Neo4j介绍与使用

Neo4j简介

Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。

Neo4j因其嵌入式、高性能、轻量级等优势，越来越受到关注。

图形数据结构

在一个图中包含两种基本的数据类型：Nodes（节点） 和 Relationships（关系）。Nodes 和 Relationships 包含key/value形式的属性。Nodes通过Relationships所定义的关系相连起来，形成关系型网络结构。

Neo4j安装

Neo4j可以被安装成一个独立运行的服务端程序，客户端程序通过REST API进行访问。也可以嵌入式安装，即安装为编程语言的第三方类库，目前只支持Java和Python语言。

因Neo4j是用java语言开发的，所以确保将要安装的机器上已安装了jre或者jdk

安装为服务

此种安装方式简单，各平台安装过程基本一样

1. 从http://neo4j.org/download上下载最新的版本，根据安装的平台选择适当的版本。
2. 解压安装包，解压后运行终端，进入解压后文件夹中的bin文件夹。
3. 在终端中运行命令完成安装

   Linux/MacOS系统neo4j install
   Windows系统Neo4j.bat install

4. 在终端中运行命令开启服务

   Linux/MacOS系统service neo4j-service start
   Windows系统Neo4j.bat start

通过stop命令可以关闭服务，status命令查看运行状态

支持python嵌入式安装

第一步：安装Jpype

从http://sourceforge.net/projects/jpype/files/JPype/下载最新版本，windows有exe格式的直接安装程序，linux平台要下载源码包，解压后运行sudo python setup.py install完成安装

第二步：安装 neo4j-embedded

如果安装了python的包管理工具 pip 或者 easy_install 可直接运行

Pip install neo4j-embedded  
easy_install neo4j-embedded

也可以从http://pypi.python.org/pypi/neo4j-embedded/下载相应的安装包完成安装。

Neo4j使用实例

有如下所示的用户关注关系所形成的关系网络

现在利用图形数据库进行数据的储存，并获得user1 的粉丝，并为user4 推荐好友

示例代码：

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # # Neo4j图形数据库示例 # fromneo4j importGraphDatabase, INCOMING # 创建或连接数据库 db =GraphDatabase('neodb') # 在一个事务内完成写或读操作 with db.transaction: #创建用户组节点 users =db.node() # 连接到参考节点，方便查找 db.reference_node.USERS(users) # 为用户组建立索引，便于快速查找 user_idx =db.node.indexes.create('users') #创建用户节点 defcreate_user(name): with db.transaction: user =db.node(name=name) user.INSTANCE_OF(users) # 建立基于用户name的索引 user_idx['name'][name] =user returnuser #根据用户名获得用户节点 defget_user(name): returnuser_idx['name'][name].single #建立节点 forname in['user1', 'user2','user3','user4']: create_user(name) #为节点间添加关注关系（FOLLOWS） with db.transaction: get_user('user2').FOLLOWS(get_user('user1')) get_user('user3').FOLLOWS(get_user('user1')) get_user('user4').FOLLOWS(get_user('user3')) # 获得用户1的粉丝 forrelationship inget_user('user1').FOLLOWS.incoming: u =relationship.start printu['name'] #输出结果：user2，user3 #为用户4推荐好友，即该用户关注的用户所关注的用户 nid =get_user('user4').id #设置查询语句 query ="START n=node({id}) MATCH n-[:FOLLOWS]->m-[:FOLLOWS]->fof RETURN n,m,fof" forrow indb.query(query,id=nid): node =row['fof'] printnode['name'] #输出结果：user1

　　

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