Neo4j - CQL 查询语句的简介【纯个人总结】

【摘要】最近在做商品关联性分析（商品推荐），考虑到若使用关系型数据库会比较啰嗦麻烦，所以采用图数据库，这里就需要去学习图数据库的一些知识，本文总结了一款主流图数据库 neo4j 的查询方法，就像 MySQL 数据库的查询 SQL 一样，主要是为了供后期实际开发时候，个人快速搜索参考使用。

这里就不去介绍 neo4j 的安装方法啦，主要介绍一下 CQL ，CQL 代表Cypher查询语言，它是 neo4j 图形数据库的查询语言，遵守 SQL 语法，非常简单、可读、人性化。

下面是我自己整理好的例子，大家如果学习的话，只需要按例子从上到下按进行每一步操作，循序渐进，到最后会创建出一个基本的图，并给出若干综合应用的查询例子，希望能够帮助到大家，也对提高自己对图数据库的进一步理解。

（一）创建节点

(1)通过一条语句创建一个节点

1. # return a 表示创建之后并返回节点 a

2. # return 语句可省略

4. # 创建一个标签为 Student 且无属性的节点，创建之后，可以新增、修改属性

5. create(a:Student) return a

6. # 创建一个标签为 Student 并设置它的属性 stu_no = '10003',age = 22,name = '张三'

7. create(a:Student{stu_no:'10003',age:22,sex:'男',name:'张三'}) return a 

(2)通过一条语句创建多个节点

1. # 创建多个节点时，使用逗号 ',' 连接节点

2. # return a,b,c 表示创建之后并返回节点 a,b,c

3. # return 语句可省略

4. create (a:Student{stu_no:'10004',age:22,sex:'男',name:'李四'}),

5. (b:Student{stu_no:'10005',age:23,sex:'男',name:'王五'}),

6. (c:Student{stu_no:'10006',age:22,sex:'男',name:'赵六'}) 

7. return a,b,c

（二）查询节点

查询节点时使用 match 语句，并且后面必须跟 return 语句，中间使用 where 语句进行添加过滤。

(1)查询所有节点、所有节点之间的关系：

1. # 查询所有数据（节点 + 关系）

2. match(n) return n

3. match data = ()-[]->() return data

5. # 查询标签为 Student 的所有节点

6. match(n:Student) return n

8. # 查询标签为 Student 的属性: name,age,sex 

9. match(n:Student) return n.name,n.age,n.sex 

(2)查询指定的节点

1. # where、and、or 、in、() 语句的使用

2. match(n) where n.name = '张三' and n.age = 22 return n

3. match(n) where n.stu_no = '10003' or n.name = '李四' return n

4. match(n) where n.name in ['张三','李四'] return n

5. match(n) where n.name = '张三' and (n.stu_no = '10003' or n.age = 20) return n

(3)模糊查询

1. # 使用 =~、.*

2. # 返回 name 中带有 "张" 的节点

3. match(n) where n.name =~ '.*张.*' return n 

4. # 返回 name 开头为 "李" 的节点

5. match(n) where n.name =~ '李.*' return n

(4) limit,skip 语句

1. # 使用 limit 限制查询返回的行数

2. match(n) return n limit 10 

4. # 使用 skip n 跳过前 n 行

5. match(n) return n skip 2 limit 10

(5) order by 语句

1. # desc：降序/asc：升序

2. match(n) return n.name,n.age,n.sex order by n.age desc

(6) null 关键词

1. # is,is not 关键词

2. match(n) where n.sex is not null return n

(7)聚合函数 count()/max()/min()/avg() 等关键词

1. match(n:Student) return count(n)

2. match(n:Student) return max(n.age)

3. match(n:Student) return min(n.age)

4. match(n:Student) return avg(n.age)

6. # select *,min(age) 方式用法

7. match(n:Student) return n,min(n.age)

(8)将结果赋值给变量后返回变量

1. match data = (a:Student) where a.name = '张三' return data

（三）创建节点之间的关系

(1)创建已存在节点之间的关系

1. # 创建节点的属性 name 值为 "张三"、"李四" 之间的关系

2. # return r ：返回关系

3. # 备注：关系是可以重复的，即重复执行会生成多个关系，且互不影响

5. match (a:Student),(b:Student)

6. where a.name = '张三' and b.name = '李四'

7. create (a)-[r:friendship{score:1}]->(b)

8. return r

10. match (a:Student),(b:Student)

11. where a.name = '张三' and b.name = '王五'

12. create (a)-[r:friendship{score:3}]->(b)

13. return r

15. match (a:Student),(b:Student)

16. where a.name = '张三' and b.name = '赵六'

17. create (a)-[r:friendship{score:2}]->(b)

18. return r

(2)创建节点的同时创建节点之间的关系

1. # 在同一条语句中创建新节点的同时也创建了节点之间的关系

2. create (a:Student{stu_no:'10007',age:21,sex:'男',name:'孙七'})-[r:friendship{score:1}]->(b:Student{stu_no:'10008',age:22,sex:'男',name:'周八'}) 

3. return a,b,r

(3)在同一个执行体内执行创建节点并创建节点之间的关系

1. # 下面三条语句必须在一个执行体内完成，否则在创建关系时括号 () 中的节点会被认为是新的节点

2. create(a:Student{stu_no:'10009',age:22,sex:'男',name:'吴九'})

3. create(b:Student{stu_no:'10010',age:23,sex:'男',name:'郑十'})

4. create(a)-[r:friendship{score:8}]->(b) return a,b,r

6. 补充数据：

7. match(a:Student),(b:Student),(c:Student) 

8. where a.name = '张三' and b.name = '吴九' and c.name = '孙七' 

9. create (a)-[re1:friendship{score:5}]->(b),(a)-[re2:friendship{score:8}]->(c) 

10. return a,b,c,re1,re2

备注：从（一）至（三），已将本文的简单图创建完毕，（四）以及之后的例子都是基于此图进行相关查询、修改、删除等，如下所示：

1. match(n:Student) return n

（四）查询节点与节点之间的关系

查询节点之间的关系也用 match 语句。

(1)查询所有节点之间的关系

1. # type(r) 表示关系名

2. # 以下几种方式都可以返回节点的关系

3. match()-[r]-() return r

4. match()-[r]->() return r

5. match()<-[r]-() return r

6. match()<-[r]->() return r,type(r)

8. # 按条件查询节点之间的关系

9. match()-[r]-() where r.score = 2 return r,type(r)

11. # 查询所有符合条件的关系的节点及关系

12. match(a)-[r]->(b) where r.score = 2 return a,b,r

14. # 查询某个节点的所有关系

15. match(a:Student)-[r:friendship]->() return r,type(r)

（五）删除节点、节点之间的关系

1. # 删除所有节点、所有节点之间的关系

2. match(n) detach delete n

4. # 按条件删除两个节点之间的关系

5. match (a:Student)-[r]->(b:Student) 

6. where a.name = '张三' and b.name = '王五' 

7. delete r

（六）添加/修改/删除节点的属性

1. # 使用 set 语句进行添加、修改，如果 set 属性不存在则创建，存在则修改

2. match(n) where n.name = '张三' set n.age = 30 return n

4. # 新增属性 address，并设值为 "北京市朝阳区双井街道双花园南里"

5. match(n) where n.name = '张三' set n.address = '北京市朝阳区双井街道双花园南里' return n 

7. # 使用 remove 语句进行属性的删除

8. match(n) where n.name = '张三' remove n.address return n

（七）关联查询（深度查询，查询子级的子级）

1. # 使用 with 语句

2. match(a:Student)-[re1]->(b:Student) 

3. where a.name = '张三' 

4. with a,re1,b match(b:Student)-[re2]->(c:Student) 

5. return a,b,c,re1,re2

7. # 或者直接拼接方式连接

8. match(a:Student)-[re1]->(b:Student)-[re2]->(c:Student) 

9. return a,b,c,re1,re2

（八）综合应用

(1)查询节点为 "张三" 的所有朋友，并按照好友关系度 score 从高到低排序，返回前三条数据

1. match(n:Student)-[r:friendship]->(m) 

2. where n.name = '张三' 

3. return n,r,m 

4. order by r.score desc 

5. limit 3

(2)查询节点为 "张三" 的好友的好友关系 friendship 的 score 大于 5 的好友名称

1. match(a:Student)-[re1]->(b:Student) 

2. where a.name = '张三' 

3. with a,b,re1 match(b:Student)-[re2]->(c:Student) 

4. where re2.score > 5 

5. return c.name

最后总结：

(1)create 可以用来创建节点、节点之间的关系

(2)match 用来查询节点，where 是 match 查询时的过滤条件

(3)match 后可以接删除 delete 语句

(4)删除节点的时候，需要先删与该节点有关的关系，再删节点

(5)以上总结的并不是很全面，只是将可能会经常用到的查询写出来了，入个门，具体的掌握还需要通过实际的操作来加强，更多详情可以参考网址：https://www.w3cschool.cn/neo4j/

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