create (:患者)-[rl:likes]-> (dept:Dept )

///关系 （STARTNODE）
MATCH (video1:YoutubeVideo1)-[movie:ACTION_MOVIES]->(video2:YoutubeVideo2)
RETURN movie （查 关系）
MATCH (a)-[movie:ACTION_MOVIES]->(b)
RETURN STARTNODE(movie) （查开始节点）
MATCH (a)-[movie:ACTION_MOVIES]->(b)
RETURN ENDNODE(movie) （查结束节点）

MATCH (a)-[movie:ACTION_MOVIES]->(b)
RETURN ID(movie),TYPE(movie) //查到关系“ACTION_MOVIES”的ID和TYPE

最大 最小 总个数
ATCH (e:Employee) RETURN COUNT(*) //节点个数
MATCH (e:Employee)
RETURN MAX(e.sal),MIN(e.sal) //最大最小
MATCH (e:Employee)
RETURN SUM(e.sal),AVG(e.sal) //总金额//平均金额
///大写 小写 截取
MATCH (e:Employee)
RETURN e.id,LOWER(e.name),e.sal,e.deptno //UPPER(大写)//SUBSTRING(e.name,0,2)//

//关系
CREATE (<node1-details>)-[<relationship-details>]->(<node2-details>)
（） - []→（） //仅支持方向的关系
//（IN指定id为123，124的数据。。（e.id is (not) null ））
MATCH (e:Employee)
WHERE e.id IN [123,124]
RETURN e.id,e.name,e.sal,e.deptno
///合并（MERGE）
MERGE 同create用法
如果它不存在，它创建新节点。 否则，它不创建新的。
limit skip
MATCH (emp:Employee)
RETURN emp
LIMIT 2 //取前两条数据
OR
SKIP 2 //跳过前两条数据
/union(列名 需要 名称相同 ， as 别名)
MATCH (cc:CreditCard)
RETURN cc.id as id,cc.number as number,cc.name as name,
cc.valid_from as valid_from,cc.valid_to as valid_to
UNION
MATCH (dc:DebitCard)
RETURN dc.id as id,dc.number as number,dc.name as name,
dc.valid_from as valid_from,dc.valid_to as valid_to
///Sorting
MATCH (emp:Employee)
RETURN emp.empid,emp.name,emp.salary,emp.deptno
ORDER BY emp.name
/--44444（delete）
MATCH (e: Employee) DELETE e //Cannot delete node<34>, because it still has relationships.（数据保护）
//--
MATCH (cc:CreditCard)-[r]-(c:Customer)RETURN r //查关系
MATCH (cc: CreditCard)-[rel]-(c:Customer)
DELETE cc,c,rel //删除关系
MATCH (cc:CreditCard)-[r]-(c:Customer) RETURN r //删除之后查看
///
match (n)
detach delete n （先 分离）

remove，专门用来删除属性和标签，比delete安全
eg:
match (x:患者{gender:"P"}) remove x.created_time return x
eg:
CREATE (book:Book {id:122,title:"Neo4j Tutorial",pages:340,price:250}) //
MATCH (book { id:122 })
REMOVE book.price
RETURN book

//--

3 Retrieve（检索）
match (x:患者) where x.gender="女" return x
Where跟SQLQ相似，is not null或者=，and、or等逻辑运算符
除了Create和Delete语句，其他所有语句都应该以return结尾，否则报错
//--
Optional Match，其他都一样，差别在于没找到Match不返回任何结果，而Optional Match返回NULL
eg:
MATCH (dept:Dept) dept是节点名称
Dept是emp节点的标签名称(match,return 都不能单独使用)
eg:
MATCH (dept: Dept)
RETURN dept.deptno,dept.dname,dept.location
或者（RETURN dept）
dept是节点名称
这里Dept是一个节点标签名
deptno是dept节点的属性名称
dname是dept节点的属性名
location是dept节点的属性名
//--
Merge好似if-else语句
有则执行on merge
没有则走on create
humane：看是否需要merge，找到的话就合并，没找到就新建
//--
Aggregation”。这种聚合实质上是grouping，就是对结果进行统计操作，小到count、max、min，大到stdev、stdevp，更不用说distinct了
//--
Cypher语句以Start开始，每一条查询语句可以有多个起始点（starting points）

///更新操作2222222222 就是set（更新）
match (x:患者) where x.gender="男" set x.age=100 return x
//--
merge (x:患者{gender:"P"})
on match set x.name = "小明", x.birthday = "2007/06/02"
on create set x.created_time = timestamp()
//--
MATCH (dc:DebitCard)
SET dc.atm_pin = 3456
RETURN dc
///-1(创建，新增)
CREATE命令总是向数据库添加新的节点。
create (？:标签名{属性名1:"属性1值",属性名2:"属性2值"})
create (n:患者{gender:"女",age:23})
？代表的是创建的本实例//“n:患者”也可以写成“:患者”
eg:
CREATE (dept:Dept { deptno:10,dname:"Accounting",location:"Hyderabad" })
创建一个标签，即“Dept”
创建一个节点，即“dept”
创建三个属性，即deptno，dname，location
eg:
CREATE (m:Movie:Cinema:Film:Picture)
m是一个节点名
Movie, Cinema, Film, Picture是m节点的多个标签名称
//--关系
CREATE (p1:Profile1)-[r1:LIKES]->(p2:Profile2)
p1和profile1是节点名称和节点标签名称“From Node”
p2和Profile2是“To Node”的节点名称和节点标签名称
r1是关系名称
LIKES是一个关系标签名称
///where语句
MATCH (emp:Employee)
WHERE emp.name = 'Abc' OR emp.name = 'Xyz'
RETURN emp
//where子句创建关系
MATCH (cust:Customer),(cc:CreditCard)
WHERE cust.id = "1001" AND cc.id= "5001"
CREATE (cust)-[r:DO_SHOPPING_WITH{shopdate:"12/12/2014",price:55000}]->(cc)
RETURN r
//--模糊
where n.name Contains ‘小’
//=========