在構建知識圖譜的時候，Neo4j用來建立實體之間的關系非常方便，下面簡單介紹一下它的使用方法：

Neo4j數據庫可以使用以下幾個概念存儲任何種類的數據。

1，節點-圖形數據記錄

2，關系-連接節點

3，屬性-指定的數據值

Neo4j將數據存儲在Graph中，并將記錄成為節點

最簡單的圖只有一個名為屬性名為值的單個節點。我們先來繪制一下朋友的社交圖。

1，首先為節點繪制一個圓

2，添加名字為Email

3，這個人來自瑞典

節點是數據，數據是屬性，屬性是鍵值對，如下圖。

單個節點

標簽，關聯一組節點

節點可以通過每個成員的標簽組合在一起，在我們的社交圖中，我們將標記代表Person的每個節點。

1，將標簽Person應用到我們為Emil創建的節點

2，Person節點顏色呈紅色

一個節點可以有零個或多個標簽，標簽沒有任何屬性，如下圖。

帶有標簽的節點

更多節點，一般可以混合使用通用屬性

像任何數據庫一樣，在Neo4j中存儲數據可以像添加更多記錄一樣簡單，我們將添加更多的節點。

類似的節點可以有不同的屬性，屬性可以是字符串，數字或布爾值，Neo4j可以存儲數十億個節點。如下圖。

多個節點

關系-連接圖中的節點

Neo4j的厲害之處在于連接數據。要關聯任何兩個節點，請添加描述節點如何關聯的關系。

在我們的社交圖表中，我們只說誰知道誰：

1，Emil知道Johan和lan。

2，Johan知道Lan和Rik。

3，Rik和Lan知道Allison。

關系總有方向性的，關系總是有一種類型，關系形成數據模式，如下圖。

將多個節點用關系連接

關系屬性-存儲由兩個節點共享的信息

在屬性圖中，關系也可以包含屬性的數據記錄，仔細查看Emil的關系，請注意：

自2001年以來，Emil一直認識Johan，Emil和Ian的分為5（滿分為5），其他人都可以擁有類似的關系屬性，如下圖。

關系的屬性

屬性圖包含節點和關系，兩者都有屬性。

我們使用Cypher生成一個小型社交圖，Cypher是Neo4j對應的查詢語言，安裝好Neo4j，從瀏覽器進入到（默認）localhost：7474，登陸（賬號密碼默認為neo4j，成功后還需設置新密碼）然后在上方使用Cypher，如下圖。

查詢語言輸入欄

CREATE (ee:Person { name: "Emil", from: "Sweden", klout: 99 })

CREATE子句用來創建數據

()括號來表示一個節點

ee為新節點添加一個變量并標注Person

{}來向節點添加屬性

結果

查找節點

現在找到代表Emil的節點

MATCH (ee:Person) WHERE ee.name = "Emil" RETURN ee;

MATCH子句來指定節點和關系的模式

（ee：Person）具有標簽'Person'的單個節點模式，其將匹配變量'ee'

WHERE子句限制結果

ee.name =“Emil”將名稱屬性與值“Emil”進行比較

RETURN子句用于請求特定結果

結果

創建更多的節點和關系

MATCH (ee:Person) WHERE ee.name = "Emil"

CREATE (js:Person { name: "Johan", from: "Sweden", learn: "surfing" }),

(ir:Person { name: "Ian", from: "England", title: "author" }),

(rvb:Person { name: "Rik", from: "Belgium", pet: "Orval" }),

(ally:Person { name: "Allison", from: "California", hobby: "surfing" }),

(ee)-[:KNOWS {since: 2001}]->(js),(ee)-[:KNOWS {rating: 5}]->(ir),

(js)-[:KNOWS]->(ir),(js)-[:KNOWS]->(rvb),

(ir)-[:KNOWS]->(js),(ir)-[:KNOWS]->(ally),

(rvb)-[:KNOWS]->(ally)

CREATE可以一次創造很多節點和關系

結果

匹配-描述要在圖表中找到的內容

例如，一個模式可以找到Emil的朋友

MATCH (ee:Person)-[:KNOWS]-(friends) WHERE ee.name = "Emil" RETURN ee, friends

MATCH描述從已知節點找到發現節點的模式

(ee)用Person啟動模式（由WHERE限定）

- [:KNOWS] -匹配”KNOWS”關系（在任一方向）

(friends)將被綁定到Emil的朋友

匹配結果

推薦-使用模式

模式匹配可以用來提出建議，Johan正在學習沖浪，所以，他可能想找一個已經做過的新朋友。

MATCH (js:Person)-[:KNOWS]-()-[:KNOWS]-(surfer) WHERE js.name = "Johan" AND surfer.hobby = "surfing" RETURN DISTINCT surfer

()空圓括號忽略這些節點

DISTINCT，因為多于一個路徑將匹配該模式

沖浪者將包含Allison，他是朋友的朋友

結果

分析-使用視覺查詢計劃

通過預先提交EXPLAIN或PROFILE來了解您的查詢是如何工作的

PROFILE MATCH (js:Person)-[:KNOWS]-()-[:KNOWS]-(surfer)

WHERE js.name = "Johan" AND surfer.hobby = "surfing" RETURN DISTINCT surfer

運行結果

Live Cypher警告-實時識別查詢問題

在您鍵入時，查詢編輯器會通知您有關不推薦使用的功能和潛在的特殊查詢。

結果

以上是我為大家簡單介紹的Neo4j數據庫。

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