Linux环境docker安装Neo4j，以及Neo4j新手入门教学（超详细版本）

前言

本栏主要记录一些常用的中间件docker部署方式，具体如下：

1. Linux安装docker（简单粗暴，复制即用）
2. Linux环境使用docker安装MySQL（简单粗暴，复制即用）
3. Linux环境docker安装redis（简单粗暴，复制即用）
4. Linux环境Nginx安装部署
5. docker安装部署Elasticsearch（ES）以及相关配置
6. Linux环境docker安装Nacos（简单粗暴，复制即用）
7. Linux环境docker安装Neo4j，以及Neo4j新手入门教学（超详细版本）

1、 图数据库Neo4j简介

1.1 什么是图数据库

图数据库：是基于图论实现的一种NoSQL数据库，其数据结构是和查询方式是以图论为基础的，图数据库主要用于存储更多的连接数据。
图论：用多个节点代表事物，用节点之间连线代表事务之间关系的图形。

1.2 能解决什么痛点

随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长， 急需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。

使用场景：

• 社交领域：实现好友推荐等
• 电商领域：实现商品实时推荐等
• 金融领域：银行用图数据库做风控处理等
• ………………

1.3 对比关系型数据库

美国心理学家米尔格伦提出的“六度空间“理论：你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多六个人你就能够认识任何一个陌生人。

关系型数据库做法：一张用户表，一张用户和用户之间的关系表，每个人认识的没有一千也有八百，想找出想要的数据，每深入一层，难度成几何增长，但使用图数据库，难度大大降低。在关系型数据库和图数据库(Neo4j)之间进行了实验：在一个社交网络里找到最大深度为5的 朋友的朋友，他们的数据集包括100万人，每人约有50个朋友。

实验结果如下：

1.4 什么是Neo4j

Neo4j是一个开源的NoSQL图形数据库，2003 年开始开发，使用 scala和java 语言，2007年开始发布。是世界上最先进的图数据库之一，提供原生的图数据存储，检索和处理；采用属性图模型（Property graph model），极大的完善和丰富图数据模型；专属查询语言 Cypher，直观，高效；

Neo4j的特性：

• SQL就像简单的查询语言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的优点：

• 它很容易表示连接的数据
• 检索/遍历/导航更多的连接数据是非常容易和快速的
• 它非常容易地表示半结构化数据
• Neo4j CQL查询语言命令是人性化的可读格式，非常容易学习
• 使用简单而强大的数据模型
• 它不需要复杂的连接来检索连接的/相关的数据，因为它很容易检索它的相邻节点或关系细节没有 连接或索引

1.5 Neo4j的构建元素

Neo4j图数据库主要有以下构建元素：

• 节点
• 属性
• 关系
• 标签
• 数据浏览器
  

节点

• 节点（Node)是图数据库中的一个基本元素，用来表示一个实体记录，就像关系数据库中的一条记录一样。在Neo4j中节点可以包含多个属性(Property)和多个标签(Label)。
• 节点是主要的数据元素
• 节点通过关系连接到其他节点
• 节点可以具有一个或多个属性（即，存储为键/值对的属性）
• 节点有一个或多个标签，用于描述其在图表中的作用

属性

• 属性（Property）是用于描述图节点和关系的键值对。其中Key是一个字符串，值可以通过使用任何 Neo4j数据类型来表示
• 属性是命名值，其中名称（或键）是字符串
• 属性可以被索引和约束
• 可以从多个属性创建复合索引

关系
关系（Relationship）同样是图数据库的基本元素。当数据库中已经存在节点后，需要将节点连接起来 构成图。关系就是用来连接两个节点，关系也称为图论的边(Edge) ,其始端和末端都必须是节点，关系不 能指向空也不能从空发起。关系和节点一样可以包含多个属性，但关系只能有一个类型(Type) - 关系连接两个节点

• 关系是方向性的
• 节点可以有多个甚至递归的关系
• 关系可以有一个或多个属性（即存储为键/值对的属性）

基于方向性，Neo4j关系被分为两种主要类型：单向关系和双向关系

标签
标签（Label）将一个公共名称与一组节点或关系相关联，节点或关系可以包含一个或多个标签。 我们可以为现有节点或关系创建新标签，我们可以从现有节点或关系中删除标签。

标签用于将节点分组

• 一个节点可以具有多个标签
• 对标签进行索引以加速在图中查找节点
• 本机标签索引针对速度进行了优化

Neo4j Browser
一旦我们安装Neo4j，我们就可以访问Neo4j数据浏览器 http://localhost:7474/browser/

个人理解：

• 标签类似MySQL中的表
• 节点类似MySQL中的每行数据对象
• 属性类似MySQL中的每个字段
• 关系类似MySQL中关联表中的数据

2. 环境搭建

2.1 安装Neo4j Community Server

注意： neo4j 4.3及以上版本对应的java版本是jdk11
jdk8可以下载Neo4j Community Edition 3.5.28
下载：https://pan.baidu.com/s/1lvn55ZSUknaicVNdMblPEQ
提取码：8a54
文档：https://neo4j.com/docs/operations-manual/3.5/
进入到bin目录，执行 neo4j console
在浏览器中访问：http://localhost:7474
使用用户名neo4j和默认密码neo4j进行连接，然后会提示更改密码。

2.2 docker 安装Neo4j Community Server

注意需要开放以下端口：

• 7474 for HTTP
• 7473 for HTTPS
• 7687 for Bolt

拉取镜像

docker pull neo4j:3.5.22-community
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运行镜像

docker run -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 --name neo4j \
-e "NEO4J_AUTH=neo4j/123456" \
-v /usr/local/soft/neo4j/data:/data \
-v /usr/local/soft/neo4j/logs:/logs \
-v /usr/local/soft/neo4j/conf:/var/lib/neo4j/conf \
-v /usr/local/soft/neo4j/import:/var/lib/neo4j/import \
neo4j:3.5.22-community
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2.3 Neo4j Desktop安装

下载地址：https://neo4j.com/download-center/

启动后可以选择安装本地neo4j数据库或者连接远程neo4j数据库。

3. Neo4j - CQL使用

3.1 Neo4j - CQL简介

Neo4j的Cypher语言是为处理图形数据而构建的，CQL代表Cypher查询语言。像Oracle数据库具有查询 语言SQL，Neo4j具有CQL作为查询语言。

• 它是Neo4j图形数据库的查询语言。
• 它是一种声明性模式匹配语言 它遵循SQL语法。
• 它的语法是非常简单且人性化、可读的格式。
  

3.2 常用命令

官方英文文档：https://neo4j.com/docs/cypher-manual/3.5/clauses/
中文命令文档：https://www.w3cschool.cn/neo4j/neo4j_cql_match_command.html

CREATE创建

create语句是创建模型语句用来创建数据模型

创建节点

#创建带标签和属性的节点并返回节点 
create (n:person {name:'如来'}) return n
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创建关系

#使用新节点创建关系 
CREATE (n:person {name:'杨戬'})-[r:师傅]->(m:person {name:'玉鼎真人'}) return type(r);
#使用已知节点创建带属性的关系 
create (n:person {name:'沙僧'}) return n;
create (n:person {name:'唐僧'}) return n;

match (n:person {name:'沙僧'}),(m:person{name:'唐僧'}) 
create (n)-[r:`师傅`{relation:'师傅'}]->(m) 
return r 
#检索关系节点的详细信息 
match (n:person)-[r]-(m:person) return n,m
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创建全路径

create p=(:person{name:'蛟魔王'})-[:义兄]->(:person{name:'牛魔王'})<-[:义兄]- (:person {name:'鹏魔王'}) return p
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MATCH查询

Neo4j CQL MATCH命令用于

• 从数据库获取有关节点和属性的数据
• 从数据库获取有关节点，关系和属性的数据

MATCH (n:person) RETURN n LIMIT 25
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RETURN返回

Neo4j CQL RETURN子句用于

• 检索节点的某些属性
• 检索节点的所有属性
• 检索节点和关联关系的某些属性
• 检索节点和关联关系的所有属性

MATCH (n:person) RETURN id(n),n.name,n.tail,n.relation
1

WHERE子句

像SQL一样，Neo4j CQL在CQL MATCH命令中提供了WHERE子句来过滤MATCH查询的结果。

MATCH (n:person) where n.name='牛魔王' or n.name='唐僧' RETURN n 

#创建关系 
match (n:person),(m:person)
where n.name='唐僧' and m.name='如来' 
create (n)-[r:BOSS]->(m) 
return n.name,type(r),m.name
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DELETE删除

Neo4j使用CQL DELETE子句

• 删除节点。
• 删除节点及相关节点和关系。

# 删除节点 （前提：节点不存在关系） 
MATCH (n:person{name:"如来"}) delete n 

# 删除关系 
MATCH (n:person{name:"如来"})<-[r]- (m) delete r return type(r)
MATCH (n:person{name:"如来"})-[r]->(m) delete r return type(r)

MATCH (n:person{name:"如来"}) delete n
# 删除整个标签内容
match (n:person) detach delete n
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REMOVE删除

有时基于客户端要求，我们需要向现有节点或关系添加或删除属性。我们使用Neo4j CQL REMOVE子句来删除节点或关系的现有属性。

• 删除节点或关系的标签
• 删除节点或关系的属性

#创建多个节点
create (a:person {name:"test111",age:20,sex:"男"}),
(b:person {name:"test222",age:30,sex:"女"}),
(c:person {name:"test333",age:40,sex:"男"})
return a,b,c
#删除属性 
MATCH (n:person {name:"test111"}) remove n.age return n 

#删除标签 
match (m:person {name:"test222"}) remove m:person return m
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SET子句

有时，根据我们的客户端要求，我们需要向现有节点或关系添加新属性。要做到这一点，Neo4j CQL提 供了一个SET子句。

• 向现有节点或关系添加新属性
• 添加或更新属性值

MATCH (n:person {name:"test111"}) set n.age=32 return n
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ORDER BY排序

Neo4j CQL在MATCH命令中提供了“ORDER BY”子句，对MATCH查询返回的结果进行排序。
我们可以按升序或降序对行进行排序。默认情况下，它按升序对行进行排序。 如果我们要按降序对它们 进行排序，我们需要使用DESC子句。

#升序 
MATCH (n:person) RETURN id(n),n.name order by id(n) asc
#降序
MATCH (n:person) RETURN id(n),n.name order by id(n) desc
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UNION子句

与SQL一样，Neo4j CQL有两个子句，将两个不同的结果合并成一组结果

• UNION：它将两组结果中的公共行组合并返回到一组结果中。 它不从两个节点返回重复的行。
  限制：结果列类型和来自两组结果的名称必须匹配，这意味着列名称应该相同，列的数据类型应该相同。
• UNION ALL：它结合并返回两个结果集的所有行成一个单一的结果集。它还返回由两个节点重复行。
  限制：结果列类型，并从两个结果集的名字必须匹配，这意味着列名称应该是相同的，列的数据类型应该 是相同的。

MATCH (n:person) RETURN n.name as name 
UNION 
MATCH (m:person) RETURN m.name as name 

MATCH (n:person) RETURN n.name as name 
UNION all
MATCH (m:person) RETURN m.name as name
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LIMIT和SKIP子句

Neo4j CQL已提供LIMIT子句和 SKIP 来过滤或限制查询返回的行数。
LIMIT返回前几行，SKIP忽略前几行。

# 前两行 
MATCH (n:person) RETURN n.name limit 2
# 忽略前两行 
MATCH (n:person) RETURN n.name SKIP  2
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NULL值

Neo4j CQL将空值视为对节点或关系的属性的缺失值或未定义值。
当我们创建一个具有现有节点标签名称但未指定其属性值的节点时，它将创建一个具有NULL属性值的新节点。

match (n: person) where n.label is null return id(n),n.name,n.tail,n.label
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IN操作符

与SQL一样，Neo4j CQL提供了一个IN运算符，以便为CQL命令提供值的集合。

match (n: person) where n.name in['沙僧','唐僧'] return id(n),n.name,n.tail,n.label
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INDEX索引

Neo4j SQL支持节点或关系属性上的索引，以提高应用程序的性能。
我们可以为具有相同标签名称的所有节点的属性创建索引。
我们可以在MATCH或WHERE或IN运算符上使用这些索引列来改进CQL Command的执行。
Neo4J索引操作

• Create Index 创建索引
• Drop Index 丢弃索引

# 创建索引 
create index on :person (name)
# 删除索引 
drop index on : person (name)
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UNIQUE约束

在Neo4j数据库中，CQL CREATE命令始终创建新的节点或关系，这意味着即使您使用相同的值，它也会 插入一个新行。 根据我们对某些节点或关系的应用需求，我们必须避免这种重复。像SQL一样，Neo4j数据库也支持对NODE或Relationship的属性的UNIQUE约束
UNIQUE约束的优点

• 避免重复记录。
• 强制执行数据完整性规则

#创建唯一约束 
create constraint on (n:person) assert n.name is unique
 
#删除唯一约束 
drop constraint on (n:person) assert n.name is unique
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DISTINCT

这个函数的用法就像SQL中的distinct关键字，返回的是所有不同值。

match (n:person) return distinct(n.name)
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3.3 常用函数

字符串函数
与SQL一样，Neo4J CQL提供了一组String函数，用于在CQL查询中获取所需的结果。

MATCH (e) RETURN id(e),e.name,substring(e.name,0,2)
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AGGREGATION聚合
和SQL一样，Neo4j CQL提供了一些在RETURN子句中使用的聚合函数。 它类似于SQL中的GROUP BY 子句。
我们可以使用MATCH命令中的RETURN +聚合函数来处理一组节点并返回一些聚合值。

MATCH (e) RETURN count(e) 
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关系函数
Neo4j CQL提供了一组关系函数，以在获取开始节点，结束节点等细节时知道关系的细节。

match (a)-[r] ->(b) return id(r),type(r)
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3.4 neo4j-admin使用

数据库备份
对Neo4j数据进行备份、还原、迁移的操作时，要关闭neo4j

cd %NEO4J_HOME%/bin 
#关闭
neo4j neo4j stop 
#备份 
neo4j-admin dump --database=graph.db --to=/neo4j/backup/graph_backup.dump
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数据库恢复
还原、迁移之前 ，要关闭neo4j服务。

#数据导入 
neo4j-admin load --from=/neo4j/backup/graph_backup.dump --database=graph.db – force
#重启服务 
neo4j start
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3.5 利用CQL构建西游关系图谱

远程文件地址：（文件放任意位置，配置Nginx之后能访问到就行）

#导入西游人物数据 
load csv from 'http://124.223.79.77/neo4j/import/西游人物.csv' as line  create (:西游人物 {name:line[0]})
#导入西游关系数据
load csv from 'http://124.223.79.77/neo4j/import/西游关系.csv' as line 
create (:西游关系 {from:line[0],to:line[1],relation:line[3]})
#将两者之间的数据进行关联
match (a:`西游人物`),(b:`西游关系`),(c:`西游人物`) 
where a.name=b.from and c.name=b.to
create (a)-[:人物关系{relation:b.relation}]->(c)
return a

#清空人物关系数据
match (a:`西游人物`)-[r]->(b) delete r return type(r)
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本地文件地址：（文件放Neo4j的import目录下）

#导入西游人物数据 
load csv from ''file:///西游人物.csv' as line  create (:西游人物 {name:line[0]})
#导入西游关系数据
load csv from ''file:///西游关系.csv' as line 
create (:西游关系 {from:line[0],to:line[1],relation:line[3]})
#将两者之间的数据进行关联
match (a:`西游人物`),(b:`西游关系`),(c:`西游人物`) 
where a.name=b.from and c.name=b.to
create (a)-[:人物关系{relation:b.relation}]->(c)
return a

#清空人物关系数据
match (a:`西游人物`)-[r]->(b) delete r return type(r)
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部分进阶语法
https://www.jianshu.com/p/5022b413ec3a
https://blog.csdn.net/liucy007/article/details/120967186

#shortestPath函数返回最短的Path
match p=shortestPath(
(a:`西游人物` {name:"秦琼"})-[*]-(b:`西游人物` {name:"孙悟空"})
)
return length(p),nodes(p)
#查看节点层级数据
match (a:`西游人物`{name:"唐僧"})<-[r:`人物关系`*1..4]-(b) return a,b,r
match (a:`西游人物`{name:"唐僧"})-[r:`人物关系`*1..4]->(b) return a,b,r
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集成到spring boot 开源示例
https://gitee.com/JasonYangMeng/springdata-neo4j.git

附件：
文档中包含的附件获取方式：https://www.yuque.com/liaozk/hkmkrq/traam3ag3iy67gl7