圖資料庫Neo4j入門

gobitan發表於2017-03-31
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圖資料庫Neo4j入門
作者：雨水/家輝  日期：2017年3月31日 CSDN部落格：http://blog.csdn.net/gobitan

摘要：Neo4j是目前應用最為廣泛的圖資料庫，它特別適合於處理複雜網路關係。Neo4j支援多種不同的作業系統，這裡以windows為例簡單介紹Neo4j的基本入門使用情況。

第一步：下載Neo4j安裝包
Neo4j安裝包的下載可以直接從官網https://neo4j.com/download/下載。官網下載速度很慢，建議到Neo4j的中國合作伙伴微雲數聚網上去下載，地址為：http://www.we-yun.com/index.php/blog/releases-56.html

Neo4j分為企業版和社群版，企業版是需要付費的。社群版是免費的。在基本功能上兩個版本沒有區別，企業版相比社群版擁有一些高階特性，如叢集等。具體可參考官網https://neo4j.com/editions/關於兩個版本的區別。對於一般中小型應用社群版就足夠用了，因此，這裡選擇社群版。當前(2017-03-31)最新版為3.1.3。neo4j-community_windows-x64_3_1_3.exe大約110多M。

第二步：安裝Neo4j
雙擊neo4j-community_windows-x64_3_1_3.exe，安裝預設的路徑安裝即可。在win7下會預設安裝到C:\Program Files\Neo4j CE 3.1.3目錄下。

第三步：啟動Neo4j
通過啟動選單或者雙擊安裝目錄下的C:\Program Files\Neo4j CE 3.1.2\bin\neo4j-ce.exe即可啟動Neo4j的啟動介面。啟動介面指定了預設資料庫的位置，如類似C:\Users\dennis\Documents\Neo4j\default.graphdb。點選介面上的"start"即可啟動。啟動成功後，在Status部分有瀏覽器的網址 http://localhost:7474/，點選即可進入Neo4j的瀏覽器介面。第一次登陸的時候，預設使用者名稱和密碼為neo4j/neo4j。登陸後要求更改密碼。

第四步：Neo4j配置
Neo4j的預設配置檔案位於%APPDATA% \Neo4j  Community  Edition\neo4 j.conf，如我的電腦C:\Users\dennis\AppData\Roaming\Neo4j Community Edition\neo4 j.conf。這裡介紹幾個實用的配置項。
(1) 去掉密碼：預設通過瀏覽器訪問neo4j時需要輸入使用者名稱和密碼，對於學習和測試，可去掉密碼。將dbms.security.auth_enabled的值改為false，即：dbms.security.auth_enabled=false

(2) 網路訪問：預設Neo4j只支援本地訪問，如果要從網路中的其他主機訪問Neo4j，需要修改如下兩項配置。
dbms.connector.http.listen_address=0.0.0.0:7474
dbms.connector.bolt.listen_address=0.0.0.0:7687
這裡的0.0.0.0代表繫結主機所有IP地址，也可以替換為指定的IP地址，這樣寫一般用於測試環境。
注意：要想使得修改了的配置項立即生效，必須重啟Neo4j。

第五步：使用附帶的樣例資料
在Neo4j的瀏覽器介面中的命令列輸入":play movie-graph"，然後回車或者點選右側的"play"按鈕將進入電影圖的樣例指南。這個指南將帶領你如何把電影資料插入到圖資料庫中去，並且如何查詢這些資料。電影資料匯入後在圖中呈現的效果如下：

此外，還可以用過在命令列輸入":play northwind-graph"來進入一個從CSV檔案匯入資料的例子。

基本使用
Neo4j提供了Cypher查詢語言，它類似於關係型資料庫中的SQL語句。
如用：
(1) 建立一個節點：create (n: Person {name: "Dennis"}) return n
(2) 查詢所有的Person節點：match (n: Person) return n
(3) 查詢名為"Dennis"的Person節點：match (n: Person) where n.name="Dennis" return n

中文版
Neo4j的中國合作伙伴微雲數聚釋出了Neo4j中文擴充套件包，支援了很多更豐富的特性，如節點支援連結圖片等。詳情可參考微雲數聚官網：http://www.we-yun.com

參考資料：
[1] https://neo4j.com/ Neo4j, the world's leading graph database - Neo4j Graph Database
[2] http://www.we-yun.com 微雲數聚 圖資料庫 資料視覺化 商務智慧 BI neo4j

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