简介 #
Neo4j 是一个高性能的图数据库，将数据以及数据之间的关系通过图的形式来存储。图的具体形式是标签属性图，使用的查询语言是 Cypher。
标签属性图 #
标签属性图是一种特定类型的图：
- 一个结点有一个或者多个标签来进行类型的定义
- 关系和节点地位相同，被视为同等重要
- 每个节点和关系都拥有可供访问的属性
Cypher #
Cypher 是一种声明式查询语言，允许你使用类似ASCII艺术风格的语法（包括括号、破折号和箭头）来识别数据中的模式。
模式 #
模式是图数据库中的特定的结点和关系的组合，例如一个人（Person）在一个电影（Movie）中出演（ACT_IN）就是一个模式，代码形式表示为：
(p:Person)-[r:ACT_IN]->(m:Movie)
其中用小括号选中的部分是结点，用方括号选中的部分是关系。结点部分中 p，m 是指代相应结点的变量，Person 和 Movie 是对应结点的标签，中间用冒号连接。关系部分中 r 是指代关系的变量，ACT_IN 是特定的关系类型。直接翻译成自然语言，意思就是：用 p 指代包含 Person 标签的结点，用 m 指代包含 Movie 标签的结点，他们之间的关系用 r 表示，类型是 ACT_IN
数据读取 #
数据读取操作依赖模式匹配，使用关键字 MATCH，这相当于给数据库发送指令，让它过滤出只符合特定关系的结点关系对，也就是三元组 (p,r,m) 构成的集合
MATCH (p:Person)-[r:ACT_IN]->(m:Movie)
类似于 SQL，你还可以使用关键字 WHERE 进行进一步的筛选：
MATCH (p:Person)-[r:ACT_IN]->(m:Movie)
WHERE p.name = 'Tom Hanks'
RETURN p,r,m
name 就是结点 p 的一个属性，使用 . 操作服来访问节点的额属性；RETURN 关键字标记返回值。
下面是一个更加复杂的模式匹配命令代码，AS 关键字用来设置别名：
MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)<-[r:ACTED_IN]-(p2:Person)
WHERE p.name = 'Tom Hanks'
RETURN p2.name AS actor, m.title AS movie, r.role AS role
这个命令筛选出和 Tom Hanks 参演过同一场电影的所有演员，并给出他们的名字、参与的电影、在电影中饰演的角色
按照某个属性来进行排序以及分页也是支持的：
MATCH (m:Movie)
WHERE m.released IS NOT NULL
RETURN m.title AS title, m.url AS url, m.released AS released
ORDER BY released DESC LIMIT 5
这会筛选出最新的 5 个电影。
数据写入 #
数据写入使用 MERGE 关键字，其含义就是将一个结点或者关系合并进数据图中。
- 合并结点：
MERGE (m:Movie {title: "Arthur the King"})
SET m.year = 2024
RETURN m
这个命令代码会创建一个新的 Movie 结点，其 title 属性被设置为 "Arthur the King"，year 属性被设置为 2024；
你可能会疑惑为什么不这样写：
MERGE (m:Movie)
SET m.year = 2024, m.titile = "Arthur the King"
RETURN m
其实大括号内的内容被用于检查你想创建的模式是否已经存在，避免重复创建模式。
- 合并关系：
MERGE (m:Movie {title: "Arthur the King"})
MERGE (u:User {name: "Adam"})
MERGE (u)-[r:RATED {rating: 5}]->(m)
RETURN u, r, m