Neo4j是一个世界领先的开源图形数据库，由 Java 编写。图形数据库也就意味着它的数据并非保存在表或集合中，而是保存为节点以及节点之间的关系。

Neo4j 的数据由下面几部分构成：节点

边

属性

Neo4j 除了顶点(Node)和边(Relationship)，还有一种重要的部分——属性。无论是顶点还是边，都可以有任意多的属性。属性的存放类似于一个 HashMap，Key 为一个字符串，而 Value 必须是基本类型或者是基本类型数组。

在Neo4j中，节点以及边都能够包含保存值的属性，此外：可以为节点设置零或多个标签(例如 Author 或 Book)

每个关系都对应一种类型(例如 WROTE 或 FRIEND_OF)

关系总是从一个节点指向另一个节点(但可以在不考虑指向性的情况下进行查询)

Neo4j的特点它拥有简单的查询语言 Neo4j CQL

它遵循属性图数据模型

它通过使用 Apache Lucence 支持索引

它支持 UNIQUE 约束

它包含一个用于执行 CQL 命令的 UI：Neo4j 数据浏览器

它支持完整的 ACID(原子性，一致性，隔离性和持久性)规则

它采用原生图形库与本地 GPE(图形处理引擎)

它支持查询的数据导出到 Json 和 XLS 格式

它提供了 REST API，可以被任何编程语言(如 Java，Spring，Scala 等)访问

它提供了可以通过任何 UI MVC 框架(如 Node JS )访问的 Java 脚本

它支持两种 Java API：Cypher API 和 Native Java API 来开发 Java 应用程序

Neo4j安装

Neo4j CQL命令

Py2Neo用法

Py2Neo 是用来对接 Neo4j 的 Python 库，接下来对其详细介绍。

相关链接

安装方法

使用 Pip 安装即可：

pip3 install py2neo

Node & Relationship

Neo4j 里面最重要的两个数据结构就是节点和关系，即 Node 和 Relationship，可以通过 Node 或 Relationship 对象创建，实例如下：

from py2neo import Node, Relationship

a = Node('Person', name='Alice')

b = Node('Person', name='Bob')

r = Relationship(a, 'KNOWS', b)

print(a, b, r)

运行结果：

(alice:Person {name:"Alice"}) (bob:Person {name:"Bob"}) (alice)-[:KNOWS]->(bob)

这样我们就成功创建了两个 Node 和两个 Node 之间的 Relationship。

Node 和 Relationship 都继承了 PropertyDict 类，它可以赋值很多属性，类似于字典的形式，例如可以通过如下方式对 Node 或 Relationship 进行属性赋值，接着上面的代码，实例如下:

a['age'] = 20

b['age'] = 21

r['time'] = '2017/08/31'

print(a, b, r)

运行结果：

(alice:Person {age:20,name:"Alice"}) (bob:Person {age:21,name:"Bob"}) (alice)-[:KNOWS {time:"2017/08/31"}]->(bob)

可见通过类似字典的操作方法就可以成功实现属性赋值。

另外还可以通过 setdefault() 方法赋值默认属性，例如：

a.setdefault('location', '北京')

print(a)

运行结果：

(alice:Person {age:20,location:"北京",name:"Alice"})

可见没有给 a 对象赋值 location 属性，现在就会使用默认属性。

但如果赋值了 location 属性，则它会覆盖默认属性，例如：

a['location'] = '上海'

a.setdefault('location', '北京')

print(a)

运行结果：

(alice:Person {age:20,location:"上海",name:"Alice"})

另外也可以使用 update() 方法对属性批量更新，接着上面的例子实例如下：

data = {

'name': 'Amy',

'age': 21

}

a.update(data)

print(a)

运行结果：

(alice:Person {age:21,location:"上海",name:"Amy"})

可以看到这里更新了 a 对象的 name 和 age 属性，没有更新 location 属性，则 name 和 age 属性会更新，location 属性则会保留。

Subgraph

Subgraph，子图，是 Node 和 Relationship 的集合，最简单的构造子图的方式是通过关系运算符，实例如下：

from py2neo import Node, Relationship

a = Node('Person', name='Alice')

b = Node('Person', name='Bob')

r = Relationship(a, 'KNOWS', b)

s = a | b | r

print(s)

运行结果：

运行结果：

在这里我们用 NodeSelector 来筛选 age 为 21 的 Person Node，实例如下：

运行结果：

[(d195b2e:Person {age:21,location:"广州",name:"Alice"}), (eefe475:Person {age:21,location:"北京",name:"Mike"})]

在这里用了正则表达式匹配查询。

另外也可以使用 order_by() 进行排序：

from py2neo import Graph, NodeSelector

graph = Graph(password='123456')

selector = NodeSelector(graph)

persons = selector.select('Person').order_by('_.age')

print(list(persons))

运行结果：

[(e3fc3d7:Person {age:21,location:"广州",name:"Alice"}), (da0179d:Person {age:21,location:"北京",name:"Mike"}), (cafa16e:Person {age:22,location:"上海",name:"Bob"})]

前面返回的都是列表，如果要查询单个节点的话，可以使用 first() 方法，实例如下：

结语