Neo4j 常见 Cypher 查询

基础查询

查询所有节点

功能描述：查询数据库中的所有节点，返回完整的节点数据。

语法说明：MATCH (n) 匹配所有节点，RETURN n 返回匹配到的节点。

使用场景：适用于小型数据库或需要查看所有数据的情况，在大型数据库中使用可能会导致性能问题。

注意事项：在生产环境中，应避免使用此查询，因为它会返回所有节点，可能导致内存溢出。

MATCH (n) RETURN n;

查询特定标签的节点

功能描述：查询具有特定标签（如 Person）的所有节点。

语法说明：MATCH (n:Person) 匹配所有带有 Person 标签的节点，RETURN n 返回匹配到的节点。

使用场景：适用于需要查看特定类型实体的情况，如查看所有用户、所有产品等。

注意事项：对于大型数据库，建议添加 LIMIT 限制返回结果数量。

MATCH (n:Person) RETURN n;

查询特定属性的节点

功能描述：查询具有特定属性值的节点，如查询名为 Alice 的 Person 节点。

语法说明：MATCH (n:Person {name: 'Alice'}) 匹配 name 属性为 'Alice' 的 Person 节点，RETURN n 返回匹配到的节点。

使用场景：适用于根据具体属性值查找特定实体的情况，如根据用户名查找用户、根据 ID 查找订单等。

注意事项：建议为经常用于查询的属性创建索引，以提高查询性能。

MATCH (n:Person {name: 'Alice'}) RETURN n;

查询节点和关系

功能描述：查询节点之间的关系，返回节点、关系和相关联的节点。

语法说明：MATCH (n:Person)-[r:FRIEND]->(m:Person) 匹配 Person 节点之间的 FRIEND 关系，RETURN n, r, m 返回起始节点、关系和结束节点。

使用场景：适用于查看实体之间的关联关系，如查看用户的朋友、产品的购买者等。

注意事项：关系方向（->）表示查询的是从 n 到 m 的 FRIEND 关系。

MATCH (n:Person)-[r:FRIEND]->(m:Person) RETURN n, r, m;

查询特定类型的关系

功能描述：查询多种类型的关系，如同时查询 FRIEND 和 COLLEAGUE 关系。

语法说明：MATCH (n:Person)-[r:FRIEND|COLLEAGUE]->(m:Person) 匹配 Person 节点之间的 FRIEND 或 COLLEAGUE 关系，RETURN n, r, m 返回相关节点和关系。

使用场景：适用于需要查看实体之间多种关联关系的情况，如查看用户的朋友和同事。

注意事项：关系类型之间使用 | 分隔，表示逻辑或关系。

MATCH (n:Person)-[r:FRIEND|COLLEAGUE]->(m:Person) RETURN n, r, m;

高级查询

带条件的查询

功能描述：根据特定条件过滤查询结果，如查询年龄大于 30 岁的人员。

语法说明：MATCH (n:Person) 匹配 Person 节点，WHERE n.age > 30 过滤年龄大于 30 的节点，RETURN n.name, n.age 返回姓名和年龄属性。

使用场景：适用于需要根据属性值进行过滤的查询，如查询特定年龄段的用户、特定地区的产品等。

注意事项：WHERE 子句中的属性如果经常用于查询，建议创建索引以提高性能。

MATCH (n:Person) WHERE n.age > 30 RETURN n.name, n.age;

带排序的查询

功能描述：对查询结果进行排序，如按年龄降序排列人员信息。

语法说明：MATCH (n:Person) 匹配 Person 节点，RETURN n.name, n.age 返回姓名和年龄，ORDER BY n.age DESC 按年龄降序排序。

使用场景：适用于需要对结果进行排序展示的情况，如按销售额排序产品、按注册时间排序用户等。

注意事项：ORDER BY 子句会增加查询开销，对于大型结果集，建议结合 LIMIT 使用。

MATCH (n:Person) RETURN n.name, n.age ORDER BY n.age DESC;

带分页的查询

功能描述：对查询结果进行分页处理，如跳过前 10 条记录，返回接下来的 5 条记录。

语法说明：MATCH (n:Person) 匹配 Person 节点，ORDER BY n.age 按年龄排序，SKIP 10 跳过前 10 条，LIMIT 5 返回 5 条记录。

使用场景：适用于 Web 应用中的分页展示，如每页显示 10 条记录，用户可以翻页查看。

注意事项：SKIP 和 LIMIT 结合使用可以实现高效分页，但对于非常大的数据集，建议使用更高效的分页策略。

MATCH (n:Person) RETURN n.name, n.age ORDER BY n.age SKIP 10 LIMIT 5;

聚合查询

功能描述：对查询结果进行聚合计算，如计数、平均值、最大值、最小值等。

语法说明：

• COUNT(n) 统计节点数量
• AVG(n.age) 计算年龄平均值
• MAX(n.age) 和 MIN(n.age) 计算最大和最小年龄

使用场景：适用于数据分析和报表生成，如统计用户数量、计算平均订单金额、查找最高销售额等。

注意事项：聚合函数会对结果集进行计算，对于大型数据集可能会有性能影响。

MATCH (n:Person) RETURN COUNT(n) AS totalPersons;
MATCH (n:Person) RETURN AVG(n.age) AS averageAge;
MATCH (n:Person) RETURN MAX(n.age) AS maxAge, MIN(n.age) AS minAge;

分组查询

功能描述：根据特定属性或关系进行分组，并对每组进行聚合计算，如统计每个城市的人口数量。

语法说明：MATCH (n:Person)-[:LIVES_IN]->(c:City) 匹配居住在城市中的人员，RETURN c.name, COUNT(n) AS population 按城市分组统计人口，ORDER BY population DESC 按人口降序排序。

使用场景：适用于需要按类别进行数据分析的情况，如按地区分组统计销售数据、按产品类型分组统计库存等。

注意事项：分组查询通常与聚合函数结合使用，ORDER BY 可以对分组结果进行排序。

MATCH (n:Person)-[:LIVES_IN]->(c:City) RETURN c.name, COUNT(n) AS population ORDER BY population DESC;

路径查询

最短路径

功能描述：查找两个节点之间的最短路径，如查找 Alice 和 Bob 之间的最短社交关系路径。

语法说明：MATCH shortestPath((a:Person {name: 'Alice'})-[*]-(b:Person {name: 'Bob'})) 查找 Alice 和 Bob 之间的最短路径，RETURN path 返回完整路径。

使用场景：适用于社交网络分析、物流路径规划、知识图谱推理等场景，如查找用户之间的最短连接、商品之间的关联路径等。

注意事项：shortestPath 函数会优化查询性能，避免返回过多路径，对于大型图数据库非常有用。

MATCH shortestPath((a:Person {name: 'Alice'})-[*]-(b:Person {name: 'Bob'})) RETURN path;

指定最大深度的路径

功能描述：查找指定深度范围内的所有路径，如查找 Alice 1-3 度范围内的所有社交关系。

语法说明：MATCH (a:Person {name: 'Alice'})-[*1..3]-(b:Person) 查找 Alice 1-3 度范围内的 Person 节点，RETURN a, b 返回相关节点。

使用场景：适用于需要限制路径深度的查询，如社交网络中的几度人脉查询、推荐系统中的关联推荐等。

注意事项：路径深度（*1..3）中的数字表示最小和最大深度，过深的路径查询会导致性能问题，建议根据实际需求设置合理的深度范围。

MATCH (a:Person {name: 'Alice'})-[*1..3]-(b:Person) RETURN a, b;

所有路径

功能描述：查找两个节点之间的所有路径，如查找 Alice 和 Bob 之间的所有可能连接路径。

语法说明：MATCH (a:Person {name: 'Alice'})-[*]-(b:Person {name: 'Bob'}) 查找 Alice 和 Bob 之间的所有路径，RETURN path 返回完整路径。

使用场景：适用于需要分析所有可能路径的场景，如网络拓扑分析、安全漏洞评估等。

注意事项：查询所有路径可能返回大量结果，甚至导致无限循环，建议仅在小型图数据库或特定场景下使用，并考虑添加路径长度限制。

MATCH (a:Person {name: 'Alice'})-[*]-(b:Person {name: 'Bob'}) RETURN path;

数据修改

创建节点

CREATE (n:Person {name: 'Charlie', age: 25, city: 'New York'});

创建关系

MATCH (a:Person {name: 'Alice'}), (b:Person {name: 'Charlie'}) CREATE (a)-[r:FRIEND {since: 2023}]->(b);

更新属性

MATCH (n:Person {name: 'Alice'}) SET n.age = 31, n.city = 'London' RETURN n;

删除属性

MATCH (n:Person {name: 'Alice'}) REMOVE n.city RETURN n;

删除关系

MATCH (a:Person {name: 'Alice'})-[r:FRIEND]->(b:Person {name: 'Bob'}) DELETE r;

删除节点

MATCH (n:Person {name: 'Charlie'}) DELETE n;

删除节点及其所有关系

MATCH (n:Person {name: 'Charlie'}) DETACH DELETE n;

索引和约束

创建索引

CREATE INDEX FOR (n:Person) ON (n.name);
CREATE INDEX FOR (n:Person) ON (n.name, n.age);

创建全文索引

CREATE FULLTEXT INDEX personName FOR (n:Person) ON EACH [n.name, n.bio];

创建唯一约束

CREATE CONSTRAINT FOR (n:Person) REQUIRE n.email IS UNIQUE;

创建节点存在约束

CREATE CONSTRAINT FOR (n:Person) REQUIRE n.name IS NOT NULL;

查看索引和约束

CALL db.indexes();
CALL db.constraints();

事务管理

开始事务

BEGIN;
MATCH (a:Person {name: 'Alice'}) SET a.age = a.age + 1;
MATCH (b:Person {name: 'Bob'}) SET b.age = b.age + 1;
COMMIT;

回滚事务

BEGIN;
MATCH (a:Person {name: 'Alice'}) SET a.age = a.age + 1;
ROLLBACK;

系统查询

查看数据库版本

CALL dbms.components() YIELD name, version RETURN name, version;

查看数据库状态

CALL dbms.health.check();

查看当前用户

CALL dbms.security.showCurrentUser();

查看所有用户

CALL dbms.security.listUsers();

查看所有角色

CALL dbms.security.listRoles();

性能优化查询

查看查询执行计划

EXPLAIN MATCH (n:Person)-[:FRIEND]->(m:Person) WHERE n.age > 30 RETURN n, m;

分析查询执行计划

PROFILE MATCH (n:Person)-[:FRIEND]->(m:Person) WHERE n.age > 30 RETURN n, m;

查看慢查询

CALL dbms.listQueries();
CALL dbms.listTx();

常见查询模式

好友推荐

MATCH (a:Person {name: 'Alice'})-[:FRIEND]->(b:Person)-[:FRIEND]->(c:Person) WHERE NOT (a)-[:FRIEND]->(c) RETURN c.name, COUNT(*) AS commonFriends ORDER BY commonFriends DESC;

兴趣图谱

MATCH (a:Person {name: 'Alice'})-[:LIKES]->(t:Topic)<-[:LIKES]-(b:Person) RETURN b.name, COUNT(t) AS commonInterests ORDER BY commonInterests DESC;

社交影响力

MATCH (a:Person)-[:FRIEND*1..2]->(b:Person) RETURN a.name, COUNT(DISTINCT b) AS influence ORDER BY influence DESC;

路径分析

MATCH (start:City {name: 'New York'})-[r:CONNECTED_TO*]->(end:City {name: 'Los Angeles'}) RETURN path, REDUCE(distance = 0, rel IN relationships(path) | distance + rel.distance) AS totalDistance ORDER BY totalDistance ASC LIMIT 5;

导入导出数据

导出数据到 CSV

MATCH (n:Person) RETURN n.name, n.age, n.city ORDER BY n.name
INTO CSV "file:///persons.csv";

从 CSV 导入数据

LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///persons.csv" AS row
CREATE (n:Person {name: row.name, age: toInteger(row.age), city: row.city});

导入带关系的数据

LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///relationships.csv" AS row
MATCH (a:Person {name: row.from}), (b:Person {name: row.to})
CREATE (a)-[r:FRIEND {since: toInteger(row.since)}]->(b);

Cypher 查询最佳实践

1. 使用参数化查询：

   // 推荐
   MATCH (n:Person {name: $name}) RETURN n;
   
   // 不推荐
   MATCH (n:Person {name: 'Alice'}) RETURN n;

2. 限制结果集大小：

   MATCH (n:Person) RETURN n LIMIT 100;

3. 使用索引：

   • 为经常查询的属性创建索引
   • 避免在索引属性上使用函数

4. 优化路径查询：

   • 限制路径的最大深度
   • 使用 shortestPath 替代全路径查询

5. 避免笛卡尔积：

   // 避免
   MATCH (a:Person), (b:Person) WHERE a.city = b.city RETURN a, b;
   
   // 推荐
   MATCH (a:Person)-[:LIVES_IN]->(c:City)<-[:LIVES_IN]-(b:Person) RETURN a, b;

常见问题（FAQ）

Q1: 如何优化慢查询？

A1: 优化慢查询的方法包括：

• 使用 PROFILE 或 EXPLAIN 分析执行计划
• 为查询中使用的属性创建索引
• 限制结果集大小和路径深度
• 避免在查询中使用复杂函数

Q2: 如何处理大型结果集？

A2: 处理大型结果集的方法包括：

• 使用 LIMIT 和 SKIP 进行分页
• 只返回必要的属性，而不是整个节点
• 使用批量处理

Q3: 如何删除大量数据？

A3: 删除大量数据时，建议使用批量删除：

MATCH (n:OldData) WITH n LIMIT 1000 DETACH DELETE n;

Q4: 如何检查索引是否被使用？

A4: 使用 PROFILE 命令查看执行计划，如果索引被使用，会显示 "NodeIndexSeek" 操作。

Q5: 如何在 Cypher 中使用正则表达式？

A5: 可以使用 =~ 操作符进行正则表达式匹配：

MATCH (n:Person) WHERE n.name =~ 'A.*' RETURN n;