meface/docs/article/db/neo4j_cypher.md

## Neo4j的cyhper基本语法

### 1. 创建节点和关系

#### 1.1创建节点

```sql

create (n)
create (n),(m)
create(n:Movie)
create(n:Movie:Person)

# 创建一个带有标签（Person）和属性（name:'TEST-NAME', age:1）的节点
create(n:Person {name:'qiusj',age:18})

# 返回创建的节点
CREATE(n:TEST {name:'TEST-NAME1', age:2}) return n
```



#### 1.2 创建关系

```sql
# 创建两个节点之间的关系
MATCH (a:TEST),(b:TEST)
WHERE a.name = 'TEST-NAME' AND b.name = 'TEST-NAME1'
CREATE (a)-[r:RELTYPE] -> (b)
RETURN r

# 创建两个节点之间的关系，并调用两个节点的属性：
MATCH (a:TEST),(b:TEST)
WHERE a.name = 'TEST-NAME' AND b.name = 'TEST-NAME1'
CREATE (a)-[r:RELTYPE { name: a.name + b.name}] -> (b)
RETURN r
```



#### 1.3 `merge` 命令

在Neo4j数据库中，**MERGE**命令是一个非常强大的工具，它结合了**CREATE**和**MATCH**命令的功能。当你需要确保一个特定的节点或关系在图中存在时，MERGE命令就显得尤为重要。如果该节点或关系不存在，MERGE将会创建它；如果已经存在，MERGE则会匹配到这个现有的元素。

> 如果这个节点已经存在，那么MERGE命令的作用就相当于MATCH命令。判断是否存在的方式是表达式中所有的属性组合匹配的：如 MERGE (p:Person {name: 'Alice'}) RETURN p;只要在已有的Person中name属性没有等于'Alice'的就是不存在，MERGE (p:Person {name: 'Alice,age:18}) 则要求现有的Person中的name和age都不相同才表示不存在

```sql
MERGE (robert:Person { name: 'Robert' })
RETURN robert, labels(robert)
```

MERGE还可以用来创建节点之间的关系。如果两个节点之间的关系不存在，MERGE会创建这个关系。例如，以下命令会创建一个名为"Robert"的Person节点和一个名为"hanscal"的Person节点之间的FAMILY关系:

```sql
MATCH (n:Person { name: 'Robert' }), (m:Person { name: "hanscal" })
MERGE (n)-[r:FAMILY]->(m)
RETURN n.name, type(r), m.name
```

**使用ON CREATE和ON MATCH**

MERGE命令可以与**ON CREATE**和**ON MATCH**子句结合使用，这允许你根据元素是被匹配到还是被创建来执行不同的操作。例如，以下命令在创建新节点时设置一个时间戳属性：

```sql
MERGE (c:Person { name: 'Hanscal' })
ON CREATE SET c.create = timestamp()
RETURN c.name, c.create
```

如果节点"Hanscal"已经存在，则不会设置任何属性。相反，如果使用**ON MATCH**，则只有在匹配到节点时才会设置属性。

**批量操作**

MERGE命令也可以用于批量操作，快速创建大量的节点和关系。例如，以下命令会将所有Person节点的出生地属性与City节点连接起来，并创建BORN_IN关系：

```sql
MATCH (person:Person)
MERGE (city:City { name: person.bornIn })
MERGE (person)-[r:BORN_IN]->(city)
RETURN person.name, person.bornIn, city
```

总的来说，`MERGE`命令在确保数据一致性和避免重复创建相同的元素时非常有用。

**约束与 MERGE 命令的关系**

- **唯一性约束**：确保指定标签的节点在特定属性上具有唯一性，是 Neo4j 保证数据完整性的重要机制
- MERGE 命令行为：

  - 若匹配条件的节点 / 关系存在，则返回现有节点 / 关系
- 若不存在，则创建新的节点 / 关系
- **冲突点**：当 MERGE 的匹配条件触发唯一性约束时，会因重复数据导致操作失败



#### 1.4 添加属性

 方案 1：使用 MATCH 而非 MERGE（推荐）

```sql
MATCH (p:Person {name: 'Robert'})
SET p.age = 18
RETURN p;
```

方案 2：修改 MERGE 语句避免重复创建

```sql
# 安全的MERGE写法（先检查节点是否存在）
MERGE (p:Person {name: 'Robert'})
# 仅当节点不存在时才创建新属性（避免冲突）
ON CREATE SET p.create = timestamp()
# 无论是否创建都可以设置属性（不会触发约束）
SET p.money = 1
RETURN p;
```



#### 1.5 修改节点的关系类型

在 Neo4j 中，关系类型（Relationship Type）是不可变的，无法直接修改。若要更改关系类型，需通过以下步骤实现：**创建新关系 → 复制属性 → 删除旧关系**。以下是详细方法：

**方法一：使用 Cypher 手动转换关系类型**

```sql
// 示例：将 KNOWS 关系转换为 FRIEND 关系
MATCH (p1:Person)-[r:KNOWS]->(p2:Person)
WHERE p1.name = 'Alice' AND p2.name = 'Bob'
// 创建新类型的关系
CREATE (p1)-[r2:FRIEND]->(p2)
// 复制旧关系的所有属性到新关系
SET r2 = r
// 删除旧关系
DELETE r
RETURN p1, r2, p2;
```













### 2.查询语法

> match、optional match、where、start和aggregation聚合

#### 2.1 match语法

**简单查询**

```sql
# 查询所有节点
match (n) return n

# 查询指定标签的节点
match (n:Person) return n

# 查询指定标签和属性的节点
match (n:Person {name:"张三"}) return n
```



**关系查询**

```sql
# 查询出度1的节点
match (n:Person{name:"张三"})-[r]->(m) return m
match (n:Person{name:"zhangsan"})-->(m) return m

# 查询入度1节点:
match (n:Person{name:"zhangsan"})<-[r]-(m) return m
match (n:Person{name:"zhangsan"})<--(m) return m

```



### 3.删除节点

- 删除无关系的孤立节点

  使用`DELETE`语句直接删除节点

  ```sql
  // 删除单个节点（无关系）
  MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
  DELETE p;
  
  // 批量删除符合条件的节点
  MATCH (p:Person)
  WHERE p.age < 18
  DELETE p;
  ```

- 删除带有关联关系的节点

  需先删除关系，再删除节点。可使用`DETACH DELETE`一次性完成：

  ```sql
  // 方法1：分步删除（手动删除关系）
  MATCH (p:Person {name: 'Bob'})-[r]->()
  DELETE r;  // 先删除所有外出关系
  MATCH (p:Person {name: 'Bob'})
  DELETE p;  // 再删除节点
  
  // 方法2：使用DETACH DELETE（推荐）
  MATCH (p:Person {name: 'Charlie'})
  DETACH DELETE p;  // 自动删除节点及其所有关系
  ```

- 基于关系条件删除节点

  删除符合特定关系条件的节点：

  ```sql
  // 删除所有没有朋友的人（无FOLLOWS关系）
  MATCH (p:Person)
  WHERE NOT (p)-[:FOLLOWS]->()
  DELETE p;
  
  // 删除被超过100人关注的明星节点
  MATCH (s:Star)<-[r:FOLLOWS]-()
  WITH s, count(r) as followers
  WHERE followers > 100
  DETACH DELETE s;
  ```

  

- 删除整个标签的所有节点

  ```sql
  // 删除所有Person节点及其关系
  MATCH (p:Person)
  DETACH DELETE p;
  
  // 更安全的分批删除方法
  CALL apoc.periodic.iterate(
    "MATCH (p:Person) RETURN p",
    "DETACH DELETE p",
    {batchSize:1000, parallel:false}
  );
  ```

  

- 删除节点并返回删除数量

  ```sql
  MATCH (p:Person)
  WHERE p.lastLogin < date("2023-01-01")
  DETACH DELETE p
  RETURN count(*) as deletedNodes;
  ```




### 4. 删除关系

场景一：删除特定关系

```sql
// 方法1：通过匹配节点和关系类型删除
MATCH (p1:Person {name: 'Alice'})-[r:FRIEND]->(p2:Person {name: 'Bob'})
DELETE r;

// 方法2：使用更精确的匹配条件（如属性）
MATCH (p1:Person)-[r:WORKS_ON {projectId: 'PRJ-123'}]->(p2:Project)
DELETE r;
```

场景二：只有查询返回的ID

```sql
// 方法1：使用关系ID直接删除
MATCH ()-[r]->()
WHERE id(r) = 5678  // 替换为实际关系ID
DELETE r;           // 仅删除关系，保留节点

// 方法2：验证关系后删除
MATCH ()-[r]->()
WHERE id(r) = 5678
RETURN r;           // 先查询确认关系是否存在

// 确认无误后执行删除
MATCH ()-[r]->()
WHERE id(r) = 5678
DELETE r;
```