使用neo4j-import导入数据及关系

背景

上节我们了解了什么是图数据库，作为研究对象的neo4j的特点，优缺点以及基本的环境搭建。
现在我们要讲存储在csv中的通话记录数据导入到neo4j中去，并且可以通过cql去查询导入的数据及关系

1.选取导入方式

neo4j的导入方式有很多，我大概总结了一下：

1. Cypher CREATE 语句，为每一条数据写一个CREATE
2. Cypher LOAD CSV 语句，将数据转成CSV格式，通过LOAD CSV读取数据。
3. 官方提供的Java API —— Batch Inserter
4. 大牛编写的 Batch Import 工具
5. 官方提供的 neo4j-import 工具

优缺点对比：

	create语句	load csv语句	Batch Inseter	Batch Import	neo4j-import
适用场景	1~1w nodes	1w~10w nodes	千万以上 nodes	千万以上 nodes	千万以上 nodes
速度	很慢(1000 nodes/s)	一般(5000 nodes/s)	非常快(数万nodes/s)	非常快(数万nodes/s)	非常快(数万nodes/s)
优点	使用方便，可实时插入。	使用方便，可以加载本地	远程CSV；可实时插入	基于Batch Inserter，可以直接运行编译好的jar包；可以在已存在的数据库中导入数据	官方出品，比Batch Import占用更少的资源
缺点	速度慢	需要将数据转换成csv	需要转成CSV；只能在JAVA中使用；且插入时必须停止neo4j	需要转成CSV；必须停止neo4j	需要转成CSV；必须停止neo4j；只能生成新的数据库，而不能在已存在的数据库中插入数据

可以看出导入的方式有很多，由于我们导入的数据量较大，所以我这里选择的是最后一种 neo4j-import，大家也可以去选择其他的导入方式

neo4j-import 使用

我们打开neo4j-import使用的网站可以看到这样的一段摘要

Super Fast Batch Importer For Huge Datasets LOAD CSV is great for
importing small – medium sized data, i.e. up to the 10M records range.
For large data sets, i.e. in the 100B records range, we have access to
a specialized bulk importer.

We want to use it to import similar order data into Neo4j: customers,
orders and contained products.

The tool is located in path/to/neo4j/bin/neo4j-import and is used as
follows:

这段话的大致意思是我们使用load csv无法满足我们大数据量的业务需要，所以我们不得不去选择一种新的导入方式，这里我们选择了neo4j-import这种方式，以下是一个导入的例子

bin/neo4j-import --into retail.db --id-type string \
                 --nodes:Customer customers.csv --nodes products.csv \
                 --nodes orders_header.csv,orders1.csv,orders2.csv \
                 --relationships:CONTAINS order_details.csv \
                 --relationships:ORDERED customer_orders_header.csv,orders1.csv,orders2.csv

   
   
  
  

例子中的数据结构为：
如果您调用neo4j-import没有参数的脚本，它将列出一个全面的帮助页面。

该--into retail.db显然是目标数据库，其中不能包含现有数据库。

重复--nodes和--relationships参数是同一实体的多个（可能分裂的）csv文件的组，即具有相同的列结构。

每组的所有文件都被视为可以连接成一个大文件。一个标题行的组的第一个文件是必需的，它甚至可能被包含在其中可能比一个多GB的文本文件更易于处理和编辑一个单行文件。也支持压缩文件。

1. customers.csv直接作为带有:Customer标签的节点导入，属性直接从文件中获取。
2. 对于从:LABEL列中获取节点标签的产品也是如此。
3. 订单节点取自3个文件，一个标题和两个内容文件。
4. 输入:CONTAINS的order_details.csv订单项关系是通过其ID 来创建的，包含与所包含产品的订单。
5. 订单通过再次使用订单csv文件连接到客户，但这次使用不同的标头，其中：IGNORE是不相关的列
   这–id-type string表示所有:ID列都包含字母数字值（对仅数字ID进行优化）。

列名用于节点和关系的属性名称，特定列有一些额外的标记

• name:ID - 全局id列，通过该列查找节点以便以后重新连接，
  • 如果保留属性名称，它将不会被存储（临时），这就是–id-type所指的
  • 如果你有跨实体的重复id，你必须在括号中提供实体（id-group） :ID(Order)
  • 如果您的ID是全球唯一的，您可以将其关闭
• :LABEL - 节点的标签列，多个标签可以用分隔符分隔
• :START_ID，:END_ID- 关系文件列，引用节点ID，用于id-groups使用:END_ID(Order)
• :TYPE - 关系型列
• 所有其他列都被视为属性，但如果为空或在注释时跳过：IGNORE
• 类型转换可以通过后面添加的名称，例如通过:INT，:BOOLEAN等

导入通话记录数据

在整理后的csv中我们的通话记录是这样的数据：

1. phones.csv 记录电话号列表，作为nodes结点
   

2. phone_header 标题文件只有一行数据
   phone:ID

3. call.csv 该文件记录通话记录的信息，作为以后关系的建立和关系属性的添加
   
   第一行从左到右字段的含义为：
   150 **** 0743给136 **** 5301一共打了125分钟时长的电话，打了一次，平均一次125分钟

4. call_header.csv 通话记录头信息
   
   这里的:START_ID指的是关系的起始点，:END_ID指的是关系的终止点

这些csv文件准备好之后，我们写一段shell脚本来执行这些文件。

import()
{
    #导入命令
    neo4j stop 
    cd /usr/local/Cellar/neo4j/3.5.0/libexec/data/databases
    rm -rf graph.db
    cd /Documents/归档/data
    neo4j-admin import \
    --database=graph.db
    --nodes:phone="../phone_header.csv,phones.csv \
    --ignore-duplicate-nodes=true \
    --ignore-missing-nodes=true \
    --relationships:call="../call_header.csv,call.csv"
    neo4j start
}

   
   
  
  

• 这里以防我们新建的数据库已经存在，我们选择删除已有库再进行导入
• 记得要先关闭neo4j

查看结果

导入完成之后我们来打开neo4j浏览器查看一下导入后的结果
我们打开http://localhost:7474/browser/
首先我们先查看一下Database Information

这里我们可以看到已有的结点数，有多少条关系，占用的存储空间等数据库信息
然后我们来查看某个电话号码的交际圈：

match (p:phone{phone:"13825259929"})-[r]->(o) return p,o,r;

   
   
  
  

  
  
 
 

把鼠标移到对应的结点和关系上时，底部便会出现对应的属性
现在我们的数据导入就完成了
接下来我们要用springboot + neo4j +d3来展示某人的通话记录圈。

上一节：neo4j(一).初识图数据库neo4j

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_32519415/article/details/87942379