使用neo4j图数据库的import工具导入数据 -方法和注意事项_neo4j-import怎么用

背景

最近我在尝试存储知识图谱的过程中，接触到了Neo4j图数据库，这里我摘取了一段Neo4j的简介：

Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。

在下载了Neo4j Server(3.4.1)以后，我开始着手把手头的三元组数据存储进neo4j的数据库中，用的是python的py2neo库，我的思路是：读取文件，将每行的实体抽取出来，在图中查找是否有该（两个）实体节点，如果不存在就插入节点，然后插入该行三元组表示的边。
但是这样做的效率很低（我的图要至少连续一个月才能存完）。我分析了一下，原因在于：每次插入实体节点都需要先查询图中是否存在该实体节点，随着图的增大，查询所需的时延也越来越长。
在查了官方文档以后，我找到了一个高效率的导入数据的方法–neo4j的import工具，这里我将我在导入过程中遇到的问题和我的解决方案和分析分享出来，供大家参考。

导入方法

import工具命令为如下格式：

 neo4j-admin import [--mode=csv] [--database=<name>]
                          [--additional-config=<config-file-path>]
                          [--report-file=<filename>]
                          [--nodes[:Label1:Label2]=<"file1,file2,...">]
                          [--relationships[:RELATIONSHIP_TYPE]=<"file1,file2,...">]
                          [--id-type=<STRING|INTEGER
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