Neo4j安装与使用

安装

Neo4j官网下载地址

在Windows上下载桌面版，在Linux服务器上下载服务器版

下载好，一直下一步安装即可。

简单入门

点击创建一个新的项目文件

添加一个新的图形数据库

启动数据库

点击右侧应用工具，打开Neo4j浏览器

成功链接到数据库，在最上面的命令行中，我们可以执行CQL语句

我们可以通过以下语句创建杭州电子科技大学和计算机学院节点

标签分别为大学和学院

create(:"大学"{name:"杭州电子科技大学"})
create(:"学院"{name:"计算机学院"})

通过以下语句，来将这两个节点进行关系链接

语法格式为：链接两个节点p1 p2，创p1->p2的关系为院系

match(p1:`大学`),(p2:`学院`) Create(p1)-[r:院系]->(p2)

简单案例

创建一个简单的股票知识图谱，包括;
1. 建立几只股票的节点
2. 建立上海证券交易所和深圳证券交易所两个节点
3. 建立省市地方名称的节点
4. 建立股票和证券交易所关系
5. 建立股票和省市名称关系

建立几只股票节点

==创建一个节点的Cypher命令==

create(变量:标签{属性1:属性值1,属性2:属性值2}) return 变量

create(Variable:Lable{key1:Value1,Key2:Value2}) return Variable


-- 创建一个股票节点
create(n:Stock{name:'安琪酵母',code:'600298',launchidate:date("2000-08-18")})return n

-- 可以一次创建多个股票节点
create(n:Stock{name:'招商银行',code:'600036',launchidate:date("2002-04-09")}),(:Stock{name:'中科创达',code:'300496',launchidate:date("2015-12-08")}),(:Stock{name:'化工科技',code:'000988',launchidate:date("2000-06-18")}),(:Stock{name:'国信证券',code:'002736',launchidate:date("2014-12-29")})

按照上方的步骤，创建一个新的股票图形数据库。

打开图数据库，输入上方语句进行创建节点

建立上海证券交易所和深圳证券交易所两个节点

create(n:SecuritiesExchange{name:'上海证券交易所'}),(:SecuritiesExchange{name:'深圳证券交易所'}) return n

建立省市地方名称的节点

create(n:Province{name:'湖北'}),(:Province{name:'北京'}),(:Province{name:'广东'}) return n

建立股票和证券交易所关系

创建股票节点‘安琪酵母’和证券交易所节点‘上海证券交易所’的关系 Exchange

match(a:Stock),(b:SecuritiesExhcange) where a.name='安琪酵母' and b.name='上海证券交易所' create(a)-[r:Exchange]->(b) return r

同样用这个方法可创建其他股票节点和证券交易所节点的关系

建立股票和省市名称关系

创建股票节点‘安琪酵母’和省市‘湖北’的关系 Area

match(a:Stock),(b:Province) where a.name = '安琪酵母' and b.name = '湖北' create (a)-[r:Area]->(b) return r

命令行操作总结

创建一个节点

create(n:Stock{name:'安琪酵母',code:'600298',launchDate:date('2000-08-18')}) return n

创建多个节点

create(n:Stock{name:'招商银行',code:'600036',launchDate:date('2002-04-09')}),
(:Stock{name:'中科创达',code:'300496',launchDate:date('2015-12-10')}),
(:Stock{name:'华工科技',code:'000988',launchDate:date('2000-06-09')}),
(:Stock{name:'国信证券',code:'002736',launchDate:date('2014-12-29')})

create(n:SecuritiesExchange{name:'上海证券交易所'}),(:SecuritiesExchange{name:'深圳证券交易所'})

create(n:Province{name:'北京'}),(:Province{name:'湖北'}),(:Province{name:'广东'})

建立关系

match(a:Stock),(b:SecuritiesExchange) where a.name = '安琪酵母' and b.name = '上海证券交易所' create (a)-[r:Exchange]->(b) return r

match(a:Stock),(b:Province) where a.name = '安琪酵母' and b.name = '湖北' create (a)-[r:Area]->(b) return r

查询某个节点

match(a:Stock) where a.name = '安琪酵母' return a

查询某个标签的所有节点

match(a:Stock) return a

查询某个标签的节点个数

match(a:Stock) return count(a)

查询两个节点之间的关系类型

match(:Stock{name:'安琪酵母'})-[r]->(:Province{name:'湖北'}) return type(r)

查询某个节点所有的关系

match a = ()-[]->(:Province{name:'湖北'}) return a

查询某个节点所有的关系类型

match(:Stock{name:'安琪酵母'})-[r]->() return type(r)

删除某个节点

match(a:Stock) where a.name = '中科创达' delete a

[!attention] 删除节点之前，必须删除和节点相关的所有关系，不然会报错

删除某个标签的所有节点

match(n:Stock) delete n

删除所有节点

match(n) delete n

删除两个节点之间的关系

match(:Stock{name:'安琪酵母'})-[r]->(:Province{name:'湖北'}) delete r

删除某个节点的所有关系

match(:Stock{name:'安琪酵母'})-[r]->() delete r

删除某个标签的所有关系

match(:Stock)-[r]->() delete r

增加节点的属性

set子句

match(a:Stock) where a.name = '安琪酵母' set a.abbreviation = 'AQJM' return a

删除节点的属性

remove子句

match(a:Stock) where a.name = '安琪酵母' remove a.abbreviation return a

查询某个节点有关的节点和关系

match (m)-[r]-(n:Stock{name:'安琪酵母'}) return m,r,n

删除某个节点有关的节点和关系

match (m)-[r]-(n:Stock{name:'安琪酵母'}) delete m,r,n

Neo4j Server安装与使用

Neo4j官网下载地址

下载Neo4j community server版本，同时需要JDK环境

Server 和 desktop版本的区别在于：
desktop拥有良好的可视化，具有跟桌面应用程序一样的操作，可以方便管理多个数据库。
而server则是大量使用命令行来执行CQL语句，同时也可以打开浏览器界面，与desktop的界面是一样的。

添加Neo4j/bin为环境变量

neo4j.bat console Windows环境下，打开命令行界面，同时打开本地网络图形化界面

neo4j install-server 安装服务

数据库本地管理

Neo4j安装成功后，会默认安装两个数据库，System和Neo4j

在system中，可以进行数据库的管理，用户的管理，完成一些设置等等

neo4j start 启动

neo4j stop 关闭

用户管理

在bin目录下，使用cypher-shell连接数据库执行cypher命令

cypher-shell -d neo4j[数据库名称]
-- 需要输入用户名和密码，登录
-- 进入数据库中之后，就可以执行CQL语句进行操作

match(n) return n;  -- 查询数据库中所有节点
:help  -- 查看当前数据库可以用的指令
:use system  -- 使用system数据库

show databases;  -- 查看所有数据库（只能在system下操作）

:exit  -- 退出数据库命令行

在system下，对于用户进行管理的操作

-- 添加用户
CALL dbm.security.createUser(name,password,requirePasswordChange密码改变);
-- 示例
CALL dbm.security.createUser('john','123456',true);

-- 列出所有用户
CALL dbms.security.listUsers();

数据库的备份和恢复

Neo4j数据库的备份和恢复可以在线或者离线进行

neo4j-admin -h dump/load # 使用帮助
neo4j stop  # 先停止服务

1. 离线备份
neo4j-admin dump --database=<database> --to=<destination-path>
示例：
neo4j-admin dump --database=neo4j --to=C:\\desktop\\neo4jdata

2. 离线恢复
neo4j-admin load --from=<archive-path> --databse=<database> [--force]存在覆盖
示例：
neo4j-admin load --from=C:\\desktop\\neo4jdata --databse=neo4j --force

在Neo4j中批量创建节点和关系

neo4j进阶操作（四）neo4j导入csv，使用load导入csv文件进入neo4j

在desktop中用CSV文件导入批量创建节点

CSV文件中的数据，用于演示，实际上数据可以很多

把我们需要导入的CSV数据文件，拷贝到Neo4j的数据目录下

在数据目录下对应数据库的import目录下

在Neo4j Browser中执行导入命令

load CSV with headers from 'file:///Stocks.csv' as line
create (:Stock{code:line.code,name:line.name,id:line.id})

查看节点，导入成功

如果导入的数据中出现中文乱码的问题，说明是CSV文件的编码问题，把CSV的编码格式改成UTF-8格式

在desktop中用CSV文件导入批量创建关系

创建股票和证券交易所的关系，先建立CSV文件：（股票代码）（证券交易所id）

同样拷贝到import文件夹中

在Neo4j Browser中执行导入命令

load CSV with headers from 'file:///segx.csv' as line
match (from:Stock{code:line.stock_code}),(to:SecuritiesExchange{id:line.exchange_id})
merge (from)-[r:Exchange]->(to)

这里一直显示(no changes, no records)
原因在于，这里的交易所节点是之前创建的，在创建的时候并没有设置ID属性，所以在设置关系的时候，并不能以id的方式进行查找匹配节点。
在交易所节点中，属性只有name一个，所以应该用name，或者在交易所节点中增加id属性。
所以在添加关系的时候，应该检查每个节点属性是否匹配

把上诉关系数据文件，改为以code和name进行索引，代码也改为：

load CSV with headers from 'file:///segx.csv' as line
match (from:Stock{code:line.code}),(to:SecuritiesExchange{name:line.name})
merge (from)-[r:Exchange]->(to)

这里还有一个坑点：
用excel编辑CSV格式的文件是，在Windows下默认保存为Unicode格式，而在Neo4j导入数据的过程中是需要用到UTF-8的格式。所以需要用记事本打开，另存为UTF-8格式。

如果不更改这个格式时，那么导入中文时会乱码，同时属性名可能不能匹配。上面显示(no changes, no records)也是有这样一个原因

完成上面两个关键的步骤，终于可以进行导入

在远程Server中用CSV文件导入批量创建节点和关系（常用）

Neo4j笔记（三）Neo4j批量导入数据_neo4j 批量导入数据-CSDN博客

这里远程Server的load导入操作，与本地的desktop的load导入操作基本相同。

远程Server的导入，可以利用Browser进行图形化界面，也可以利用命令行操作。可以利用load操作，也可以利用neo4j-import进行导入

远程启动Neo4j Server neo4j start neo4j console

可以浏览器访问http:本机ip:显示端口

我们也可以用本地neo4j desktop 操作远程的neo4j server

输入服务的IP地址和端口

再输入用户名和密码，即可连接。接下里的导入操作，与desktop的操作是一摸一样的。

这样就可以直接操作远程的数据库

Neo4j的Python操作

在远程服务器上安装并创建Neo4j

对于Neo4j 4版本需要有JDK11的环境，而对于Neo4j 5版本，需要有JDK17/21的环境先安装JDK11，再安装Neo4j，并配置环境变量。

neo4j console 启动服务（前台）

neo4j start 启动服务（后台）

neo4j stop 停止服务

通过本地浏览器登录

接着我们可以使用本地的desktop进行远程的数据库连接

输入数据库远程地址和端口号，输入数据库名称

输入用户名和密码，并登录连接

成功打开远程数据库，图形化界面

利用Python读取excel数据创建节点

python导入：

Neo4j入门（二）批量插入节点、关系_neo4j批量创建关系-CSDN博客

1. 数据准备，在深圳证券交易所官网下载股票列表Excel文件

http://www.szse.cn/market/product/stock/list/index.html

当然也直接使用Python代码，进行下载，下载连接为：

http://www.szse.cn/api/report/ShowReport?SHOWTYPE=xlsx&CATALOGID=1110&TABKEY=tab1&random=0.410442009042401

from urllib import request

# 下载Excel文件
def DownloadExcel(url):
    down_path = 'A股列表.xlsx'
    request.urlretrieve(url, down_path)
    
url = 'http://www.szse.cn/api/report/ShowReport?SHOWTYPE=xlsx&CATALOGID=1110&TABKEY=tab1&random=0.410442009042401'

DownloadExcel(url)

得到一个A股列表Excel文件

2. 用Python读取Excel文件数据，在Python中使用Cypher命令，在Neo4j中批量建立节点

py2neo · PyPI

py2neo基本用法

python - 使用Py2neo在Neo4j中创建节点和关系

Python–pandas读取excel

Python读写Excel——Pandas

接着编写Python代码，实现读取文件数据，并通过Cypher语句写入到数据库中去。这里使用远程Neo4j Server版本。

这里我使用的是py2neo的第三方库，远程Neo4j版本为4.4.2

需要注意的是：
![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/Pi3-l22/pico_rep/img/20231124202200.png)

# from urllib import request

# 下载Excel文件
# def DownloadExcel(url):
#     down_path = 'A股列表.xlsx'
#     request.urlretrieve(url, down_path)
    
# url = 'http://www.szse.cn/api/report/ShowReport?SHOWTYPE=xlsx&CATALOGID=1110&TABKEY=tab1&random=0.410442009042401'

# DownloadExcel(url)
import time
import pandas as pd
from py2neo import Graph, Node, Relationship, NodeMatcher, RelationshipMatcher, Subgraph


# 读取Excel文件
def ReadExcel():
    read_path = 'A股列表.xlsx'
    df = pd.read_excel(io=read_path)
    return df
  

# 连接Neo4j
url = "bolt://serverIP:port"
username = "neo4j"
password = "password"
graph = Graph(url, auth=(username,password))
print("neo4j info: {}".format(str(graph)))

# 创建节点
s_time = time.time()
node_count = 0
df = ReadExcel()
print(f'总数据量：{len(df)}')
label = 'A股'
for i in range(0, len(df)):
    Plate = df.iloc[i]['板块']
    FullName = df.iloc[i]['公司全称']
    EnName = df.iloc[i]['英文名称']
    Address = df.iloc[i]['注册地址']
    Code = df.iloc[i]['A股代码']
    ShortName = df.iloc[i]['A股简称']
    Date = df.iloc[i]['A股上市日期']
    Area = df.iloc[i]['地      区']
    Province = df.iloc[i]['省    份']
    City = df.iloc[i]['城     市']
    Industry = df.iloc[i]['所属行业']
    # print(type(Plate))
    Cypher = f"merge(:{label}{{Plate:'{Plate}',FullName:'{FullName}',EnName:'{EnName}',Address:'{Address}',Code:'{Code}',ShortName:'{ShortName}',Date:'{Date}',Area:'{Area}',Province:'{Province}',City:'{City}',Industry:'{Industry}'}})"
    # node = Node(label, Plate=Plate, FullName=FullName, EnName=EnName, Address=Address, Code=Code, ShortName=ShortName, Date=Date, Area=Area, Province=Province, City=City, Industry=Industry)
    # Graph.create(node)
    graph.run(Cypher)
    node_count = + 1


print('节点数量：' + node_count)
e_time = time.time()
print(f'创建节点耗时：{e_time - s_time}s')

再次登上浏览器的图形化界面，发现已经创建成功

Py2neo V4 中文文档官方链接已失效

利用子图创建节点和关系

from py2neo  import Node,Relationship,Graph,Subgraph
graph = Graph("http://localhost:7474",auth=("neo4j","123456"))
a = Node("Person", name="Alice")
b = Node("Person", name="Bob")
c = Node("Person", name="Jim")
d = Node("Person", name="Nacy")
nodes=Subgraph([a,b,c,d])
graph.create(nodes)

a=graph.nodes.match("Person",name="Alice").first()
b=graph.nodes.match("Person",name="Bob").first()
c=graph.nodes.match("Person",name="Jim").first()
d=graph.nodes.match("Person",name="Nacy").first()
rel_a=Relationship(a,"likes",b)
rel_b=Relationship(b,"likes",a)
rel_c=Relationship(c,"likes",d)
rel_d=Relationship(d,"likes",c)
A=Subgraph(relationships=[rel_a,rel_b,rel_c,rel_d])   
graph.create(A)

Py2neo:一种快速导入百万数据到Neo4j的方式_python 导入neo4j 节点id-CSDN博客

根据上方A股列表的数据，重新编写代码，创建实体节点和关系

遇到的问题：

创建节点的属性，必须是字符串类型的，不然会报错。DataFrame读出来的数据有可能会是int或者numint64类型，需要进行转换
创建关系时进行节点的查找匹配十分耗时，所以可以采用子图的形式进行创建 (查询节点和关系很费时间)
没有报错，但是创建不出来关系，就需要检查匹配条件是否正确，不正确的话匹配不到节点，就不能创建关系

完整代码：

import time
import pandas as pd
from py2neo import Graph, Node, Relationship, NodeMatcher, RelationshipMatcher, Subgraph


# 读取Excel文件
def ReadExcel():
    read_path = 'A股列表.xlsx'
    df = pd.read_excel(io=read_path)
    return df
  
# 连接Neo4j
url = "bolt://serverIP:port"
username = "neo4j"
password = "password"
graph = Graph(url, auth=(username,password))
nodes = NodeMatcher(graph)
print("neo4j info: {}".format(str(graph)))

# 清空数据库
graph.delete_all()  

# 数据处理
s_time = time.time()
node_count = 0
df = ReadExcel()
print(f'总数据量：{len(df)}')
label = 'A股'
a_list = []
plate_set = set({})  # 板块集合
area_set = set({})  # 地区集合
province_set = set({})  # 省份集合
city_set = set({})  # 城市集合
industry_set = set({})  # 行业集合
relationships_list = []
nodes_list = []
for i in range(0, len(df)):
  dict = {
    'Plate': str(df.iloc[i]['板块']),      # 需要转成字符串，否则会报错
    'FullName': str(df.iloc[i]['公司全称']),
    'EnName': str(df.iloc[i]['英文名称']),
    'Address': str(df.iloc[i]['注册地址']),
    'Code': str(df.iloc[i]['A股代码']),
    'ShortName': str(df.iloc[i]['A股简称']),
    'Date': str(df.iloc[i]['A股上市日期']),
    'Area': str(df.iloc[i]['地      区']),
    'Province': str(df.iloc[i]['省    份']),
    'City': str(df.iloc[i]['城     市']),
    'Industry': str(df.iloc[i]['所属行业'])
  }
  plate_set.add(str(df.iloc[i]['板块']))
  area_set.add(str(df.iloc[i]['地      区']))
  province_set.add(str(df.iloc[i]['省    份']))
  city_set.add(str(df.iloc[i]['城     市']))
  industry_set.add(str(df.iloc[i]['所属行业']))
  a_list.append(dict)


a_dict = {}
# 创建A股节点
for i in range(0, len(a_list)):
  node = Node(label, ShortName=a_list[i]['ShortName'], FullName=a_list[i]['FullName'], EnName=a_list[i]['EnName'], Code=a_list[i]['Code'], Address=a_list[i]['Address'], Date=a_list[i]['Date'], Plate=a_list[i]['Plate'], Area=a_list[i]['Area'], Province=a_list[i]['Province'], City=a_list[i]['City'], Industry=a_list[i]['Industry'])
  graph.create(node)
  a_dict[f'{a_list[i]["Code"]}']=node
  node_count = + 1
  
  
plate_dict = {}
area_dict = {}
province_dict = {}
city_dict = {}
industry_dict = {}

# 创建板块节点
label = '板块'
for plate in plate_set:
  node = Node(label, name=plate)
  graph.create(node)
  plate_dict[f'{plate}']=node
  node_count = + 1
  
# 创建地区节点
label = '地区'
for area in area_set:
  node = Node(label, name=area)
  graph.create(node)
  area_dict[f'{area}']=node
  node_count = + 1
  
# 创建省份节点
label = '省份'
for province in province_set:
  node = Node(label, name=province)
  graph.create(node)
  province_dict[f'{province}']=node
  node_count = + 1
  
# 创建城市节点
label = '城市'
for city in city_set:
  node = Node(label, name=city)
  graph.create(node)
  city_dict[f'{city}']=node
  node_count = + 1
  
# 创建行业节点
label = '行业'
for industry in industry_set:
  node = Node(label, name=industry)
  graph.create(node)
  industry_dict[f'{industry}']=node
  node_count = + 1


relationships_list = [] 
# 创建关系
for i in a_list:
  # A股-板块
  node1 = a_dict[f'{i["Code"]}']
  node2 = plate_dict[f'{i["Plate"]}']
  relationships_list.append(Relationship(node1, '板块', node2))
  # A股-地区
  node2 = area_dict[f'{i["Area"]}']
  relationships_list.append(Relationship(node1, '地区', node2))
  # A股-省份
  node2 = province_dict[f'{i["Province"]}']
  relationships_list.append(Relationship(node1, '省份', node2))
  # A股-城市
  node2 = city_dict[f'{i["City"]}']
  relationships_list.append(Relationship(node1, '城市', node2))
  # A股-行业
  node2 = industry_dict[f'{i["Industry"]}']
  relationships_list.append(Relationship(node1, '行业', node2))
  
sub = Subgraph(relationships=relationships_list)  # 子图的形式创建关系
tx_ = graph.begin()
tx_.create(sub)
graph.commit(tx_)

      
print(f'节点数量：{node_count}')
e_time = time.time()
print(f'创建节点耗时：{e_time - s_time}s')