Neo4j的Cypher语言是为处理图形数据而构建的,CQL代表Cypher查询语言Oracle数据库具有查询语言SQL,Neo4j具有CQL作为查询语言。 (1)它是Neo4j图形数据库的查询语言。 (2)它是一种声明模式匹配语言 (3)它遵循SQL语法。 (4)其语法非常简单、人性化、可读。
(以下链接为官方命令查询文件)
https://neo4j.com/docs/cypher-manual/3.5/clauses/
常用命令(记住常用命令,不能直接查询)
1.CREATE
(1)创建角色节点
CREATE (n:Person {
name:'??曹'}) RETURN n
CREATE是创作操作,Person是代表节点类型的标签。花括号{}代表节点的属性,属性相似Python字典。这句话的意思是创建一个标签Person该节点有一个节点name属性,属性值是曹。 (2)创建更多的角色节点
CREATE (n:Person {
name:'??达'}) RETURN n; CREATE (n:Person {
name:'??郜'}) RETURN n; CREATE (n:Person {
name:'雪姐'}) RETURN n; CREATE (n:Person {
name:'小潘潘'}) RETURN n;
(3)然后建立关系
MATCH (a:Person {
name:'??达'}), (b:Person {
name:'??曹'})
MERGE (a)-[:FATHER]->(b)
这里的方括号[]即为关系,FATHER为关系的类型。注意这里的箭头 -->是有方向的,表示是从a到b的关系。 如图,🐕曹和🐕达之间建立了FATHER关系: 但是刚刚手快不小心把FATHER(父亲)按成了FRIENDS(朋友),再继续创建FATHER关系,出现了这种情况。 因此我们提前熟悉DELETE命令,不删除节点仅删除关系。
MATCH (n {
name:'🐕达'})-[r:FRIENDS]->()
DELETE r
从名为“🐕达”的节点中删除所有关系为FRIENDS的传出关系。
然后改回我一开始想要的只有FATHER关系 (4)关系也可以增加属性
MATCH (a:Person {
name:'🐕郜'}),
(b:Person {
name:'🐕曹'})
MERGE (a)-[:FATHER {
since:2018}]->(b)
在关系中,同样的使用花括号{}来增加关系的属性,也是类似Python的字典,这里给FATHER关系增加了since属性,属性值为2018,表示他们建立父亲关系的时间。 (5)同上,建立更多的关系
MATCH (a:Person {
name:'🐕曹'}), (b:Person {
name:'雪姐'}) MERGE (a)-[:SISTERS {
since:2018}]->(b);
MATCH (a:Person {
name:'🐕曹'}), (b:Person {
name:'小潘潘'}) MERGE (a)-[:SISTERS {
since:2018}]->(b);
MATCH (a:Person {
name:'🐕达'}), (b:Person {
name:'🐕郜'}) MERGE (a)-[:BROTHERS {
since:2019}]->(b);
(6)创建地区节点
CREATE (n:Location {
city:'南阳'});
CREATE (n:Location {
city:'洛阳'});
CREATE (n:Location {
city:'平凉'});
CREATE (n:Location {
city:'南昌'});
(7)建立不同类型节点(人物与地区)之间的关系
MATCH (a:Person {
name:'🐕曹'}), (b:Location {
city:'平凉'})
MERGE (a)-[:BORN_IN {
year:1999}]->(b)
人物地区之间关系是BORN_IN,表示出生地,同样有一个属性,表示出生年份。 建立其他人的出生地
MATCH (a:Person {
name:'雪姐'}), (b:Location {
city:'洛阳'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {
year:2000}]->(b);
MATCH (a:Person {
name:'小潘潘'}), (b:Location {
city:'南阳'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {
year:2001}]->(b);
MATCH (a:Person {
name:'🐕达'}), (b:Location {
city:'南昌'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {
year:2000}]->(b);
MATCH (a:Person {
name:'🐕郜'}), (b:Location {
city:'洛阳'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {
year:1999}]->(b);
(8)创建节点的时候就建好关系
CREATE (a:Person {
name:'艳军'})-[r:FRIENDS]->(b:Person {
name:'红伟'})
2.MATCH
(1)检索所有在洛阳出生的人物
MATCH (a:Person)-[:BORN_IN]->(b:Location {
city:'洛阳'}) RETURN a,b
(2)检索所有对外有关系的节点
MATCH (a)-->() RETURN a
返回结果为什么没有地区节点????? 答:注意这里箭头的方向,因为地区并没有指向其他节点(只是被指向) (3)检索所有有关系的节点
MATCH (a)--() RETURN a
(4)检索所有对外有关系的节点,以及关系类型
MATCH (a)-[r]->() RETURN a.name, type(r)
(5)查询所有有父亲关系的节点
MATCH (n)-[:FATHER]-() RETURN n
(6)检索某人的朋友的朋友
MATCH (a:Person {
name:'🐕达'})-[r1:FATHER]-()-[r2:SISTERS]-(b) RETURN b.name AS Name
返回🐕达父亲的姐妹:
3.SET(对属性设置、更新、删除)(设置标签以及多个标签)
给节点增加/修改节点的属性
MATCH (a:Person {
name:'🐕曹'}) SET a.age=23;
MATCH (a:Person {
name:'🐕郜'}) SET a.age=23;
MATCH (a:Person {
name:'🐕达'}) SET a.age=22;
给🐕曹、🐕郜、🐕达追加年龄属性
4.WHERE(功能强大,建议去官网文档自行学习)
可用于在各种情况下使用来优化查询. 这里只介绍 布尔运算符 与 比较运算符
(1)比较运算符举例(对节点属性age进行30岁以下筛选)
MATCH (n)
WHERE n.age < 30
RETURN n.name, n.age
(2)布尔运算符举例
MATCH (n)
WHERE n.name = '🐕曹' OR n.name = '🐕达'
RETURN n
使用“网格视图”查看节点详细信息
5.REMOVE(删除 节点和关系 的 属性)
删除节点的属性
MATCH (a:Person {
name:'🐕曹'}) REMOVE a.age
6.DELETE(删除节点和关系)
(1)删除平凉地区节点
MATCH (a:Location {
city:'平凉'}) DELETE a
报错:因为此节点还有关系。
所以此命令只能删除无关系节点。 (2)删除平凉节点及其所有关系
MATCH (a {
city: '平凉' })
DETACH DELETE a
成功!!!!!!!!!!! (3) 仅删除关系在create(3)讲过了 (4) 删除所有节点和关系(清空数据库)
MATCH (n)
DETACH DELETE n