Cypher入门

• Cypher是Neo4j的查询语言。

创建数据

• 在Neo4j中使用create命令创建节点、关系、属性数据。

sql">create (n {name:$value}) return n //创建节点，节点的属性是name，n为该节点的变量，创建完成后返回该节点

sql">create (n:$Tag {name:$value}) //创建节点，指定标签

sql">create (n)-[r:knows{name:$value}]->(m) //创建n指向m的关系，并且指定关系类型为：KNOWS

查询数据

match

sql">[match where] //条件查询
[option match where] //选择查询，查询不到使用null代替
[with [order by] [skip] [limit]] //查询的结果以管道的方式传递给下面的语句，聚合查询必须使用with
return [order by] [skip] [limit] //返回、排序、跳过、返回个数

• MATCH 语句通过模式（Patter）来检家数据库。它常与带有约束或者断言的 WHERE语句一起使用，这使得匹配的模式更具体。断言是模式描述的一部分，不能看作是匹配结果的过滤器。
• MATCH 可以出现在查询的开始或者末尾，也可能位于 WITH 之后。如果它在语句开头，此时不会绑定任何数据。Neo4j将设计一个搜索去找到匹配这个语句以及 WHERE 中指定断言的结果。这将牵涉数据库的扫描，搜索特定标签的节点或者搜索一个索引以找到匹配模式的开始点，这个搜索找到的节点和关系可作为一个“绑定模式元素（Bound Patter Elements）”。它可以用于匹配一些子图的模式，也可以用于任何进一步的 MATCH 语句，
• Neo4j 将使用这些已知的元系来找到更进一步的未知元素。
• Cypher 是声明式的，因此查询本身不指定搜家的算法。Neo4i会自动地用最好的方法去找到开始节点和匹配模式。WHERE 中的断言可以在模式匹配之前、匹配中或者匹配后进行处理。这可以通过查询编译器来影响这个决定。

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• 创建查询语句需要的数据

  sql">create (n:User {name:"张宇"})
  create (n)-[:sing]->(:Song {title:"月亮惹的祸"})
  create (n)-[:sing]->(:Song {title:"雨一直下"})
  create (n)-[:sing]->(:Song {title:"大女人"})
  create (n)-[:love]->(:User {name:"十一郎"})
  

• 查询所有节点

  sql">match (n) return n
  

• 查询所有User节点

  sql">match (n:User) return n
  

• 查询所有与“张宇”有关系的节点

  sql">match (n:User{name:"张宇"})--(m) return n,m
  

• 查询所有与张宇演唱的歌曲

  sql">match (n:User {name:"张宇"})-->(m:Song) return n,m
  

• 将查询赋值与变量

  sql">match p=(n:User {name:"张宇"})-->(m:Song) return p
  

• 查询张宇与月亮惹的祸之间的关系

  sql">match (n:User {name:"张宇"})-[r]->(m:Song {title:"月亮惹的祸"}) return type(r)
  

• 指定关系标签查询

  sql">match (n:User {name:"张宇"})-[:sing]->(m) return n,m
  

• 指定多种关系标签查询

  sql">match(n:User {name:"张宇"})-[:sing|:love]-> (m) return n,m
  

• 在关系查询中指定关系的深度-[:TYPE*minHops..maxHops]->

  sql">//查询有1～2层关系的节点
  match (n:Person {name:"Keanu Reeves"}) -[r:ACTED_IN*1..2]-(m) return n,m,r
  //查询有2层关系的节点
  match (n:Person {name:"Keanu Reeves"}) -[r:ACTED_IN*2]-(m) return n,m,r
  

• 查询两个节点之间的深度为1～10的路径

  sql">match (n:Person {name:"Keanu Reeves"}),(m:Person {name:"Danny DeVito"}),p = shortestPath((n)-[*1..10]-(m)) return p
  

• 查询两个节点之间最短的路径

  sql">match (n:Person {name:"Keanu Reeves"}),(m:Person {name:"Danny DeVito"}),p = shortestPath((n)-[*]-(m)) return p
  

optional match

• OPTINAL MATCH 匹配模式，如果没有匹配到，OPTINAL MATCH 将用 null 作为未匹配到部分的值。OPTINAL MATCH 在 Cypher 中类似SQL 语句中的 outer join。要么匹配整个模式，要么都未匹配。
• WHERE 是模式描述的一部分，匹配的时候就会考虑到 WHERE 语句中的断言，而不是匹配之后。这对于有多个（OPTINAL）MATCH 语句的查询尤其重要，一定要将属于 MATCH 的 WHERE 语句与 MATCH 放在一起。

  sql">optional match (n:User {name:"张宇"})--(m:User {name:"十一郎"}) return n,m
  

where

• WHERE 在 MATCH 或者 OPTINAL MATCH 语句中添加约束，或者与 WITH 一起使用来过滤结果。
• WHERE 不能单独使用，它只能作为 MATCH、 OPTINAL MATCH、 START 和 WITH 的一部分。如果是在 WITH 和 START 中，它用于过滤结果。对于 MATCH 和 OPTINALMATCE, WHERE 为模式增加约束，它不能看作是匹配完成后的结果过滤。
• 设置属性条件

  sql">match (n:Song) where n.title='雨一直下' return n
  

• 设置布尔条件

  sql">match (n:Song) where n.title='雨一直下' or n.title='大女人' return n
  

• 关系属性过滤

  sql">match (n:Person) -[r:ACTED_IN]-> (m:Movie) where r.roles=['Neo'] return n,r,m 
  

• 属性以xxx开头、包含xxx

  sql">match (n:Person) where n.name starts with 'K' return n
  

sql">match (n:Person) where n.name contains 'un' return n

• 属性比较

  sql">match (n:Person) where n.born >1980 return n
  match (n:Person) where n.born>1970 and n.born >1990 return n
  

分页

• 在Neo4j中进行分页查询，可以使用SKIP和LIMIT子句

  sql">MATCH (p:Person)
  RETURN p.name
  ORDER BY p.name
  SKIP $skip
  LIMIT $limit
  

• SKIP用于跳过指定的记录数，通常你根据页码计算这个值。例如，如果每页显示10条记录，第二页的skip值为10，第三页的skip值为20，以此类推。
• LIMIT用于限制查询结果的数量，即每页要显示的记录数。

  sql">match (n:Person) return n order by n.born desc skip 5 limit 10
  

sql">match (n:Person) with n order by n.born desc limit 10 return n

with

• WITH 语句将分段的查询部分连接在一起，查询结果从一部分以管道形式传递给另外一部分作为开始点。
• 使用 WITH 可以在将结果传递到后续查询之前对结果进行操作。操作可以是改变结果的形式或者数量。WITH 的一个常见用法就是限制传递给其他 MATCH 语句的结果数。通过结合 ORDER BY 和 LIMIT，可获取排在前面的x个结果。

sql">match (n:Person {name:"Keanu Reeves"}) --(m:Movie)
with m,n limit 3
match (m)--(k)
return k,m,n 

更新数据

• 更新数据是使用set语句进行标签、属性更新。set操作是等幂性的。

sql">match (n:User {name:"张宇"})
set n.age=40
return n

• 所有User节点年龄增加1

  sql">match (n:User) set n.age=n.age+1
  

• 通过set增加标签

  sql">match (n:User) set n:User2 return n 
  

• 通过remove移除标签

sql">match (n:User) remove n:User2 return n

sql">match (n:User) remove n.age return n

• 没有age属性设置age=20

sql">match (n:User) where n.age is null set n.age=20 return n

删除数据

• 删除数据通过delete、detach delete完成。其中delete不能删除有关系的节点，删除关系就需要detach delete
• 删除User标签下的所有数据

  sql">match (n:User) detach delete n
  

• 删除单个节点 无法删除有关系的节点

  sql">match (n:User {name:"张宇"}) delete n
  

• 删除节点和关系，只适用于少量数据

  sql">match (n:User {name:"张宇"}) detach delete n
  

• 删除所有节点（谨慎使用）

  sql">match (n) detach delete n
  

实例：好友推荐

• 在社交网站中常常会有这样的功能，”你可能认识的人〞。图数据库是非常适合这样的场景的，接下来我们就尝试着使用Neo4j实现简化版的好友推荐。

sql">CREATE (u1:User {name: "郭靖"})
CREATE (u2:User {name: "令狐冲"})
CREATE (u3:User {name: "岳不群"})
CREATE (u4:User {name: "左冷禅"})
CREATE (u5:User {name: "东方不败"})
CREATE (u6:User {name: "风清扬"})
CREATE (u7:User {name: "张无忌"})
CREATE (u8:User {name: "谢逊"})
CREATE (u9:User {name: "杨道"})
CREATE (u10:User {name: "乔峰"})CREATE
(u1)-[:FRIEND_OF]->(u2),
(u1)-[:FRIEND_OF]->(u3),
(u2)-[:FRIEND_OF]->(u4),
(u2)-[:FRIEND_OF]->(u5),
(u3)-[:FRIEND_OF]->(u6),
(u3)-[:FRIEND_OF]->(u7),
(u5)-[:FRIEND_OF]->(u8),
(u8)-[:FRIEND_OF]->(u9),
(u3)-[:FRIEND_OF]->(u10)

sql">match (n:User) return n

• 查询郭靖好友

sql">match (n:User {name:"郭靖"}) -[:FRIEND_OF]->(m) return *

• 查询郭靖好友关系为2～3层的用户

sql">match (n:User {name:"郭靖"}) -[:FRIEND_OF*2..3]->(m) return m 

• 郭靖要想和杨道认识，最短的路径是什么？

sql">match (u:User {name:"郭靖"}),(m:User {name:"杨道"}),
p=shortestPath((u)-[*]-(m))
return p