有没有做链接的网站,如何建设影视网站首页,WordPress小工具是什么,别人不能注册我的wordpress站图数据库neo4j部分用法浅讲
一、简单介绍
1、✅ 简要说明
Neo4j 是基于图结构的数据存储系统#xff0c;与传统的关系型数据库#xff08;如 MySQL、PostgreSQL#xff09;不同#xff0c;它使用节点#xff08;Node#xff09;、关系#xff08;Relationship#x…图数据库neo4j部分用法浅讲
一、简单介绍
1、✅ 简要说明
Neo4j 是基于图结构的数据存储系统与传统的关系型数据库如 MySQL、PostgreSQL不同它使用节点Node、关系Relationship和属性Property来存储和查询数据。
2、 核心概念
概念说明节点Node表示实体例如人、地点、产品等相当于关系型数据库中的一行记录关系Relationship表示节点之间的连接和关系关系是图数据库的核心优势属性Property存储在节点或关系上的键值对例如name, age, time 等标签Label给节点分类的标识例如Person, Company 等Cypher 查询语言Neo4j 使用的类 SQL 的图查询语言用来创建、查询、更新图数据
3、 为什么使用图数据库
更适合处理复杂关系例如社交网络、推荐系统、交通网络查询关系路径path效率高不需要 JOIN 多表更直观的数据建模
二、neo4j桌面版 1、 左侧导航栏Sidebar
Data services Local instances本地实例显示你在本机上运行的所有 Neo4j 实例如 addressSearch。 Remote connections远程连接用于连接 Neo4j Aura 或其他远程服务器上的 Neo4j 实例。 Import导入用于导入 CSV、JSON、GraphML 等数据文件进入数据库。
Tools
Query查询进入 Cypher 查询编辑器执行查询语句。Explore探索图形化地浏览图数据库中的数据节点和关系。
About
Settings设置修改 Neo4j Desktop 的全局设置比如 JDK 路径、插件管理等。
三、Neo4j 的 Cypher语言
1、 查询
MATCH (p:poi)
RETURN keys(p), p
LIMIT 1001.1 详细解释
MATCH (p:poi)
查找图中所有标签为 poi 的节点并将它们绑定到变量 p。
p是一个变量名代表匹配到的节点。:poi是标签label表示我们只关注拥有 poi 标签的节点。MATCH是 Cypher 查询中用于模式匹配的关键字相当于 SQL 的 FROM JOIN用于从图中查找结构
RETURN keys§, p
返回每个 poi 节点的
keys§该节点的所有属性名称即字段名、键名p整个节点对象包括其所有属性值
2、添加新的字段
MATCH (p:poi)
SET p.location point({longitude: toFloat(p.lng), latitude: toFloat(p.lat)})2.1 详细解释 MATCH (p:poi)
匹配所有带有 poi 标签的节点。把每个匹配的节点赋值给变量 p。
SET p.location …
对每个匹配到的节点**设置或覆盖**一个名为 location 的新属性。这个属性将被赋值为一个 point 类型地理坐标点。 point({longitude: …, latitude: …})
Neo4j 中支持 原生地理空间类型point() 是一个函数用来创建一个地理坐标点。
longitude: 经度对应东-西方向。latitude: 纬度对应北-南方向。
这个点会是 WGS-84 坐标系中的一个 2D 点默认 SRID 为 4326
3、构建“就近关系”图谱
MATCH (a:POI), (b:POI)
WHERE id(a) id(b) AND point.distance(a.location, b.location) 500
MERGE (a)-[:NEARBY]-(b)3.1 详细解释 MATCH (a:POI), (b:POI)
匹配所有 POI 标签的节点对 (a, b)。这会产生 所有可能的两两组合即笛卡尔积。⚠️ 如果有 n 个 POI 节点组合总数是 n²因此加上 WHERE 限制很重要 WHERE id(a) id(b) 防止重复组合和自连接 例如 (a, b) 和 (b, a) 是一样的距离关系只需要创建一条。同时 a ! b避免自己连自己。 id(a) 是 Neo4j 内部自动生成的唯一节点 ID point.distance(a.location, b.location) 500
使用 point.distance 函数计算两个点之间的直线欧几里得距离单位米基于 WGS84 坐标。这里表示a 和 b 节点之间的距离小于 500 米。前提是两个节点的 location 属性都必须是 point 类型即之前你设置的那种
SET p.location point({latitude: ..., longitude: ...})MERGE (a)-[:NEARBY]-(b)
如果 a 到 b 之间还没有 NEARBY 关系就创建一条有向边。MERGE 语义类似 SQL 的 UPSERT保证不会创建重复的关系 注意
MERGE 是有向的这里是 a → b不是 b → a。如果你希望两个方向都存在双向连接可以写成
MERGE (a)-[:NEARBY]-(b)
MERGE (b)-[:NEARBY]-(a)双向连接⚠️ 性能提示
这种写法可能在节点数量多时非常慢因为
它是 全图两两比较复杂度 O(n²)。建议在实际场景中加 空间索引 分批处理
CREATE INDEX poi_location_index FOR (p:POI) ON (p.location)或者使用 Neo4j 的 空间范围搜索方式更高效基于 WITH 和 apoc.spatial.*
3、查询某个关系信息
MATCH p ()-[:NEARBY]-()
RETURN p
LIMIT 250;MATCH p ()-[:NEARBY]-()
✅ 含义
匹配图中所有带有 NEARBY 关系的节点对即边。() 表示任意节点不限制标签。[:NEARBY] 表示只匹配名为 NEARBY 的边关系类型。- 表示关系方向是从左节点指向右节点。
✅ p … 的作用
把匹配到的整个路径起点节点、关系、终点节点赋值给变量 p。这样你可以在 RETURN 中一次性返回整个路径对象
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