的社区版本，在数据量不大的情况下，可以用于开发。大规模部署与应用建议购买企业版。在ubuntu bionic下的安装过程如下所示：

wget -O - https://debian.neo4j.com/neotechnology.gpg.key | sudo apt-key add -
echo 'deb https://debian.neo4j.com stable latest' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/neo4j.list
sudo apt-get update

# 安装社区版本
sudo apt-get install -y neo4j

# 安装企业版本
sudo apt-get install -y neo4j-enterprise

systemctl status neo4j
systemctl start neo4j
systemctl enable neo4j

# 直接在本地检测是否安装成功
curl http://localhost:7474/

同样的，缺省情况下是只接受本地访问要求，可以编辑/etc/neo4j/neo4j.conf文件增加"dbms.default_listen_address=0.0.0.0"这一行，随后重新启动服务即可远程访问：

sed -i '$adbms.default_listen_address=0.0.0.0' /etc/neo4j/neo4j.conf
systemctl restart neo4j

以上使用sed命令增加了绑定地址，随后使用主流的浏览器(Edge,firefox,chrome)就可以访问数据库，如下图所示：

Python工具箱系列(三十一)

第一次访问时的缺省用户名与口令均是Neo4j，登录后需要修改。随后就进入到工作界面如下：

Python工具箱系列(三十一)

也可以使用传统的数据库客户端如DBeaver来访问Neo4j数据库。此时的连接属性设置如下图所示：

Python工具箱系列(三十一)

与SQL类似，Neo4j推出了专用于图的声明性文本查询语言Cypher。Cypher包含语句、关键词和表达式，比如谓词、函数等，其中很多大家都很熟悉（如WHERE，ORDER BY，SKIP LIMIT，AND，p.unitPrice > 10）。与SQL不同，Cypher完全是表达图模式的。添加了一个特殊子句MATCH来匹配数据中的这些模式。使用圆括号表示节点实体的圆，比如：(p:Product)。而关系的箭头使用-->来表达。Cypher语言在其它方面的重点是图概念，例如路径、可变长度路径、最短路径函数；列表上许多功能，操作和谓词的支持以及链接查询的功能。使用Cypher可以更新图结构和数据，甚至导入大量的CSV数据。通过用户定义的过程能够扩展语言。通过openCypher项目，Cypher已经成为一种现代图查询语言的开放标准，并且得到了多家数据库公司的支持。其语法可以参考[语法卡](https://neo4j.com/docs/cypher-refcard/current/)。

可以通过多种方式来访问Neo4j数据库：

◆ 使用命令行工具如Cypher shell等

◆使用主流的浏览器访问，Neo4j称为Neo4j browser

◆其它第三方工具软件

模仿movie graph，我们建立一个中文的图数据库。相关创建内容如下：

CREATE (Jiangshuying:Person {name:'江疏影', born:1986})
CREATE (胡哥:Person {name:'胡哥', born:1982})
CREATE (Jindong:Person {name:'靳东', born:1976})
CREATE (万莤:Person {name:'万莤', born:1982})
CREATE (Gentlemen:Teleplay {title:"恋爱先生", released:2017})
CREATE (NothingButThirty:Teleplay {title:'三十而已', released:2020})
CREATE (外科风云:Teleplay {title:'外科风云', released:2017})
CREATE (伪装者:Teleplay {title:'伪装者', released:2015})
CREATE (好先生:Teleplay {title:'好先生', released:2016})
CREATE (县委大院:Teleplay {title:'县委大院', released:2022})
CREATE (Jiangshuying)-[:ACTED_IN {roles:['江莱']}]->(好先生)
CREATE (Jiangshuying)-[:ACTED_IN {roles:['罗钥']}]->(Gentlemen)
CREATE (Jiangshuying)-[:ACTED_IN {roles:['王漫妮']}]->(NothingButThirty)
CREATE (Jindong)-[:ACTED_IN {roles:['庄恕']}]->(外科风云)
CREATE (Jindong)-[:ACTED_IN {roles:['明楼']}]->(伪装者)
CREATE (Jindong)-[:ACTED_IN {roles:['Boss']}]->(Gentlemen)
CREATE (胡哥)-[:ACTED_IN {roles:['明台']}]->(伪装者)
CREATE (胡哥)-[:ACTED_IN {roles:['梅晓哥']}]->(县委大院)
CREATE (万莤)-[:ACTED_IN {roles:['徐丽']}]->(好先生)

此时形成的知识图谱如下所示：

Python工具箱系列(三十一)

由此可见Neo4j对中文的支持非常好，可以混合用中英文来建立自己的知识图谱。下面的代码显示了，寻找万莤与胡哥间相互认识的最短路径。

match p=shortestpath((:Person {name:'江疏影'})-[*]-(:Person {name:'胡哥'})) return p

查询结果如下图所示：

Python工具箱系列(三十一)

当然这只是一个示例，因为并没有真正梳理每个人的关系，仅仅是从现有的知识中计算出来的。对于知识图谱来说，信息越充分，威力越巨大。

需要注意的是，以上命令必须一次性输入执行完成，否则就会出现看起来是一样的节点，但Neo4j会认为是不同的对象，从而形成意料之外的节点与关系。

Python操作知识图谱

安装了Py2neo就可以使用Python操作Neo4j了。我们也就可以在线处理大规模的数据，实现知识图谱的自动构建了。安装方法非常简单，直接在cmd中输入下列命令即可:

pip install py2neo

以下代码创建了一个极简的知识图谱，如下图所示：

Python工具箱系列(三十一)

示例代码如下所示：

from py2neo import Node, Relationship, Graph, NodeMatcher, RelationshipMatcher

# 远端NEO4J服务器
test_graph = Graph('http://172.20.103.169:7474',auth=('neo4j','88488848'))

A = Node("员工", name="张三", PID = 100)
B = Node("员工", name="李四", PID = 100)
C = Node("公司", name="西安衍舆",  CID = 99)
test_graph.create(A)
test_graph.create(B)
test_graph.create(C)
test_graph.create(Relationship(A, "工作于", C))
test_graph.create(Relationship(B, "工作于", C))

print(test_graph.nodes.match('员工').all())