初试图形数据库 Neo4j

安装

作为一个java软件,就得充分发挥它Write Once, Run Anywhere的精神。直接下载tarball,解压后运行即可。官方还很贴心的提供了一个init脚本(./bin/neo4j),链接到init.d下就可以开搞啦。

默认的服务实例在localhost:7474,其余配置还是值得好好研究一番的。

neo4j shell

neo4j提供了一种叫做Cypher Query Language的查询方言,可以看做是图形数据库的sql,neo4j还提供了一个neo4j-shell用于做查询交互,在命令行下可以使用./bin/neo4j-shell来开启,web中也有一个tab叫做power-tool console可以使用neo4j-shell。

增删改节点

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# 创建节点
neo4j-sh (?)$ CREATE n = { name : 'Andres', title : 'Developer' } RETURN n;
+-------------------------------------------+
| n                                         |
+-------------------------------------------+
| Node[37]{name:"Andres",title:"Developer"} |
+-------------------------------------------+
1 row
Nodes created: 1
Properties set: 2
8 ms
# 修改节点
neo4j-sh (?)$ START n = node(37) SET n.surname = 'Taylor' RETURN n;
+------------------------------------------------------------+
| n                                                          |
+------------------------------------------------------------+
| Node[37]{name:"Andres",title:"Developer",surname:"Taylor"} |
+------------------------------------------------------------+
1 row
Properties set: 1
15 ms
# 删除节点
neo4j-sh (?)$ START n = node(37) DELETE n;
+-------------------+
| No data returned. |
+-------------------+
Nodes deleted: 1
4 ms

创建关系

图形数据库最重要的一个概念就是关系(relationship),各个节点直接通过双向或单向的关系连接在一起,这样才能从一个节点查找到其他的节点,这种设计在某些场景下会让查询变得更加高效而灵活,例如社交网络中的好友关系,人立方中查找任意两人之间的亲友,假如使用传统的关系数据库,查找朋友的朋友就会变得非常的困难,其耗时也是指数型的增长,而使用图形数据库,则可以保持线性的效率。

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# 创建两个节点的关系
neo4j-sh (?)$ START a = node(34), b = node(36) CREATE a-[r:knowns]->b RETURN r;
+---------------+
| r             |
+---------------+
| :knowns[0] {} |
+---------------+
1 row
Relationships created: 1
20 ms
# 查找关系
neo4j-sh (?)$ start r = rel(0) return r;
+-----------------------------------+
| r                                 |
+-----------------------------------+
| :isdogof[0] {ctime:1359365331933} |
+-----------------------------------+
1 row
1 ms
# 删除某节点和它的所有关系
neo4j-sh (?)$ START n = node(34) MATCH n-[r]-() DELETE n, r;
+-------------------+
| No data returned. |
+-------------------+
Nodes deleted: 1
Relationships deleted: 3
3 ms
# 查找节点的关系
neo4j-sh (?)$ start a = node(2) match a<-[r:isfamilyof]->b RETURN a,r,b;
+----------------------------------------------------------------------------------------+
| a                           | r                          | b                           |
+----------------------------------------------------------------------------------------+
| Node[2]{name:"bran",age:10} | :isfamilyof[2] {ctime:200} | Node[1]{name:"snow",age:17} |
+----------------------------------------------------------------------------------------+

有意思的是注意其中CREATE a-[r:knowns]->b中的箭头走向表示这种关系的指向,我们可以通过CREATE a<-[r:knowns]-b来创建一个b到a的关系,但是当我想用CREATE a<-[r:knowns]->b来创建一个双向关系时却没有成功,仍然只创建了从a到b的关系。而在查找某个节点的关系时,双向箭头确是起作用的,应该算做一个bug。

删除所有节点和关系

Cypher中可以使用通配符*来找出所有的节点或者关系,那么假如我们需要删除所有节点,语句如下

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# 如果节点上还有对应的关系,该节点是无法删除的,所以需要先删除所有关系
neo4j-sh (?)$ start r = rel(*) delete r;
+--------------------------------------------+
| No data returned, and nothing was changed. |
+--------------------------------------------+
0 ms
# 删除节点
neo4j-sh (?)$ start n = node(*) delete n;
+-------------------+
| No data returned. |
+-------------------+
Nodes deleted: 2
4 ms

删除所有节点后,在web端显示的节点数和关系数可能会对不上真实的数据,这些数量官方叫做”Primitive count”,其实在neo4j-shell下可以用下面的命令得到,按字面意思应该表示一个估算值,并不准确。

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neo4j-sh (0)$ dbinfo -g "Primitive count"
{
  "NumberOfNodeIdsInUse": 1,
  "NumberOfPropertyIdsInUse": 0,
  "NumberOfRelationshipIdsInUse": 0,
  "NumberOfRelationshipTypeIdsInUse": 0
}

在自己看来,Cypher Query Language的增删改语句还是比较直观的,但是一旦牵涉到关系就有点没节操了,一句查询中一半的操作符,真是让人看花眼,相较之下还是sql发展的比较成熟,也更易为人所接受了。更多的操作符和更多的语法

不过,各种neo4j的客户端都将晦涩的Cypher语言封装起来,提供了可读性更高的接口方法,下面就找个客户端来试用一下。

nodejs bundle

官网上给出了java和python版本的实例,我等屌丝玩点轻量级的,这里找了一个nodejs的客户端,初窥图形数据库的魅力。

创建及修改节点

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neo4j = require 'neo4j'     #使用coffee-script,那就尽量写的更coffee一点儿吧
db = new neo4j.GraphDatabase('http://localhost:7474') #连接默认的REST端口
node.createNode {             #初始化一个节点
    username: 'bran'
}
node.save (err, node)->       #需要save才能真正的保存这个节点到数据库
    node.data = {           #可以通过直接修改node的data属性来修改node值
        username: 'bran'
        nickname: 'bird man'
        email: '[email protected]'
    }
    node.save()             #不要忘了再次保存

备份数据库

之前造出了那么多的脏数据,有点洁癖的人都想要把数据清理一下吧。网上找了找,发现只有’enterprise’版才有export的功能,这不是明摆着鄙视我等屌丝么。在这里(翻墙可入)有兄台说了一个很暴力的办法,直接删除data/graph.db文件夹,我试了一下,确实可行,重启后世界干干净净,只剩下了0号node,果断再用start n = node(0) delete n;删除之。这大概也是nosql的好处,数据就是文件,取消了维护索引,关系等等的麻烦,随去随用,冷备份和迁移的时候也简单,直接copy文件夹即可。

参考文档

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