你知道图数据库-Neo4j是咋回事吗？来看看-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了你知道图数据库-Neo4j是咋回事吗？来看看。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。

一. 背景介绍

最近有粉丝问我，百度百科中的明星关系效果是如何实现的呢？比如下图这种效果：

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这种功能可以用关系型数据库来实现吗？答案当然是肯定的！其实简单的关系维护，本就是关系型数据库擅长的事情，但如果关系维度过多且关联足够复杂，还适合用关系型数据库吗？

比如实际生活中，人与人之间可能存在多重关系与交集，且分别还有自己的社交圈，圈子与圈子之间又存在各种交集。另外除了人与人之间的关系，还牵连到人物本身的作品、成绩、历史事件的关系等等...... 想想是不是就挺复杂的了？且不说构建这么庞大且复杂的关系之后，查询性能是否可以保证，仅仅只是这些人物、作品、地点、成绩、事件、关系等表结构的设计，就够开发者喝一壶的了。

类似的场景实际上还有很多，比如天眼查里的企业、法人、股东、投资者、事件等之间的关系；再比如商城项目中，商铺、买家、商品、订单、渠道之间的关系等。对于类似这种功能，如果仅仅只是依靠关系型数据库，一旦碰到深度关联的需求，那就等着系统重构吧。

那该怎么解决呢？当然就是今天的主角 - 图数据库Neo4j来搞定咯！

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这是一张Neo4j官方提供的电影、导演、演员、主角的关系数据，怎么样？看着是不是就很高端大气上档次？既然如此，那我就带大家认识一下Neo4j吧！

二. 图数据库概述

2.1 什么是图数据库？

图数据库(Graph Database)是基于图论实现的一种NoSQL数据库。在图论中，图的基本元素为节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。

在图数据库中，数据与数据之间的关系通过节点和关系构成一个图结构，并在此结构上实现数据库的所有特性(CRUD)，还有事务处理等能力。

2.2 图数据库 vs 关系型数据库

关系型数据库的弊端

关系型数据库将高度结构化的数据存储在二维表格中，并且通过外键约束来实现表与表之间的关联关系。关系数据库通过外键去主表中寻找匹配的主键记录进行搜索匹配，这种操作是计算密集型和内存密集型的，并且操作次数是表中记录的指数级别，当数据量巨大，或者关系特别复杂(关联表特别多)时，查询成本将会变的巨大。

图数据库的优势

图数据库中，关系是最重要的元素。每个节点都直接包含一个关系列表，关系列表存放此节点与其他节点的关系记录。关系记录类型和方向组织起来，并且保存附加属性，当进行连接Join时，图数据库都将使用关系列表直接放行连接的节点，无须进行记录搜索匹配的操作。

这种预先保存关系列表的方式，使得图数据库能够提供比关系型数据库高几个数量级的性能，特别对于复杂连接的查询，Neo4j可以实现毫秒级的响应。

2.3 图数据库的运用场景

学习一个技术，我觉得最重要的就是这个技术能解决什么问题？Neo4j的运用场景很多，以下就是给大家列举的几个场景的运用场景：

朋友圈关系维护，好友推荐，可能认识的人

金融圈行为管理，防电话欺诈

电商项目中商品多维度智能推荐

短视频搜索联想

.......

三. Neo4j基础

3.1 概述

官网：https://neo4j.com/

Neo4j是由Java实现的开源NoSQL图数据库。2003年研发，2007年正式发布第一版。Neo4j实现了专业数据库级别的图数据库模型的存储，与普通的图处理不同，Neo4j提供了完整的数据库特性，包括ACID事务、集群支持、备份、故障转移等，使其适用于企业级生产环境下的各种应用。

废话不多说，咱们直接开整吧！！！！！！

3.2 Neo4j安装

这里我们选择比较简单的docker-compose的安装方法，如果没有学过docker-compose的小伙伴，你要先学习下这块内容哦。

1). 编写docker-compose.yml

neo4j:
  image: neo4j:5.5.0-community
  container_name: neo4j
  ports:
    - 7474:7474
    - 7687:7687
  environment:
    NEO4J_AUTH: neo4j/neo4j123456
  volumes:
    - ./neo4j/data:/data
    - ./neo4j/logs:/logs
    - ./neo4j/conf:/var/lib/neo4j/conf
    - ./neo4j/import:/var/lib/neo4j/import
  restart: always

2). 运行容器

docker-compose up -d neo4j

3). 访问Neo4j管理平台

http://ip:7474/

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3.3 Neo4j的基本元素

节点

关系

3.3.1 节点

节点(Node)是图数据库中的一个基本元素，用以表示一个实体记录，就像关系型数据库中的一条记录一样。每个实体可以有0到多个属性(Property)，这些属性以key-value形式存在。同时每个节点还具有相应的标签(Label)，用来区分不同类型的节点。

3.3.2 关系

关系(Relationship)也是图数据库中的基本元素。关系用来连接两个节点，有起始节点和终止节点，另外，与节点一样，关系可以包含多个属性，但是只能有一个类型(Type)。

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注意：

在图遍历时，可以指定关系遍历的方向或者指定为无方向，故在创建关系时，不用给两个节点创建双向关系；

一个节点可以存在指向自己的关系。

3.3.3 属性

节点和关系都可以拥有多个属性，属性由键值对组成，属性值可以是基本的数据类型，也可以由基本数据类型组成的数组。

注意：

属性没有null的概念；

属性不需要时，可以直接将整个键值对都移除，可以使用is null判断属性是否存在。

类型	说明	备注
boolean	布尔值
byte	8位整数
short	16位整数
int	32位整数
long	64位整数
float	32位浮点数
double	64位浮点数
char	16位无符号整数代表的字符	u0000 to uffff
string	Unicode字符序列

3.3.4 路径

使用节点和关系创建一个图后，图中任意两个节点间，都是可能存在路径的。路径有长度的概念，也就是路径中关系的条数。简单来说，如果两个节点之间只有一个关系，那路径的长度就是1

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四. Cypher语句(CQL语句)

4.1 Cypher概述

Cypher是一种声明书图数据库查询语言，能高效的查询和更新图数据。有点类似关系型数据库中的SQL语言。

4.1.1 节点语法

Cypher采用一对括号表示节点，比如()、(person)

()：表示一个匿名节点；(n)：表示一个(一批)的节点，并且用一个变量n代表这个(这批)节点；(:Label)：表示一个(一批)标签为Label的节点；(n:Label)：表示一个(一批)标签为Label的节点，并且用一个变量n代表这个(这批)节点；(n:Label {key:"value"})：表示一个(一批)标签为Label，属性key的值为value的节点，并且用一个变量n代表这个(这批)节点。

4.1.2 关系语法

Cypher使用 -- 表示一个关系，有方向的关系加上一个箭头即可。反括号[...]用于添加详情，里面可以包括变量、属性和类型信息。

--：无方向的关系，只表示关系的存在性；-->：向右方向的关系；<--：向左方向的关系；-[r]->：表示一个(一批)关系，并且用一个变量r表示这个(这批)关系；-[:Type]->：表示一个(一批)类型为Type的关系；-[r:Type]->：表示一个(一批)类型为Type的关系，并且用一个变量r表示这个(这批)关系；-[r:Type {key: ["value"]}]->：表示一个(一批)类型为Type、属性key的值为数组["Neo"]的关系，并且用一个变量r表示这个(这批)关系。

4.2 基本语法

CQL命令	说明
create	创建节点、关系和属性
match	查询节点、关系和属性
return	返回查询结果
where	过滤查询数据
delete	删除节点和关系
remove	删除节点/关系的属性
order by	排序查询数据
set	添加或更新标签

4.2.1 准备测试数据

查看Neo4j数据库

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创建测试数据

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4.2.2 match语句

使用指定的模式检索数据库，通常与WHERE语句一起使用。

查找所有节点

match (n)
return n

查询带有某个标签的所有节点

//返回所有<电影>节点
 match (n:Movie)
 return n

 //返回所有<电影>节点的<标题>属性值以及节点的所有<标签>
 match (n:Movie)
 return n.title, labels(n)

查询关联节点

//返回Tom Hanks有关系的所有节点
 match (n {name: 'Tom Hanks'}) -- (m)
 return m

 //返回Tom Hanks有参与的所有电影节点
 match (n {name: 'Tom Hanks'}) -- (m:Movie)
 return m

 //返回Tom Hanks导演（:DIRECTED）的所有电影节点
 match (n {name: 'Tom Hanks'}) -[:DIRECTED]- (m:Movie)
 return n,m //同时返回两种节点

 //返回所有和电影《A Few Good Men》有关的人物节点
 match (m:Movie {title:"A Few Good Men"}) <-[r]- (n:Person)
 return n,m

 //同上，关系方向相反
 match (n:Person) -[r]-> (m:Movie {title:"A Few Good Men"})
 return n,m

 //返回所有和电影《A Few Good Men》有关的人物的关系类型
 match (m:Movie {title:"A Few Good Men"}) <-[r]- (n:Person)
 return type[r]

 //返回电影《Something's Gotta Give》参与（:ACTED_IN）或者编写（:WROTE）人物节点
 match (m {title:"Something's Gotta Give"}) <-[:WROTE|:ACTED_IN]- (n:Person)
 return n,m

 //查询电影和人物之间的关系 包含属性roles，并且值为["Jane"]的相关数据
 match p = (m:Movie) -[* {roles:["Jane"]}]- (n:Person)
 return p

查询多个关系

//查询人物Susan Sarandon参与的电影（:movie）,以及这些电影的导演节点（:DIRECTED）
 match (n:Person {name:"Susan Sarandon"}) -[:ACTED_IN]-> (m:Movie) <-[:DIRECTED]-(x:Person)
 return m,x

查询多级关系

孤驻一郑[电影] 
    https://mr.baidu.com/14mMKrYDLQ4

查询最短路径

//查找电影《Ninja Assassin》和电影《Speed Racer》之间最短的关系路径
 //shortestPath()函数 - 找到两个节点之间的最短路径
 match 
    (m1:Movie {title:"Ninja Assassin"}),
    (m2:Movie {title:"Speed Racer"}),
    p = shortestPath((m1)-[*0..5]-(m2))
 return p

 //查找所有最短路径
 //allshortestPaths()函数 - 找到两个节点之间所有的最短路径
 match 
    (m1:Movie {title:"Ninja Assassin"}),
    (m2:Movie {title:"Speed Racer"}),
  p = allshortestPaths((m1)-[*0..5]-(m2))
 return p

 //查找电影《Ninja Assassin》和电影《Speed Racer》之间最短的所有关系路径，但是要排除掉id为174的关系路径
 //relationships(p)函数 - 获取变量p中代表的所有关系
 match 
    (m1:Movie {title:"Ninja Assassin"}),
    (m2:Movie {title:"Speed Racer"}),
    p = allshortestPaths((m1)-[r*0..5]-(m2))
 where none(r in relationships(p) where id(r) = 174)
 return p

根据id查询

//查询id为127的节点
 match (n)
    where id(n) = 127
 return n

 //查询关系id为117的关系以及连接节点
 match p = ()-[r]-()
  where id(r) = 177
 return p

 //多id查询
 match p = ()-[r]-()
  where id(r) in [177,17]
 return p

4.2.3 where 语句

where不能单独使用，只能作为match、optinal match、start和with的一部分。和with和start配合使用时，where用于过滤结果。对于match、optinal match，where用于增加约束，这时不能看成匹配完成后过滤结果。

基本使用

//返回所有电影节点 等同于match(n:Movie) return n
 match (n) 
 where n:Movie return n

 //返回所有发行时间（released）小于1995年的电影
 match (n:Movie) 
 where n.released < 1995 return n

 //返回所有影评（REVIEWED）中，评分（rating）小于50分的相关数据
 match p = () -[r:REVIEWED]- () 
 where r.rating < 50 return p

 //返回所有不存在released属性的节点
 match (n) 
 where n.released is null return n

 //返回所有存在released属性的节点
 match (n) 
 where n.released is not null return n

属性过滤中，n.属性名称 等价于 n["属性名称"]

布尔运算

可以在where中使用布尔运算符：

and

or

not

//返回电影2012年之前发行（released），并且编剧（WROTE）的出生年月（born）不低于1960年的电影与编剧关系
 match p = (n:Movie) -[r:WROTE]- (m:Person) 
 where n.released <= 2012 and not m.born <= 1960  return p

字符串匹配

//返回所有以C开头的电影节点，类似于sql中的like 'C%'
 match (n)
 where n.title starts with 'C' 
 return n

 //返回所有以c结尾的电影节点，类似于sql中的like '%c'
 match (n)
 where n.title ends with 'c' 
 return n

 //返回所有包含c的电影节点，类似于sql中的like '%c%'
 match (n)
 where n.title contains 'c'
 return n

注意：

字符串匹配方式，是大小写敏感的；

如果要反向匹配，只需要在前面加上not即可，比如 not n.title contains 'c'。

路径匹配

//返回Jim Cash编剧的所有电影节点
 match (n:Person),(m)
 where n.name = 'Jim Cash' and (n)-[:WROTE]->(m)
 return n,m

 //返回Jim Cash编剧的所有电影节点
 match (n:Person),(m)
 where n.name = 'Jim Cash' and (n)-[:WROTE]->(m)
 return n,m

 //返回Meg Ryan没有参演的所有电影节点
 match (n:Person),(m)
 where n.name = 'Meg Ryan' and m:Movie and not (n)-[:ACTED_IN]->(m)
 return n,m

 //返回参演过RescueDawn电影的所有人员节点
 match(n) 
 where (n)-[:ACTED_IN]->(:Movie{title: "RescueDawn"})
 return n

列表

//返回姓名为Zach Grenier和Christian Bale的人员节点
 match(n) 
 where n.name in ["Zach Grenier", "Christian Bale"]
 return n

注意：in后面是用的[]，和sql不一样

4.2.4 create语句

create语句用于创建图元素：节点和关系

创建节点

//创建单个节点
 create (n)
 //创建多个节点
 create (n),(m)
 //创建带标签的节点
 create (m:Movie)
 //创建带多个标签的节点
 create (n:Person:Docter)
 //创建带标签并且带属性的节点
 create(n:Person {name:"张三",age:18})

注意：

创建的节点标签可以完全自定义；

创建的节点属性可以完全自定义。

创建关系

//创建<张三>和<王五>之间的<朋友>关系
 match(n1:Person {name:"张三"}),(n2:Person {name:"王五"})
 create (n1)-[r:Friend]->(n2)
 return r

注意：

创建节点关系时，必须携带关系的方向；

这种创建关系的方式，必须保证节点已经存在。

//创建<张三>和<王五>之间的<朋友>关系，并且附带了相识的时间和关系的类型
 match(n1:Person {name:"张三"}),(n2:Person {name:"王五"})
 create (n1)-[r:Friend {date: "2012-12-01", type:"同窗"}]->(n2)
 return r

//创建3个节点的并创建他们的关系
 create p=(n:People {name:"关羽"})-[r:Borther {type:"二弟"}]
 ->(m:People {name: "刘备"})
 <-[r2:Borther {type:"三弟"}]-(k:People {name:"张飞"})
 -[r3:Borther {type:"三弟"}]->(n)
 return p

五. SpringBoot操作Neo4j

这里大家注意一点哦，带大家用的是最新的Neo4j5.5，最低只支持JDK17，还在用JDK8的小伙伴，给了你们一个升级JDK的理由，嘿嘿。

5.1 基本步骤

1). 添加依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
        <version>2.5.5</version>
        <scope>import</scope>
        <type>pom</type>
    </dependency>
 </dependencies>

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

注意：

Neo4j 5.x最低支持JDK17；

SpringBoot最低要求2.5.5的版本。

2). 配置文件

spring:
  neo4j:
    uri: bolt://ip:7687
    authentication:
      username: neo4j
      password: neo4j

3). 准备节点实体

package com.qf.neo4j.entity;

 import lombok.Data;
 import org.springframework.data.neo4j.core.schema.GeneratedValue;
 import org.springframework.data.neo4j.core.schema.Id;
 import org.springframework.data.neo4j.core.schema.Node;
 import org.springframework.data.neo4j.core.schema.Relationship;

 import java.util.ArrayList;
 import java.util.HashSet;
 import java.util.Set;

 @Data
 @Node(primaryLabel = "student", labels = {"person"})
 public class Student {
    @Id
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String sex;

    @Relationship(type = "select", direction = Relationship.Direction.OUTGOING)
    private Set<StuCourRelations> stuCourRelations = new HashSet<>();

    public void addStuCourRelations(StuCourRelations stuCourRelations) {
        this.stuCourRelations.add(stuCourRelations);
    }
 }

package com.qf.neo4j.entity;

 import lombok.Data;
 import org.springframework.data.neo4j.core.schema.GeneratedValue;
 import org.springframework.data.neo4j.core.schema.Id;
 import org.springframework.data.neo4j.core.schema.Node;

 import java.math.BigDecimal;

 /**
 * 课程
 */
 @Data
 @Node(primaryLabel = "course")
 public class Course {
    @Id
    private Long id;
    private String courseName;
    private BigDecimal price;
 }

package com.qf.neo4j.entity;

 import lombok.Data;
 import org.springframework.data.neo4j.core.schema.*;
 import java.util.Date;

 @Data
 @RelationshipProperties
 public class StuCourRelations {
    @Id
    @GeneratedValue
    private Long id;

    /**
     * 选课的时间
     */
    private Date time;
    @TargetNode
    private Course course;
 }

4). 操作Neo4j

/**
 * spring提供的操作对象
 */
 @Autowired
 private Neo4jTemplate neo4jTemplate;

 /**
 * 原生操作对象，获取Session进行原生操作
 */
 @Autowired
 private Driver driver;

5.2 相关操作

保存完整关系

/**
 * 添加节点
 */
 @Test
 public void insert(){
    //准备一个学生节点
    Student student = new Student();
    student.setId(5L);
    student.setName("小明");
    student.setAge(18);
    student.setSex("男");

    //准备两个课程节点
    Course course1 = new Course();
    course1.setId(100L);
    course1.setCourseName("Java高级开发");
    course1.setPrice(BigDecimal.valueOf(199.99));

    Course course2 = new Course();
    course2.setId(101L);
    course2.setCourseName("C语言基础");
    course2.setPrice(BigDecimal.valueOf(259.99));

    //创建学生和课程的关系
    StuCourRelations stuCourRelations = new StuCourRelations();
    stuCourRelations.setCourse(course1);
    stuCourRelations.setTime(new Date());
    student.addStuCourRelations(stuCourRelations);

    StuCourRelations stuCourRelations2 = new StuCourRelations();
    stuCourRelations2.setCourse(course2);
    stuCourRelations2.setTime(new Date());
    student.addStuCourRelations(stuCourRelations2);

    neo4jTemplate.save(student);
 }

追加关系

/**
 * 追加节点
 */
 @Test
 public void append(){
    //将学生和课程关联起来
    Course course = neo4jTemplate.findById(156L, Course.class).get();
    Student student = neo4jTemplate.findById(5L, Student.class).get();
    System.out.println(student);

    //创建关联关系
    StuCourRelations courRelations = new StuCourRelations();
    courRelations.setTime(new Date());
    courRelations.setCourse(course);

    student.addStuCourRelations(courRelations);
    //保存关系
    neo4jTemplate.save(student);
 }

查询数据

/**
 * 根据CQl查询
 */
 @Test
 public void query(){
    //查询id为5的学生1..2级相关的节点
    String cql = """
        match p = (n:student {id:5}) -[r*1..2]- (m)
        return p
        """;
    
    List<Course> result = neo4jTemplate.findAll(cql, Course.class);
    System.out.println("查询集合：" + result);
 }

六. 结语

感谢大家观看Neo4j 5.x的入门篇，因为篇幅所限，还有很多语法和使用技巧没办法写出来，感兴趣的小伙伴可以去官网学习下Neo4j更高级的用法，或者私信我获取更多学习资料。关注千锋官方博客，干货天天都不断哦！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-659903.html

到了这里，关于你知道图数据库-Neo4j是咋回事吗？来看看的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！