Neo4j Desktop 2 安装与实战指南

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构造知识图谱的方法

在查询编辑器中输入代码

Neo4j 使用 Cypher 查询语言进行操作。以下是常用的基础操作示例。

1. 创建节点

// 创建人物节点
CREATE (p:Person {name: 'Alice', age: 30, occupation: 'Engineer'})

// 批量创建多个节点
CREATE 
  (p1:Person {name: 'Bob', age: 25}),
  (p2:Person {name: 'Charlie', age: 35}),
  (c:Company {name: 'Tech Corp', industry: 'Technology'})

这里我们定义了带有标签（Label）的节点，属性存储在花括号内。批量创建时，用逗号分隔不同的节点定义。

2. 创建关系

关系是图数据库的核心。我们可以先匹配现有节点，再建立连接。

// 先匹配节点，然后创建关系
MATCH 
  (a:Person {name: 'Alice'}),
  (b:Person {name: 'Bob'})
CREATE (a)-[:FRIENDS_WITH {since: '2023-01-01'}]->(b)

// 创建节点和关系同时进行
CREATE 
  (alice:Person {name: 'Alice'})-[:WORKS_AT {position: 'Developer'}]->(company:Company {name: 'Neo4j Inc'})

注意关系的箭头方向，以及关系属性同样可以用花括号包裹。

3. 添加或更新属性

// 添加属性
MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
SET p.email = '[email protected]'

// 更新多个属性
MATCH (p:Person {name: 'Bob'})
SET p.age = 26, p.department = 'Engineering'

// 添加标签
MATCH (p:Person {name: 'Charlie'})
SET p:Employee:Manager

使用 SET 子句可以灵活地修改节点属性或增加新的标签。

查询操作

MATCH 基础查询

// 查询所有人物
MATCH (p:Person) 
RETURN p

// 查询特定属性
MATCH (p:Person) 
WHERE p.age > 25 
RETURN p.name, p.age

// 查询关系和路径
MATCH (p1:Person)-[r:FRIENDS_WITH]->(p2:Person)
RETURN p1.name, p2.name, r.since

复杂查询示例

// 查找朋友的朋友（两步以内）
MATCH (p:Person {name: 'Alice'})-[:FRIENDS_WITH*2]->(friendOfFriend)
RETURN friendOfFriend.name

// 聚合查询
MATCH (p:Person)
RETURN p.occupation, COUNT(*) as count, AVG(p.age) as avgAge

// 路径查询
MATCH path = (start:Person)-[:FRIENDS_WITH|WORKS_AT*1..3]->(end)
WHERE start.name = 'Alice'
RETURN path

这些查询展示了如何遍历图结构、进行聚合计算以及处理可变长度的路径。

导入外部数据

除了手写 Cypher，还可以直接导入 CSV 等文件来批量构建节点。

使用 Python 代码连接

如果需要将 Neo4j 集成到应用中，可以使用 Python 驱动。

注意事项：

• URL 格式通常为 neo4j://127.0.0.1:7687，对应项目上的地址。
• 认证信息 auth=("neo4j", "你的密码")，其中用户名默认为 database user，密码为创建项目时设置的密码。

from neo4j import GraphDatabase

driver = GraphDatabase.driver("neo4j://127.0.0.1:7687", auth=("neo4j", "your_password"))
# 后续业务逻辑...

网页版访问

如果习惯使用浏览器，可以直接访问 http://localhost:7474 连接 Neo4j Browser，输入密码后即可登录。

在浏览器中，可以通过右键菜单使用 Expand 功能查看相关节点的详细信息。