数据库 (图 Neo4j 使用教程)

　　图数据库功能：主要是处理具有深度相关联的数据，尤其是几何性增长的这种关系，比关系型数据库更具有优势。

　　一个图是由节点和关系构成，节点和关系都可以包含属性。

　　一个关系连接两个节点，必须有一个开始节点和结束节点。

　　Neo4j 的安装

　　下载地址：桌面版（学习使用）https://neo4j.com/artifact.php?name=neo4j-desktop-offline-1.2.1-setup.exe

　　windows 下安装社区版 zip

　　1.解压文件

　　2. cmd 进入bin 下面，执行 neo4j install-service

　　3. neo4j start 启动服务

　　4.http://localhost:7474

　　5. neo4j stop 停止服务

　　6. neo4j uninstall-service 卸载

　 7. 默认用户名称和密码 neo4j neo4j

　　Neo4j 的使用

命令	格式	示例
新增节点名称:标签名称{key:value} 需要注意的是 key 不能使用双引号包裹	CREATE ( <node-name>:<label-name> { <key>:<Value> ........ <n-key>:<n-Value> } )	create(user:Use {name:"小明",age:12 })
一个节点可以创建多个标签	CREATE (<node-name>:<label-name1>:<label-name2>.....:<label-namen>)
MATCH查询		match(user:User) return user match(user:User) return user.name
建立关联		create(user:User)-[r:Goods]->(book:Book)
匹配建立新的关系		match(user:User),(book:Book) create (user)-[r:Goods{price:12,num:1}]->(book) return r
更新		match(user:User) set user.userName = "xiaomi" return user

　　基本的用法

　　我们先以数据库表进行抽象（User 用户表 Goods 商品表 Records 购买记录）

　　对应字段：User（name,age） Goods(name,price) Records(userName,goodName,num)

　　1. 首先我们创建一个用户类

　　添加两个人小明和小花

　　create (user:User{name:"xiaoming",age:12})

　　create (user:User{name:"xiaoming",age:13})

　　create (user:User{name:"xiaohua",age:15})

　　2. 创建两个商品

　　create (good:Goods{name:"肯德基",price:40})

　　create (good:Goods{name:"java书",price:24.5})

　　3. 小明买了两本书

　　match(user:User),(good:Goods) where user.name = "xiaoming" and good.name = "java书" create (user)-[r:Records{userName:user.name,goodName:good.name,num:2}]->(good) return r

　　4. 查询总共有多少人

　　match(user:User) return user

　　5. 小明修改了书的数量

　　match(user:User{name:"xiaoming"})-[r:Records{userName:user.name,goodName:good.name}]->(good:Goods{name:"java书"}) set r.num = 3 return r

　　6. 小明退了买的书

　　match(user:User{name:"xiaoming"})-[r:Records{userName:user.name,goodName:good.name}]->(good:Goods{name:"java书"}) delete r　

　　7. 移除对象的属性（remove 用于移除属性或者标签）

　　match(user:User{name:"xiaoming"}) remove user.name return user （相当于只移除了小明里面的name 属性）

　　创建一个深度比较长的数据（案例1）