Neo4j - Neo4j 入门学习 2 Cypher语法模块 - 《码农的修炼之路》

一. 基础语法
- 增、删、改、查 (节点为Person)

一. 基础语法

增、删、改、查 (节点为Person)

1.基础信息（）小括号里面为节点对象，[] 中括号里一般为关系，{}大括号内一般为属性，标签其实质也只是节点的属性，所以一般出现在小括号内，跟着 : 后面。
取属性的方式一般为 alias. propName，取类型的方式一般为 typeName(alias)。
Match 方法中（node:Tag{name:’tom’}） == (node:Tag) where node.name = ‘tom’。

添加数据
- Create(node1:Tag {prop:’prop’}) return node1;

创建节点 node1 ，标签名称为Tag ，属性为{prop}，并且返回node1的信息；

  - **Create(node1:Tag {prop:'prop'})-[:Relationship {prop:'prop'}]->(node2:{prop:'prop'}) return node1._创建节点 node1和node2，并指定node1和node2关系 Relationship .<br />   ：前面类似于指定一个别名，在return中使用 如果不用return 可以 直接 create(:Tag{prop:''}).<br />这个语句可以一直向下添加关系，例如如果给node2指定关系，那么直接在node2节点继续输入关系链即可。<br />如果Tag不存在，那么会创建Tag<br />如果node有多个节点，那么创建时 node1:Tag1:Tag2:Tag3 ，节点便具有3个tag_
  - **MATCH (p1:Person),(p2:Person) WHERE p1.name='x' AND p2.name='y' CREATE (p1)-[r:Relationship{prop:''}]->(p2) return p1._ p1节点  p2节点 创建 为 Relationship 的关系_
  - **示例**
     - 创建marry节点，标签为Person， 属性为json内的数据 <br />

删除数据
- **Match(p:Person) WHERE id(p)=1 DELETE p;
  Match(p:Person) WHERE p.name=’name’ DELETE p; 删除节点无非是先查询到节点，然后直接delete，但是注意，一旦存在关系，节点是无法删除的，所以需要先删除关系。
- Match(p:Person) WHERE id(p)=1 DETACH DELETE p;
  Match(p:Person) WHERE p.name=’name’ DETACH DELETE p; 删除节点及其所有的关系。id 能够指定单独节点， p.name 删除同name的所有节点**// MATCH (n) DETACH DELETE** n 删除所有节点和关系，慎用。
- **Match(p:Person)-[r:Relationship]->() WHERE id(p)=1 DELETE r;删除关系，删除节点id=1 的关系为Relationship的关系。
- 示例
  - 删除节点 name=nancy 的FRIEND关系** Match(p:Persion)-[r:FRIEND]->() where p.name =’nancy’ delete r;
  - 删除id = 节点和这个节点所有的关系
    Match(p:Persion) WHERE id(p)=180 DETACH DELETE p;
修改数据
- Match(p:Person) where id(p) = 6 SET p.age =18 return p ;
  Match(p:Persion)-[r:Relationship]->() where id(r) = 1 set r.time=’one years’ return r;
  设置节点p的单个属性
  设置关系 r 的单个属性
  另外对于年龄的类型也可以使用 += 之类的操作，多个属性用，逗号隔开
- Match(p:Person) where id(p) = 6 SET p={name:’’,age:17,sex:’’} return p ;
  Match(p:Persion)-[r:Relationship]->() where id(r) = 1 SET r ={time:’two years’,level:’young man relationship’} return r;
  更新节点p的所有属性
  更新关系r的所有属性
- Match(p:Person) where id(p) = 6 SET p.age =null return p ;
  Match(p:Person) where id(p) = 6 REMOVE p.age return p;
  删除属性，一个是set属性值为null，另外一种是移除改属性
- MATCH (node1), (node2) WHERE id(node2) = 1 and node1.name=’jack’ SET node2 = node1 RETURN node2,node1
  复制节点属性复制node1的属性到node2上，同时如果有相同的属性 node1上的属性会覆盖node2
- Match(p:Person) where id(p) = 6 set p:DIRETOR return p ;
  节点 p 设置标签 DIRETOR ， 注意 这里是添加标签，不会进行覆盖，所以执行完成后 p将会有两个标签Person，DIRETOR
- MATCH(p:Person) WHERE id(p)=180 REMOVE p:DIRETOR RETURN p;
  移除节点 p的 DIRETOR 标签 ,如果需要移除多个标签只需要 remove p:tag1:tag2:tag3 即可
查询数据
SQL语法原因，我更喜欢用where条件查询，这样查询语句会简单清晰
- Match (p:Person) where id(p) = ? and p.name= ? return p,labels(p) order by id(p) desc limit 10;
  单节点查询**查询节点p，节点标签为 Person 节点类型 id=？，节点属性名称 name=？，并且返回节点p的信息和节点p 标签数组（labels 表示返回节点标签），按id 倒序排序，并且限制返回前10条数据。
  另外一中属性的写法查询名称为jack的节点。
  Match (p{name:’jack’})return p,labels(p) order by id(p) desc limit 10;
- MATCH (p)-[r]->(p2) where name=’’Cuba’ and id(p) = 1 RETURN p2,p,r,type(r)
  MATCH (p)—(p2) where name=’’Cuba’ and id(p) = 1 RETURN p2,p
  查询和节点p有关系的所有节点，节点p id=1 ，name=Cuba ，如果不需要返回返回关系，可以简写为第二种格式
  type(r) 返回r的类型
- **Match(p1:Person)<-[:FRIEND]-(p2) where id(p1) = 1 return p1,p2根据关系逆向查找节点，寻找FRIEND是p1的节点 , p1节点的id等于1. 根据箭头指向方向决定逆向和顺向。
- MATCH(p:Person)-[:r1]->(s:School)<-[:r2]-(p2:Person) return p,p2,s
  查询p节点对应r1关系下的节点s和s存在关系r2的节点p2（如果r1是study，r2是teaching，那么就是查询Person就读的学校s的授课Person）
- Match(p:Person)-[:Study | :Teaching]->(s:School) return p,s;
  查询多种关系，查询Person 中在School Study 或者Teaching 的节点
- MATCH(p:Persion)-[:Study*1..3]-(s:School) where id(p)=1 return p,s;
  深度关系查询 *1..3 表示查询关系的深度，该语句的意思为查询和p同样就读过s学校的Person就读的其他学校信息，也就是和p就读的学校有关系的节点，查询结果见左图，数据库中关系见右图。vancy 即 P 节点， Vancy 就读于 ST学校，paul也曾就读于St学校，另外paul还就读了Nan学校，关系第一级为St节点，第二级为 paul节点，第三级为 Nan，此处查询为3级，所以查询结果会显示 Nan节点。
  另：如果数值不做限定就是匹配所有层级的关系，如[:Study*] 的写法
- OPTIONAL MATCH
  1.match (a) where a.name = ‘vancy’ optional match (a)<-[:FRIEND]-(x) return a,x;
  2.match (a)<-[:FRIEND]-(x) where a.name = ‘vancy’ return a,x;
  对于语句1 ，会找到Vancy 节点，如果没有找到FRIEND为vancy的节点x，那么x返回null，a返回vancy

对于语句2，如果没有找到FRIEND为vancy的节点，a,x 均返回null
optional match 操作类似于SQL 外连接，主数据的正常显示，副数据未查询到就以null显示

  - **With  聚合查询<br />match (a) WITH a,toUpper(a.name) AS uname where uname = 'VANCY'  return a;<br />**_对属性name 大写，然后再进行条件匹配_<br />**Match (a:Person)-[:FRIEND]->(b) WITH  b,count(*) AS countNum where countNum >=2   return b,countNum;<br />**_查询朋友总数大于等于2人的节点b ， 并显示 b的朋友总数<br />**注意**，和Group by 一样， with 后面跟的是聚合的对象，所以return时也只能显示 with后的对象<br />_****_Skip + Limit 可以达到分页的效果_**

练习：
1.创建一个节点p（姓名 vancy，年龄 18，教育程度初中，性别女），并且p是已经存在的节点 n（n的id为180）的FRIEND.

2.vancy 就读于（Study） Yves saint Laurent high School，并且是高二学生在读。创建关系 Study，创建节点s:School （名称：Yves saint Laurent high School，地址：地球）

3.创建关系Teaching ， nancy任教于（Teaching）Yves saint Laurent high School，授课课程是生物。

4.p曾就读于Petersburg middle school，毕业成绩为A（95）.

5.查询Jack的朋友圈中和Jack姓名相同的人

学习【relationships】，【shortestPath】方法

1.match(n:Persion) where id(n) = 180 create (p:Persion{name:’vancy’,age:18,edu:’middle school’,sex:’male’})-[:FRIEND]->(n) return p;

2.Match(p:Persion) where id(p)= 181 create (p)-[r:Study{level:3,status:’readed’,score:’A(95)’}]->(s:School{name:’St. Petersburg middle school’,address:’Earth’}) return p,s,r