以下内容翻译自官方教程
根据数据量的大小,有三种方式导入方式,不同方式的标准和功能也不一样:
LOAD CSV
Cypher command:适合小于千万级的数据量;neo4j-admin
bulk import tool:适合加载大规模的数据集;NEO4j图数据库使用Cypher语句作为查询和操作语句,类似于SQL语句。在Cypher语句使用手册里面,专门有一页讲load csv
命令的,地址。这里只是粗略地介绍个人使用过程,参考教程【从桌面导入CSV文件】,依旧给出地址。
选择LOAD方式加载CSV文件,文件需要具有以下特征:
FIELDTERMINATOR
更改元素分隔符;dbms.import.csv.legacy_quote_escaping
设置为默认值或者true
, \
会被当作转义字符;提供两种加载方式供参考:
LOAD CSV FROM "http://localhost:11001/project-d04898ce-8135-42b8-8a18-17521bb9a198/car_crawler_data.csv" As row
return row
从桌面直接导入,与教程【从桌面导入CSV文件】的操作方法一致
打开新建数据库的settings文件,dbms.directories.import=import
默认导入数据的文件夹是import,因此将需要导入的数据拖入该文件夹就可以使用如下命令,加载CSV文件。
LOAD CSV FROM "file:///car_crawler_data.csv" AS row
return row
load完之后的数据是不具备图结构的,需要创建图的节点和边。
1. 清空图层
MATCH (n) DETACH DELETE n; # 删除所有的节点和关系
2. 创建所有的节点,只给一个例子
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///car_crawler.csv' AS row
WITH row.branch_name AS branch_name, row.xx AS xx
MERGE (b: branch {branch_name:branch_name})
SET b.xx = xx
return count(b);
加载crawler文件,该文件带有header,因此语句中需要包含with headers
,计数时会忽略掉header行。
AS row
: 给每一行起一个row的别名,类似于dataframe的iterrows()函数
WITH
: 可以借鉴sql里面select,对row里面的数据进行挑选。
MERGE
:可以用来创建节点和关系,这里创建了名字为branch节点,并用branch_name作为区分节点的key值,相当于sql里面的主键。b是标识符,没有实际意义的样子。
SET
:可以给节点添加更多的属性,但不再是主键。
最后生成节点的样子如下:
MATCH
是匹配的意思,可以做展示使用,从节点里面挑选branch,展示25个。
3. 创建关系
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///car_crawler.csv' As row
WITH row.car_id AS car_id, row.branch_name AS branch_name
MATCH (c:car {car_id:car_id})
MATCH (b:branch {branch_name:branch_name})
MERGE (c)-[rel:belongs_to]->(b)
return count(rel);
先通过MATCH
找到图中对应的节点
MERGE
: 建立car和branch之间的关系,可以是有向,这里由c->b
,也可以是无向的,去掉短横线后的箭头即可。
[]
:中括号里面放置关系名称,在图中会显示在连接线上,如下图。
安装neo4j驱动 pip install neo4j
官方给的参考代码如下,只包含read_transaction
, 还有一种write_transaction
在下面实例中。
from neo4j import GraphDatabase
class HelloWorldExample:
def __init__(self, uri, user, password):
self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password))
def close(self):
self.driver.close()
def print_greeting(self, message):
with self.driver.session() as session:
greeting = session.write_transaction(self._create_and_return_greeting, message)
print(greeting)
@staticmethod
def _create_and_return_greeting(tx, message):
result = tx.run("CREATE (a:Greeting) "
"SET a.message = $message "
"RETURN a.message + ', from node ' + id(a)", message=message)
return result.single()[0]
if __name__ == "__main__":
greeter = HelloWorldExample("bolt://localhost:7687", "neo4j", "password")
greeter.print_greeting("hello, world")
greeter.close()
read_transaction
实例 @staticmethod
def query_attributes_of_object(tx, object_type):
"""e.g 查询“汽车有哪些性能参数”, 返回一个list
"""
for item in tx.run("MATCH (c) where c.car_series = $car_series return c", car_series = object_type):
result = item["c"]
return result
def get_attributes_of_object(self, object_type: Text) -> List[Text]:
"""
Returns a list of all attributes that belong to the provided object type.
Args:
object_type: the object type
Returns: list of attributes of object_type
"""
with self.conn.session() as session:
ret = session.read_transaction(self.query_attributes_of_object, object_type)
return ret
[1] neo4j cypher manual
[2] neo4j operations manual
[3] neo4j developer guides
[4] 手把手教你快速入门知识图谱 - Neo4J教程
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