Neo4j Cypher查询语言基础

Cypher简介

什么是Cypher

• 定义：Cypher是Neo4j的声明式图查询语言，专为图数据设计
• 设计理念：类似SQL，但针对图数据进行了优化
• 可读性：语法简洁直观，使用ASCII艺术表示图结构
• 功能强大：支持创建、查询、更新和删除图数据

Cypher的特点

• 声明式语法：描述要做什么，而不是怎么做
• 图模式匹配：使用模式匹配查询图数据
• 关系优先：原生支持关系查询，无需JOIN操作
• 灵活的数据模型：支持动态schema
• 丰富的函数库：内置多种函数，支持复杂查询

Cypher与SQL的对比

特性	Cypher	SQL
数据模型	图结构	表格结构
查询方式	模式匹配	JOIN操作
关系处理	原生支持	通过外键关联
灵活性	动态schema	固定schema
语法风格	直观的图模式	表格操作
适用场景	关系密集型查询	结构化数据查询

Cypher基础语法

核心概念

• 节点（Node）：用(n)表示，n是节点变量
• 关系（Relationship）：用-[r]->表示，r是关系变量，箭头表示方向
• 属性（Property）：用{key: value}表示，键值对结构
• 标签（Label）：用:Label表示，节点的分类
• 关系类型（Relationship Type）：用:TYPE表示，关系的分类

基本语法结构

节点表示

-- 空节点
()

-- 带有变量的节点
(n)

-- 带有标签的节点
(:User)

-- 带有变量和标签的节点
(u:User)

-- 带有多个标签的节点
(u:User:Customer)

-- 带有属性的节点
(u:User {name: '张三', age: 30})

关系表示

-- 无方向关系
()-[]-()

-- 有方向关系
()-[]->()

-- 带有变量和类型的关系
()-[:FOLLOWS]->()

-- 带有属性的关系
()-[:FOLLOWS {since: 2023}]->()

-- 完整的关系表示
(u:User)-[r:FOLLOWS {since: 2023}]->(v:User)

基本查询子句

MATCH子句

• 作用：指定要匹配的图模式
• 语法：MATCH pattern
• 示例：

  MATCH (u:User {name: '张三'})-[:FOLLOWS]->(v:User)

RETURN子句

• 作用：指定要返回的结果
• 语法：RETURN expressions
• 示例：

  MATCH (u:User {name: '张三'})-[:FOLLOWS]->(v:User)
  RETURN v.name, v.age

WHERE子句

• 作用：过滤匹配的结果
• 语法：WHERE conditions
• 示例：

  MATCH (u:User)-[:FOLLOWS]->(v:User)
  WHERE u.age > 25 AND v.age < 35
  RETURN v.name

CREATE子句

• 作用：创建节点和关系
• 语法：CREATE pattern
• 示例：

  CREATE (u:User {name: '张三', age: 30})
  CREATE (u:User)-[:FOLLOWS]->(v:User {name: '李四'})

MERGE子句

• 作用：创建或匹配节点和关系
• 语法：MERGE pattern
• 示例：

  MERGE (u:User {name: '张三'}) ON CREATE SET u.createdAt = datetime()

SET子句

• 作用：设置节点和关系的属性
• 语法：SET properties
• 示例：

  MATCH (u:User {name: '张三'})
  SET u.age = 31, u.updatedAt = datetime()

REMOVE子句

• 作用：删除节点和关系的属性或标签
• 语法：REMOVE properties | labels
• 示例：

  MATCH (u:User {name: '张三'})
  REMOVE u.age, u:VIP

DELETE子句

• 作用：删除节点和关系
• 语法：DELETE elements
• 示例：

  MATCH (u:User {name: '张三'})
  DELETE u

DETACH DELETE子句

• 作用：删除节点及其所有关系
• 语法：DETACH DELETE node
• 示例：

  MATCH (u:User {name: '张三'})
  DETACH DELETE u

Cypher查询操作

节点查询

查询所有节点

MATCH (n) RETURN n

查询特定标签的节点

MATCH (u:User) RETURN u

根据属性查询节点

MATCH (u:User {name: '张三'}) RETURN u

使用WHERE子句过滤

MATCH (u:User) WHERE u.age > 25 AND u.active = true RETURN u.name, u.age

限制返回结果

MATCH (u:User) RETURN u.name, u.age ORDER BY u.age DESC LIMIT 10

关系查询

查询特定类型的关系

MATCH (u:User)-[:FOLLOWS]->(v:User) RETURN u.name, v.name

查询反向关系

MATCH (u:User)<-[:FOLLOWS]-(v:User) RETURN u.name, v.name

查询所有关系

MATCH (u:User)-[r]-(v:User) RETURN u.name, type(r), v.name

查询多跳关系

-- 查询2度关系
MATCH (u:User)-[:FOLLOWS*2]->(v:User) RETURN u.name, v.name

-- 查询1到3度关系
MATCH (u:User)-[:FOLLOWS*1..3]->(v:User) RETURN u.name, v.name

属性查询

查询特定属性

MATCH (u:User {name: '张三'}) RETURN u.name, u.age

查询所有属性

MATCH (u:User {name: '张三'}) RETURN properties(u)

使用属性函数

MATCH (u:User) RETURN u.name, toUpper(u.email), u.age + 5

查询数组属性

MATCH (p:Product) WHERE '电子产品' IN p.tags RETURN p.name

Cypher创建操作

创建节点

创建单个节点

CREATE (u:User {name: '张三', age: 30, email: 'zhangsan@example.com'})

创建多个节点

CREATE 
  (u1:User {name: '张三', age: 30}),
  (u2:User {name: '李四', age: 25}),
  (u3:User {name: '王五', age: 35})

创建带有多个标签的节点

CREATE (p:Person:Employee:Manager {name: '李四', department: 'IT'})

创建关系

创建两个现有节点之间的关系

MATCH (u1:User {name: '张三'}), (u2:User {name: '李四'})
CREATE (u1)-[:FOLLOWS {since: date('2023-01-01')}]->(u2)

创建节点和关系

CREATE (u1:User {name: '张三'})-[:FOLLOWS]->(u2:User {name: '李四'})

创建多关系

CREATE 
  (u1:User {name: '张三'})-[:FOLLOWS]->(u2:User {name: '李四'}),
  (u1)-[:FOLLOWS]->(u3:User {name: '王五'}),
  (u2)-[:FOLLOWS]->(u3)

Cypher更新操作

更新节点属性

MATCH (u:User {name: '张三'})
SET u.age = 31, u.updatedAt = datetime()
RETURN u

更新关系属性

MATCH (u1:User {name: '张三'})-[r:FOLLOWS]->(u2:User {name: '李四'})
SET r.strength = 0.8, r.updatedAt = datetime()
RETURN r

添加和删除标签

-- 添加标签
MATCH (u:User {name: '张三'}) SET u:VIP RETURN u

-- 删除标签
MATCH (u:User:VIP {name: '张三'}) REMOVE u:VIP RETURN u

增加属性值

MATCH (p:Product {name: '手机'})
SET p.price = p.price + 100
RETURN p

Cypher删除操作

删除节点

-- 删除没有关系的节点
MATCH (u:User {name: '张三'}) DELETE u

-- 删除节点及其所有关系
MATCH (u:User {name: '张三'}) DETACH DELETE u

删除关系

MATCH (u1:User {name: '张三'})-[r:FOLLOWS]->(u2:User {name: '李四'})
DELETE r

删除属性

MATCH (u:User {name: '张三'}) REMOVE u.phone RETURN u

Cypher高级查询

聚合查询

-- 计算用户数量
MATCH (u:User) RETURN count(u) AS userCount

-- 计算平均年龄
MATCH (u:User) RETURN avg(u.age) AS averageAge

-- 按标签分组计算
MATCH (u:User) RETURN u.active, count(u) AS count GROUP BY u.active

-- 过滤分组结果
MATCH (u:User) RETURN u.department, avg(u.age) AS averageAge 
GROUP BY u.department HAVING avg(u.age) > 30

路径查询

-- 最短路径
MATCH shortestPath((u1:User {name: '张三'})-[r:FOLLOWS*]->(u2:User {name: '王五'}))
RETURN u1, r, u2

-- 所有最短路径
MATCH allShortestPaths((u1:User {name: '张三'})-[r:FOLLOWS*]->(u2:User {name: '王五'}))
RETURN u1, r, u2

-- 指定最大深度的路径
MATCH (u1:User {name: '张三'})-[r:FOLLOWS*1..3]->(u2:User {name: '王五'})
RETURN u1, r, u2

图算法查询

-- 计算PageRank
CALL gds.pageRank.write('myGraph', {
  writeProperty: 'pagerank'
})

-- 查找社区
CALL gds.louvain.write('myGraph', {
  writeProperty: 'community'
})

Cypher最佳实践

查询优化

• 使用标签过滤：优先使用标签过滤减少数据量
• 创建合适的索引：为频繁查询的属性创建索引
• 限制查询深度：避免过深的关系遍历
• 使用参数化查询：避免SQL注入，提高性能
• 避免笛卡尔积：确保模式匹配有明确的连接条件

数据建模

• 合理设计标签：使用清晰的标签分类节点
• 使用具体的关系类型：避免使用通用关系类型
• 关系方向有意义：关系方向应具有明确的语义
• 属性最小化：只存储必要的属性
• 避免超节点：拆分拥有大量关系的节点

性能监控

• 使用EXPLAIN和PROFILE：分析查询执行计划
• 监控查询性能：使用Neo4j监控工具跟踪查询性能
• 优化慢查询：识别并优化慢查询
• 定期清理数据：删除不再需要的数据

Cypher常见错误

语法错误

• 错误示例：缺少括号

  MATCH u:User RETURN u  -- 错误，缺少括号

• 正确写法：

  MATCH (u:User) RETURN u

模式匹配错误

• 错误示例：不完整的模式

  MATCH (u:User)-[:FOLLOWS] RETURN u  -- 错误，关系不完整

• 正确写法：

  MATCH (u:User)-[:FOLLOWS]->() RETURN u

属性类型错误

• 错误示例：类型不匹配

  MATCH (u:User) WHERE u.age = '30' RETURN u  -- 错误，age是整数

• 正确写法：

  MATCH (u:User) WHERE u.age = 30 RETURN u

关系方向错误

• 错误示例：方向错误导致查询无结果

  MATCH (u1:User {name: '李四'})-[:FOLLOWS]->(u2:User {name: '张三'}) RETURN u1, u2

• 正确写法：

  MATCH (u1:User {name: '张三'})-[:FOLLOWS]->(u2:User {name: '李四'}) RETURN u1, u2

版本差异

Neo4j 3.x Cypher特性

• 支持基本的CRUD操作
• 支持图模式匹配
• 支持基本的聚合函数
• 支持路径查询

Neo4j 4.x Cypher特性

• 支持多数据库
• 增强的图算法支持
• 改进的查询计划器
• 支持更多数据类型
• 增强的函数库

Neo4j 5.x Cypher特性

• 并行查询执行
• 改进的查询性能
• 增强的图算法
• 支持更多空间数据类型
• 改进的错误消息

常见问题（FAQ）

Q1: Cypher区分大小写吗？

A1: Cypher的标签、关系类型和属性键是区分大小写的，而关键字、函数名和变量名不区分大小写。

Q2: 如何在Cypher中使用参数？

A2: 可以使用参数化查询，例如：

MATCH (u:User {name: $name}) RETURN u

参数值在执行查询时传入，避免SQL注入，提高性能。

Q3: 如何处理Cypher查询中的特殊字符？

A3: 可以使用反斜杠转义特殊字符，或者使用参数化查询。例如：

MATCH (u:User {email: 'user\@example.com'}) RETURN u

Q4: 如何限制Cypher查询的执行时间？

A4: 可以在Neo4j配置中设置查询超时时间，或者使用dbms.transaction.timeout参数限制事务时间。

Q5: 如何优化慢Cypher查询？

A5: 优化慢查询的方法包括：

• 分析查询执行计划
• 创建合适的索引
• 优化数据模型
• 限制查询深度
• 使用标签过滤
• 避免笛卡尔积

Q6: 如何使用Cypher导入数据？

A6: 可以使用LOAD CSV命令导入CSV数据，或者使用neo4j-admin import工具进行大规模数据导入。

Q7: 如何在Cypher中使用正则表达式？

A7: 可以使用=~操作符进行正则表达式匹配，例如：

MATCH (u:User) WHERE u.email =~ '.*@example\.com' RETURN u

Q8: 如何计算两个节点之间的最短路径？

A8: 可以使用shortestPath函数计算最短路径，例如：

MATCH p = shortestPath((u1:User {name: '张三'})-[r*]->(u2:User {name: '李四'}))
RETURN p

Q9: 如何在Cypher中使用聚合函数？

A9: 可以使用count、sum、avg、min、max等聚合函数，例如：

MATCH (u:User) RETURN count(u) AS userCount, avg(u.age) AS averageAge

Q10: 如何学习Cypher？

A10: 学习Cypher的资源包括：

• Neo4j官方文档
• Neo4j Cypherrefcard
• Neo4j Sandbox在线练习
• 图数据库相关书籍
• 社区教程和博客