Neo4j进行数据建模

1.本教程适合学习了neo4j基本增删改查语法后进行学习

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Neo4j 全网最详细教程

python对neo4j的api接口框架py2neo进阶教程：

py2neo框架学习全网最详细教程

1.学习资料

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2.开始简介

2.1图形数据建模（Graph Data Modeling）

neo4j的组成部分

节点
标签
关系
性能

数据建模过程

1.了解领域并定义特定的用例，枚举用例
2.开发初始图形数据模型
- 对节点（实体）建模
- 对关系建模
3.对初始数据测试模型
4.使用cypher创建图形实例
5.测试性能，定义的模型是否满足需求
6.如果由于用例更改或者性能原因，进行重构图形数据模型
7.重构后使用Cypher重新测试

图形数据建模是一个迭代过程。初始图形数据模型是一个起点，但随着了解有关用例的更多信息，或者如果用例发生更改，初始图形数据模型将需要更改。

此外，您可能会发现，特别是当图形缩放时，您需要修改图形（

重构

）以实现关键用例的最佳性能。

2.2数据领域（The Domain）

在数据建模过程中我们必须

描述具体项目的细节
确定用户和系统
对用例达成一致看法
- 用例就是具有哪些查询功能
枚举用例

电影领域

在

Neo4j基础

课程中，向您介绍了一个“入门”电影图。

该域名包括电影、演戏或执导电影的用户以及为电影评分的用户。使此域有趣的是图中节点之间的连接或关系。

使用案例

知识图谱项目的大多数用例都可以通过全面的问题列表来枚举。这些用例有助于定义知识图谱在运行时的行为方式。

以下是您将用于开发初始图形数据模型的用例：

电影中有哪些人表演？
谁导演了一部电影？
一个人出演了什么电影？
有多少用户对一部电影进行了评分？
谁是最年轻的电影演员？
一个人在电影中扮演了什么角色？
根据imDB的数据，特定年份收视率最高的电影是什么？
演员出演了哪些戏剧电影？
哪些用户给电影打了5分？

电影、演员、导演、用户四个类型的节点。

在我们的领域中，我们希望区分出演或执导电影的人和为电影评分的用户或评论者。我们有更多关于人们的信息，例如他们的出生日期，他们的tmdbId等。对电影进行评级的用户将被命名或识别。

2.3数据模型

模型类型

为应用程序执行图形数据建模过程时，至少需要两种类型的模型：数据模型、实例模型

– 数据模型

含义：数据模型描述图形的标签、关系和属性。它没有将在图表中创建的特定数据。
重要性：图形数据模型很重要，因为它定义了在应用程序创建和使用图形时将用于标签、关系类型和属性的名称。
格式：
- label命名首字母大写，Example: Person, Company, …
- relationship type命名全字母大写，Example: FOLLOWS, MARRIED_TO
- property key命名小写字母开头, Example: age, firstName
注意属性关键字property key名字可以不唯一，因为不同类型的节点也可以有同一个属性

– 实例模型

图形数据建模过程的一个重要部分是针对用例测试模型。为此，您需要有一组示例数据，您可以使用这些数据来查看是否可以使用模型来测试我们的用例。

3.模型节点（Modeling Nodes）

3.1模型节点

A 定义节点标签

实体是用例中的主要名词：食谱、成分、人、电影…

食谱中使用了哪些成分？谁嫁给了这个人？
电影中有哪些人表演？谁导演了一部电影？一个人出演了什么电影？

B 节点属性

节点属性的作用

唯一标识节点（上文提到不同节点属性关键字可以取相同，单内容必须唯一标识节点，可以拥有很多属性，起到唯一标识节点的作用的属性一个就够了）
回答用例的特定详细信息（对节点的信息补充）
返回数据（具有查询作用，利用属性返回相应的数据）

在Cypher中的体现

定位点（开始查询的位置）。
- MATCH (p:Person {name: 'Tom Hanks'})-[:ACTED_IN]-(m:Movie) RETURN m
- 查询人物类型节点且名字是Tom的，电影类型节点，关系边时acted_in的数据
遍历图形（导航）。
- MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]-(m:Movie {title: 'Apollo 13'})-[:RATED]-(u:User) RETURN p,u
- 查找人物类型节点，电影类型节点且标题为apollp13，用户类型的节点，前两个关系时actedin的，后两个关系时rated的演员和用户
- 简而言之就是查找对apollo13电影的演员和评分用户
从查询返回数据。
- MATCH (p:Person {name: 'Tom Hanks'})-[:ACTED_IN]-(m:Movie) RETURN m.title, m.released
- 查找TomHanks演过的电影的标题和发布日期

电影节点属性的解释

在这里插入图片描述

以下是我们将为

Movie

节点定义的属性：

- 电影标题（字符串）- 电影上映（日期）- 电影评级（0-10 之间的十进制）- 电影流派（字符串列表）

以下是我们将为

Person

节点定义的属性：

- Person.name（字符串）- 出生人（日期）- 逝世人（日期）

3.2建立节点代码

MATCH (n) DETACH DELETE n;
MERGE (:Movie {title: 'Apollo 13', tmdbId: 568, released: '1995-06-30', imdbRating: 7.6, genres: ['Drama', 'Adventure', 'IMAX']})
MERGE (:Person {name: 'Tom Hanks', tmdbId: 31, born: '1956-07-09'})
MERGE (:Person {name: 'Meg Ryan', tmdbId: 5344, born: '1961-11-19'})
MERGE (:Person {name: 'Danny DeVito', tmdbId: 518, born: '1944-11-17'})
MERGE (:Person {name: 'Jack Nicholson', tmdbId: 514, born: '1937-04-22'})
MERGE (:Movie {title: 'Sleepless in Seattle', tmdbId: 858, released: '1993-06-25', imdbRating: 6.8, genres: ['Comedy', 'Drama', 'Romance']})
MERGE (:Movie {title: 'Hoffa', tmdbId: 10410, released: '1992-12-25', imdbRating: 6.6, genres: ['Crime', 'Drama']})
MATCH (n) RETURN n

4.关系建模

4.1关系建模（定义关系）

A 关系定义：

关系是实体之间的连接**，连接是用例中的**谓词：

食谱

中使用

了哪些成分？
谁

嫁给

了这个人？

B 关系类型命名标准：

全字母大写

C 关系方向

Neo4j 中创建关系时，必须显式指定方向（代码从左到右写）

在运行时，在查询期间，通常不需要方向。

D 节点属性的扇出

人可以有姓名属性，出生日期属性，但为了满足用例需求，可将姓、名、出生日期作为节点拿出来

例如，如果用例中存在满足某种条件的人物的姓氏是什么？

在这里插入图片描述

E 关系属性

可以将属性添加到关系中以进一步描述关系，如结婚关系的日期属性，工作关系的角色属性

在这里插入图片描述

EXAMPLE1（根据用例确定关系模型）

以下是一些用例

电影中有哪些人

表演

？
谁

导演了

一部电影？
一个人

出演

了什么电影？

那么关系就是

ACTED_IN
DIRECTED

所以数据模型为

在这里插入图片描述

支持数据模型的实例模型

在这里插入图片描述

EXAMPLE2（根据用例确定关系属性模型）

一个人

在

某部电影

中

扮演

了什么角色？

检索人员的姓名。
遵循与电影ACTED_IN关系。
按影片标题筛选影片。
从两个节点之间的ACTED_IN关系中返回

角色

构建数据模型

在这里插入图片描述

构建数据模型的实力模型

Instance model

4.2创建初始关系代码

MATCH (apollo:Movie {title: 'Apollo 13'})
MATCH (tom:Person {name: 'Tom Hanks'})
MATCH (meg:Person {name: 'Meg Ryan'})
MATCH (danny:Person {name: 'Danny DeVito'})
MATCH (sleep:Movie {title: 'Sleepless in Seattle'})
MATCH (hoffa:Movie {title: 'Hoffa'})
MATCH (jack:Person {name: 'Jack Nicholson'})

// create the relationships between nodes
MERGE (tom)-[:ACTED_IN {role: 'Jim Lovell'}]->(apollo)
MERGE (tom)-[:ACTED_IN {role: 'Sam Baldwin'}]->(sleep)
MERGE (meg)-[:ACTED_IN {role: 'Annie Reed'}]->(sleep)
MERGE (danny)-[:ACTED_IN {role: 'Bobby Ciaro'}]->(hoffa)
MERGE (danny)-[:DIRECTED]->(hoffa)
MERGE (jack)-[:ACTED_IN {role: 'Jimmy Hoffa'}]->(hoffa)

4.3更新新关系

我们需要为新的用例重构模型：

用例：哪些用户给电影的评分为5？

在这里插入图片描述

已经确定了人物、电影、和他们的关系，也确定了用户。

关系应该是：进行评级

RATED

关系属性应该是：评分的值

rating

4.4建立更多关系代码

MATCH (sandy:User {name: 'Sandy Jones'})
MATCH (clinton:User {name: 'Clinton Spencer'})
MATCH (apollo:Movie {title: 'Apollo 13'})
MATCH (sleep:Movie {title: 'Sleepless in Seattle'})
MATCH (hoffa:Movie {title: 'Hoffa'})
MERGE (sandy)-[:RATED {rating:5}]->(apollo)

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42644523/article/details/127438910

Neo4j进行数据建模

1.学习资料

网站

2.开始简介

2.1图形数据建模（Graph Data Modeling）

neo4j的组成部分

数据建模过程

2.2数据领域（The Domain）

电影领域

使用案例

2.3数据模型

模型类型

– 数据模型

– 实例模型

3.模型节点（Modeling Nodes）

3.1模型节点

A 定义节点标签

B 节点属性

节点属性的作用

在Cypher中的体现

电影节点属性的解释

3.2建立节点代码

4.关系建模

4.1关系建模（定义关系）

A 关系定义：

B 关系类型命名标准：

C 关系方向

D 节点属性的扇出

E 关系属性

EXAMPLE1（根据用例确定关系模型）

EXAMPLE2（根据用例确定关系属性模型）

4.2创建初始关系代码

4.3更新新关系

4.4建立更多关系代码

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