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neo4j查詢語(yǔ)言Cypher詳解(二)--Pattern和類型

2年前作者：demon7552003分類：Toy博客閱讀(20)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了neo4j查詢語(yǔ)言Cypher詳解(二)--Pattern和類型。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

Patterns

圖形模式匹配是Cypher的核心。它是一種用于通過(guò)應(yīng)用聲明性模式從圖中導(dǎo)航、描述和提取數(shù)據(jù)的機(jī)制。在MATCH子句中，可以使用圖模式定義要搜索的數(shù)據(jù)和要返回的數(shù)據(jù)。圖模式匹配也可以在不使用MATCH子句的情況下在EXISTS、COUNT和COLLECT子查詢中使用。

圖模式使用類似于在白板上繪制屬性圖的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系的語(yǔ)法來(lái)描述數(shù)據(jù)。在白板上，節(jié)點(diǎn)繪制為圓圈，關(guān)系繪制為箭頭。Cypher將圓圈表示為一對(duì)括號(hào)，箭頭表示為破折號(hào)和大于或小于符號(hào): ()-->()<--()

這些節(jié)點(diǎn)和關(guān)系的簡(jiǎn)單模式構(gòu)成了路徑模式的構(gòu)建塊，可以匹配固定長(zhǎng)度的路徑。除了討論簡(jiǎn)單的模式外，本章還將介紹更復(fù)雜的模式，展示如何匹配可變長(zhǎng)度的模式，內(nèi)聯(lián)過(guò)濾器以提高查詢性能，以及如何向路徑模式添加循環(huán)和非線性形狀。

概念

Node patterns

每個(gè)圖模式至少包含一個(gè)節(jié)點(diǎn)模式。最簡(jiǎn)單的圖形模式是單個(gè)空節(jié)點(diǎn)模式: MATCH ()。

空節(jié)點(diǎn)模式匹配屬性圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)。為了獲得對(duì)匹配節(jié)點(diǎn)的引用，需要在node模式中聲明一個(gè)變量: MATCH (n)

通過(guò)這個(gè)變量引用，可以訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)：MATCH (n) RETURN n.name

向節(jié)點(diǎn)模式添加Label表達(dá)式意味著只返回具有匹配標(biāo)簽的節(jié)點(diǎn)。MATCH (n:Stop)

更復(fù)雜模式：MATCH (n:(TrainStation&BusStation)|StationGroup)

屬性名稱和值的映射可用于基于與指定值的相等性來(lái)匹配節(jié)點(diǎn)屬性。MATCH (n { mode: 'Rail' })

更一般的謂詞可以用WHERE子句表示。MATCH (n:Station WHERE n.name STARTS WITH 'Preston')

Relationship patterns

最簡(jiǎn)單的關(guān)系模式： --。此模式匹配任何方向的關(guān)系，并且不過(guò)濾任何關(guān)系類型或?qū)傩?。與節(jié)點(diǎn)模式不同，關(guān)系模式不能在兩端沒(méi)有節(jié)點(diǎn)模式的MATCH子句中使用。

為了獲得對(duì)模式匹配的關(guān)系的引用，需要在模式中聲明一個(gè)關(guān)系變量，方法是在破折號(hào)之間的方括號(hào)中添加變量名:-[r]-

為了匹配特定的方向，在左側(cè)或右側(cè)分別加上<或>: -[r]->

若要匹配關(guān)系類型，在冒號(hào)后添加類型名稱: -[:CALLS_AT]->

與節(jié)點(diǎn)模式類似，可以添加屬性名稱和值的映射，以基于與指定值的相等性來(lái)過(guò)濾關(guān)系的屬性: -[{ distance: 0.24, duration: 'PT4M' }]->。WHERE子句可以用于更一般的謂詞: -[r WHERE time() + duration(r.duration) < time('22:00') ]->。

Path patterns

任何有效的路徑都以一個(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始和結(jié)束，每個(gè)節(jié)點(diǎn)之間都有關(guān)系(如果有多個(gè)節(jié)點(diǎn))。路徑模式具有相同的限制，對(duì)于所有有效的路徑模式，以下條件為真:

它們至少有一個(gè)節(jié)點(diǎn)模式。
它們以節(jié)點(diǎn)模式開(kāi)始和結(jié)束。
它們?cè)诠?jié)點(diǎn)和關(guān)系之間交替。

這些都是有效的路徑模式:

()
(s)--(e)
(:Station)--()<--(m WHERE m.departs > time('12:00'))-->()-[:NEXT]->(n)

無(wú)效路徑模式：

-->					//無(wú)節(jié)點(diǎn)
()-->				//尾部沒(méi)有節(jié)點(diǎn)
()-->-->()			//節(jié)點(diǎn)和關(guān)系之間無(wú)交替

路徑模式匹配

Equijoins

等量連接是一種對(duì)路徑的操作，它要求多個(gè)節(jié)點(diǎn)或路徑之間的關(guān)系相同。通過(guò)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)模式或關(guān)系模式中聲明相同的變量來(lái)指定節(jié)點(diǎn)或關(guān)系之間的相等性。等量連接允許在路徑模式中指定循環(huán)。

MATCH (n:Station {name: 'London Euston'})<-[:CALLS_AT]-(s1:Stop)
  -[:NEXT]->(s2:Stop)-[:CALLS_AT]->(:Station {name: 'Coventry'})
  <-[:CALLS_AT]-(s3:Stop)-[:NEXT]->(s4:Stop)-[:CALLS_AT]->(n)
RETURN s1.departs+'-'+s2.departs AS outbound,
  s3.departs+'-'+s4.departs AS `return`

量化路徑模式

通過(guò)使用量化路徑模式來(lái)匹配不同長(zhǎng)度的路徑，從而允許您搜索長(zhǎng)度未知或在特定范圍內(nèi)的路徑。

在搜索可從錨節(jié)點(diǎn)到達(dá)的所有節(jié)點(diǎn)、查找連接兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的所有路徑，或者遍歷可能具有不同深度的層次結(jié)構(gòu)時(shí)，量化路徑模式可能非常有用。

量化路徑模式通過(guò)將路徑模式的重復(fù)部分提取到括號(hào)中并應(yīng)用量詞來(lái)解決此問(wèn)題。該量詞指定要匹配的提取模式的可能重復(fù)范圍。第一步是識(shí)別重復(fù)模式，

((:Stop)-[:NEXT]->(:Stop)){1,3}

(:Stop)-[:NEXT]->(:Stop) |
(:Stop)-[:NEXT]->(:Stop)(:Stop)-[:NEXT]->(:Stop) |
(:Stop)-[:NEXT]->(:Stop)(:Stop)-[:NEXT]->(:Stop)(:Stop)-[:NEXT]->(:Stop)

這里的聯(lián)合運(yùn)算符(|)僅用于說(shuō)明;以這種方式使用它不是Cypher語(yǔ)法的一部分。在上面的擴(kuò)展中，如果兩個(gè)節(jié)點(diǎn)模式彼此相鄰，它們必須匹配相同的節(jié)點(diǎn):服務(wù)的下一個(gè)部分從上一個(gè)部分結(jié)束的地方開(kāi)始。因此，它們可以被重寫為具有任何過(guò)濾條件組合的單節(jié)點(diǎn)模式。在本例中，這是微不足道的，因?yàn)閼?yīng)用于這些節(jié)點(diǎn)的過(guò)濾只是標(biāo)簽Stop:

MATCH (:Station { name: 'Denmark Hill' })<-[:CALLS_AT]-(d:Stop)
      ((:Stop)-[:NEXT]->(:Stop)){1,3}
      (a:Stop)-[:CALLS_AT]->(:Station { name: 'Clapham Junction' })
RETURN d.departs AS departureTime, a.arrives AS arrivalTime

量化關(guān)系

量化關(guān)系允許以更簡(jiǎn)潔的方式重寫一些簡(jiǎn)單的量化路徑模式。

MATCH (d:Station { name: 'Denmark Hill' })<-[:CALLS_AT]-(n:Stop)
      ((:Stop)-[:NEXT]->(:Stop)){1,10}
      (m:Stop)-[:CALLS_AT]->(a:Station { name: 'Clapham Junction' })
WHERE m.arrives < time('17:18')
RETURN n.departs AS departureTime
                       
                       
MATCH (d:Station { name: 'Denmark Hill' })<-[:CALLS_AT]-
        (n:Stop)-[:NEXT]->{1,10}(m:Stop)-[:CALLS_AT]->
        (a:Station { name: 'Clapham Junction' })
WHERE m.arrives < time('17:18')
RETURN n.departs AS departureTime

量詞{1,10}的作用域是關(guān)系模式-[:NEXT]->，而不是與之相鄰的節(jié)點(diǎn)模式。更一般地說(shuō)，其中量化路徑模式中包含的路徑模式具有以下形式:

(() <relationship pattern> ()) <quantifier>
//可以簡(jiǎn)化為
<relationship pattern> <quantifier>

Group variables

顧名思義，這個(gè)屬性表示兩個(gè)站點(diǎn)之間的距離。為了返回連接一對(duì)station的每個(gè)服務(wù)的總距離，需要一個(gè)變量來(lái)引用所遍歷的每個(gè)關(guān)系。類似地，要提取每個(gè)Stop的出發(fā)地和到達(dá)地屬性，需要引用遍歷的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的變量。在這個(gè)在Denmark Hill和Clapham Junction之間匹配服務(wù)的示例中，變量l和m被聲明為匹配stop, r被聲明為匹配關(guān)系。變量origin只匹配路徑中的第一個(gè)Stop:

MATCH (:Station { name: 'Denmark Hill' })<-[:CALLS_AT]-(origin)
      ((l)-[r:NEXT]->(m)){1,3}
      ()-[:CALLS_AT]->(:Station { name: 'Clapham Junction' })

在量化路徑模式中聲明的變量稱為組變量。之所以這樣稱呼它們，是因?yàn)楫?dāng)在量化路徑模式之外引用時(shí)，它們是匹配中綁定到的節(jié)點(diǎn)或關(guān)系的列表。要理解如何考慮組變量綁定到節(jié)點(diǎn)或關(guān)系的方式，可以擴(kuò)展量化路徑模式，并觀察不同變量如何匹配到整體匹配路徑的元素。

(l1)-[r1:NEXT]->(m1) |
(l1)-[r1:NEXT]->(m1)(l2)-[r2:NEXT]->(m2) |
(l1)-[r1:NEXT]->(m1)(l2)-[r2:NEXT]->(m2)(l3)-[r3:NEXT]->(m3)

每個(gè)變量的下標(biāo)表示它們屬于路徑模式重復(fù)的哪個(gè)實(shí)例。

l => [n2, n3, n4]
r => [r2, r3, r4]
m => [n3, n4, n5]

最短路徑

MATCH p = shortestPath((hby)-[:LINK*]-(cnm))
WHERE hby.name = 'Hartlebury' AND cnm.name = 'Cheltenham Spa'
RETURN [n in nodes(p) | n.name] AS stops
        
MATCH p = shortestPath((hby)-[:LINK*]-(cnm))
WHERE all(link in relationships(p) WHERE link.distance < 20) AND
      hby.name = 'Hartlebury' AND cnm.name = 'Cheltenham Spa'
RETURN [n in nodes(p) | n.name] AS stops
        
MATCH p = allShortestPaths((hby)-[link:LINK*]-(psh))
WHERE hby.name = 'Hartlebury' AND psh.name = 'Pershore'
RETURN [n in nodes(p) | n.name] AS stops

量化路徑模式斷言

primer

語(yǔ)法和語(yǔ)義

//節(jié)點(diǎn)模式
nodePattern ::= "(" [ nodeVariable ] [ labelExpression ]
    [ propertyKeyValueExpression ] [ "WHERE" booleanExpression ] ")"
    
//關(guān)系模式    
relationshipPattern ::= fullPattern | abbreviatedRelationship

fullPattern ::=
    "<-[" patternFiller "]-"
  | "-[" patternFiller "]->"
  | "-[" patternFiller "]-"

abbreviatedRelationship ::= "<--" | "--" | "-->"

patternFiller ::= [ relationshipVariable ] [ typeExpression ]
    [ propertyKeyValueExpression ] [ "WHERE" booleanExpression ]
    
//Lable 表達(dá)式
labelExpression ::= ":" labelTerm
//
labelTerm ::=
    labelIdentifier
  | labelTerm "&" labelTerm
  | labelTerm "|" labelTerm
  | "!" labelTerm
  | "%"
  | "(" labelTerm ")"
//
propertyKeyValueExpression ::=
  "{" propertyKeyValuePairList "}"

propertyKeyValuePairList ::=
  propertyKeyValuePair [ "," propertyKeyValuePair ]

propertyKeyValuePair ::= propertyName ":" valueExpression
//
pathPattern ::= [{ simplePathPattern | quantifiedPathPattern }]+

simplePathPattern ::= nodePattern
  [ { relationshipPattern | quantifiedRelationship } nodePattern ]*
       
quantifiedPathPattern ::=
  "(" fixedPath [ "WHERE" booleanExpression ] ")" quantifier

fixedPath ::= nodePattern [ relationshipPattern nodePattern ]+    
                           
quantifiedRelationship ::= relationshipPattern quantifier

Quantifiers

quantifier ::=
  "*" | "+" | fixedQuantifier | generalQuantifier
fixedQuantifier ::= "{" unsignedInteger "}"
generalQuantifier ::= "{" lowerBound "," upperBound "}"
lowerBound ::= unsignedInteger
upperBound ::= unsignedInteger
unsignedInteger ::= [0-9]+

Variant	Canonical form	Description
`{m,n}`	`{m,n}`	Between m and n iterations.
`+`	`{1,}`	1 or more iterations.
`*`	`{0,}`	0 or more iterations.
`{n}`	`{n,n}`	Exactly n iterations.
`{m,}`	`{m,}`	m or more iterations.
`{,n}`	`{0,n}`	Between 0 and n iterations.
`{,}`	`{0,}`	0 or more iterations.

請(qǐng)注意，帶有量詞{1}的量化路徑模式不等同于固定長(zhǎng)度的路徑模式。盡管最終的量化路徑模式將與其中包含的固定長(zhǎng)度路徑在沒(méi)有量詞的情況下匹配，但量詞的存在意味著路徑模式中的所有變量都將作為組變量公開(kāi)。

Graph patterns

graphPattern ::=
  pathPattern [ "," pathPattern ]* [ "WHERE" booleanExpression ]

Node pattern pairs

編寫一對(duì)相鄰的節(jié)點(diǎn)模式是無(wú)效的語(yǔ)法。例如，以下所有操作都會(huì)引發(fā)語(yǔ)法錯(cuò)誤:

然而，相鄰的節(jié)點(diǎn)模式對(duì)的放置是有效的，它間接來(lái)自于量化路徑模式的擴(kuò)展。

量化路徑模式迭代

當(dāng)一個(gè)量化的路徑模式被展開(kāi)時(shí)，包含在其括號(hào)中的固定路徑模式被重復(fù)和鏈接。這導(dǎo)致成對(duì)的節(jié)點(diǎn)模式彼此相鄰。

((x:X)<--(y:Y)){3}

通過(guò)重復(fù)三次固定路徑模式(x: x)←-(y: y)來(lái)擴(kuò)展它，并在變量上添加索引以表明沒(méi)有隱含的等量連接

(x1:X)<--(y1:Y)(x2:X)<--(y2:Y)(x3:X)<--(y3:Y)

結(jié)果是兩對(duì)節(jié)點(diǎn)模式最終彼此相鄰，(y1:Y)(x2:X)和(y2:Y)(x3:X)。在匹配過(guò)程中，每對(duì)節(jié)點(diǎn)模式將匹配相同的節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)將滿足節(jié)點(diǎn)模式中謂詞的連接。例如，在第一對(duì)中，y1和x2將綁定到同一個(gè)節(jié)點(diǎn)，并且該節(jié)點(diǎn)必須具有X和y的標(biāo)簽。這種擴(kuò)展和綁定如下圖所示:

簡(jiǎn)單路徑模式和量化路徑模式

量化路徑模式對(duì)

當(dāng)兩個(gè)量化路徑模式相鄰時(shí)，第一模式的最后一次迭代的最右節(jié)點(diǎn)與第二模式的第一次迭代的最左節(jié)點(diǎn)合并。例如，以下相鄰的模式:

((:A)-[:R]->(:B)){2} ((:X)<--(:Y)){1,2}

將匹配與以下兩個(gè)路徑模式匹配的路徑的并集相同的路徑集:

(:A)-[:R]->(:B&A)-[:R]->(:B&X)<--(:Y)
(:A)-[:R]->(:B&A)-[:R]->(:B&X)<--(:Y&X)<--(:Y)

零迭代

如果量詞允許模式的零次迭代，例如{0,3}，那么該模式的第0次迭代將導(dǎo)致兩邊的節(jié)點(diǎn)模式配對(duì)。

(:X) ((a:A)-[:R]->(b:B)){0,1} (:Y)
//匹配
(:X&Y)   // 節(jié)點(diǎn)具有X,Y標(biāo)簽
(:X&A)-[:R]->(:B&Y)

變長(zhǎng)關(guān)系

在Neo4j 5.9中引入量化路徑模式和量化關(guān)系的語(yǔ)法之前，Cypher中匹配可變長(zhǎng)度路徑的唯一方法是使用可變長(zhǎng)度關(guān)系。這個(gè)語(yǔ)法仍然可用。

Variant	Description
`*`	1 or more iterations.
`*n`	Exactly n iterations.
`*m..n`	Between m and n iterations.
`*m..`	m or more iterations.
`*..n`	Between 1 and n iterations.

Variable-length relationship	Equivalent quantified path pattern
`(a)-[*2]->(b)`	`(a) (()-[]->()){2,2} (b)`
`(a)-[:KNOWS*3..5]->(b)`	`(a) (()-[:KNOWS]->()){3,5} (b)`
`(a)-[r*..5 {name: 'Filipa'}]->(b)`	`(a) (()-[r {name: 'Filipa'}]->()){1,5} (b)`

可變長(zhǎng)度關(guān)系的變量可以在后續(xù)模式中使用，以引用該變量綁定到的關(guān)系列表。這與綁定到單個(gè)節(jié)點(diǎn)或關(guān)系的變量的等量連接相同。

值和類型

Cypher支持一系列數(shù)據(jù)值。在編寫Cypher查詢時(shí)，不可能聲明數(shù)據(jù)類型。相反，Cypher將自動(dòng)推斷給定值的數(shù)據(jù)類型。

Property types

屬性類型:BOOLEAN、DATE、DURATION、FLOAT、INTEGER、LIST、LOCAL DATETIME、LOCAL TIME、POINT、STRING、ZONED DATETIME和ZONED TIME。

屬性類型可以從Cypher查詢返回。
屬性類型可以用作參數(shù)。
屬性類型可以存儲(chǔ)為屬性。
屬性類型可以用Cypher字面值構(gòu)造。

簡(jiǎn)單類型的同構(gòu)列表可以存儲(chǔ)為屬性，但一般列表(請(qǐng)參閱構(gòu)造類型)不能存儲(chǔ)為屬性。作為屬性存儲(chǔ)的列表不能包含空值。

Cypher還提供了對(duì)字節(jié)數(shù)組的傳遞支持，字節(jié)數(shù)組可以作為屬性值存儲(chǔ)。由于性能原因，支持字節(jié)數(shù)組，因?yàn)槭褂肅ypher的泛型LIST(其中每個(gè)INTEGER都有64位表示)的成本太高。但是，字節(jié)數(shù)組不被Cypher視為第一類數(shù)據(jù)類型，因此它們沒(méi)有文字表示。

結(jié)構(gòu)類型

結(jié)構(gòu)類型:NODE、RELATIONSHIP和PATH。

結(jié)構(gòu)類型可以從Cypher查詢返回。
結(jié)構(gòu)類型不能用作參數(shù)。
結(jié)構(gòu)類型不能存儲(chǔ)為屬性。
結(jié)構(gòu)類型不能用Cypher字面值構(gòu)造。

NODE數(shù)據(jù)類型包括:id、label(s)和屬性映射。注意標(biāo)簽不是值，而是模式語(yǔ)法的一種形式。

RELATIONSHIP數(shù)據(jù)類型包括:id、關(guān)系類型、屬性映射、開(kāi)始節(jié)點(diǎn)id和結(jié)束節(jié)點(diǎn)id。

PATH數(shù)據(jù)類型是節(jié)點(diǎn)和關(guān)系的交替序列。

構(gòu)造類型

構(gòu)造類型中:LIST和MAP。

可以從Cypher查詢返回構(gòu)造類型。
構(gòu)造類型可以用作參數(shù)。
構(gòu)造的類型不能存儲(chǔ)為屬性(同構(gòu)列表除外)。
構(gòu)造類型可以用Cypher字面值構(gòu)造。

LIST數(shù)據(jù)類型可以是簡(jiǎn)單值的同構(gòu)集合，也可以是異構(gòu)的有序值集合，每個(gè)值都可以具有任何屬性、結(jié)構(gòu)類型或構(gòu)造類型。

MAP數(shù)據(jù)類型是(鍵、值)對(duì)的異構(gòu)、無(wú)序集合，其中鍵是文字，而值可以具有任何屬性、結(jié)構(gòu)類型或構(gòu)造類型。

構(gòu)造類型值也可以包含null。

類型同義詞

Type	Synonyms
`ANY`	`ANY VALUE`
`BOOLEAN`	`BOOL`
`DATE`
`DURATION`
`FLOAT`
`INTEGER`	`INT`, `SIGNED INTEGER`
`LIST<INNER_TYPE>`	`ARRAY<INNER_TYPE>`, `INNER_TYPE LIST`, `INNER_TYPE ARRAY`
`LOCAL DATETIME`	`TIMESTAMP WITHOUT TIMEZONE`
`LOCAL TIME`	`TIME WITHOUT TIMEZONE`
`MAP`
`NODE`	`ANY NODE`, `VERTEX`, `ANY VERTEX`
`NOTHING`
`NULL`
`PATH`
`POINT`
`PROPERTY VALUE`	`ANY PROPERTY VALUE`
`RELATIONSHIP`	`ANY RELATIONSHIP`, `EDGE`, `ANY EDGE`
`STRING`	`VARCHAR`
`ZONED DATETIME`	`TIMESTAMP WITH TIMEZONE`
`ZONED TIME`	`TIME WITH TIMEZONE`

所有Cypher類型都包含空值。要使它們不可為空，可以將not NULL附加到類型的末尾(例如BOOLEAN not NULL, LIST<FLOAT not NULL>)。

屬性類型明細(xì)

Type	Min. value	Max. value	Precision
`BOOLEAN`	`False`	`True`	-
`DATE`	`-999_999_999-01-01`	`+999_999_999-12-31`	Days
`DURATION`	`P-292471208677Y-6M-15DT-15H-36M-32S`	`P292471208677Y6M15DT15H36M32.999999999S`	Nanoseconds
`FLOAT`	`Double.MIN_VALUE` [1]	`Double.MAX_VALUE`	64 bit
`INTEGER`	`Long.MIN_VALUE`	`Long.MAX_VALUE`	64 bit
`LOCAL DATETIME`	`-999_999_999-01-01T00:00:00`	`+999_999_999-12-31T23:59:59.999999999`	Nanoseconds
`LOCAL TIME`	`00:00:00`	`23:59:59.999999999`	Nanoseconds
`POINT`	Cartesian: (`-Double.MAX_VALUE`, `-Double.MAX_VALUE`)Cartesian_3D: (`-Double.MAX_VALUE`, `-Double.MAX_VALUE`, `-Double.MAX_VALUE`)WGS_84: (`-180`, `-90`)WGS_84_3D: (`-180`, `-90`, `-Double.MAX_VALUE`)	Cartesian: (`Double.MAX_VALUE`, `Double.MAX_VALUE`)Cartesian_3D: (`Double.MAX_VALUE`, `Double.MAX_VALUE`, `Double.MAX_VALUE`)WGS_84: (`180`, `90`)WGS_84_3D: (`180`, `90`, `Double.MAX_VALUE`)	The precision of each coordinate of the `POINT` is 64 bit as they are floats.
`STRING`	-	-	-
`ZONED DATETIME`	`-999_999_999-01-01T00:00:00+18:00`	`+999_999_999-12-31T23:59:59.999999999-18:00`	Nanoseconds
`ZONED TIME`	`00:00:00+18:00`	`23:59:59.999999999-18:00`	Nanoseconds

時(shí)間類型

Type	Date support	Time support	Time zone support
`DATE`	√
`LOCAL TIME`		√
`ZONED TIME`		√	√
`LOCAL DATETIME`	√	√
`ZONED DATETIME`	√	√	√
`DURATION`	`-`	`-`	`-`

相比之下，DURATION不是即時(shí)類型。DURATION表示時(shí)間量，捕獲兩個(gè)瞬間之間的時(shí)間差，并且可以為負(fù)值。

新的版本，類型名字有所改變

Type	Old type name
`DATE`	`Date`
`LOCAL TIME`	`LocalTime`
`ZONED TIME`	`Time`
`LOCAL DATETIME`	`LocalDateTime`
`ZONED DATETIME`	`DateTime`
`DURATION`	`Duration`

空間類型

null操作

邏輯操作

邏輯運(yùn)算符(AND、OR、XOR、NOT)將null作為三值邏輯的未知值。

a	b	a `AND` b	a `OR` b	a `XOR` b	`NOT` a
`false`	`false`	`false`	`false`	`false`	`true`
`false`	`null`	`false`	`null`	`null`	`true`
`false`	`true`	`false`	`true`	`true`	`true`
`true`	`false`	`false`	`true`	`true`	`false`
`true`	`null`	`null`	`true`	`null`	`false`
`true`	`true`	`true`	`true`	`false`	`false`
`null`	`false`	`false`	`null`	`null`	`null`
`null`	`null`	`null`	`null`	`null`	`null`
`null`	`true`	`null`	`true`	`null`	`null`

總結(jié)：

AND：只要有一個(gè)為false，則為false。
OR：只要有一個(gè)為true，則為true。

IN

IN操作符遵循類似的邏輯。如果Cypher可以確定列表中存在某物，則結(jié)果將為真。任何包含null且沒(méi)有匹配元素的列表都將返回null。否則，結(jié)果將為false。

Expression	Result
`2 IN [1, 2, 3]`	`true`
`2 IN [1, null, 3]`	`null`
`2 IN [1, 2, null]`	`true`
`2 IN [1]`	`false`
`2 IN []`	`false`
`null IN [1, 2, 3]`	`null`
`null IN [1, null, 3]`	`null`
`null IN []`	`false`

使用all、any、none和single遵循類似的規(guī)則。如果結(jié)果可以確定地計(jì)算出來(lái)，則返回true或false。否則將產(chǎn)生null。

[ ]

訪問(wèn)帶有null的list或map將返回null

返回null的表達(dá)式

從列表中獲取缺失的元素:[][0]，head([])。
試圖訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)或關(guān)系上不存在的屬性:n.missingProperty。
當(dāng)任何一方為空時(shí)的比較:1 < null。
包含null的算術(shù)表達(dá)式:1 + null。
某些函數(shù)調(diào)用的任何參數(shù)都為空:例如，sin(null)。

LIST

RETURN [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] AS list
RETURN range(0, 10)[3] AS element			//range創(chuàng)建LIST
RETURN range(0, 10)[-3] AS element			//下標(biāo)支持負(fù)數(shù)
RETURN range(0, 10)[0..3] AS list			//切片
RETURN range(0, 10)[0..-5] AS list			//
RETURN range(0, 10)[-5..] AS list			//
RETURN range(0, 10)[..4] AS list			//
RETURN range(0, 10)[15] AS list				//超過(guò)索引的單個(gè)元素返回null。
RETURN range(0, 10)[5..15] AS list			//超過(guò)索引的LIST 元素截?cái)唷?

MAP

RETURN {key: 'Value', listKey: [{inner: 'Map1'}, {inner: 'Map2'}]}

Map 投影

Cypher支持Map投影，它允許從節(jié)點(diǎn)、關(guān)系和其他Map值構(gòu)造Map投影。

Map投影以綁定到要進(jìn)行投影的圖形實(shí)體的變量開(kāi)始，并包含一組逗號(hào)分隔的映射元素，由{和}括起來(lái)。

map_variable {map_element, [, ...n]}

MAP投影將一個(gè)或多個(gè)鍵值對(duì)投影到MAP投影。有四種不同類型的MAP投影元素:

屬性選擇器：將屬性名稱作為鍵進(jìn)行投影，并將map_variable中的值作為投影的值。
字面量實(shí)體：這是一個(gè)鍵值對(duì)，值是一個(gè)任意的表達(dá)式鍵:<expression>。
變量選擇器：投影一個(gè)變量，變量名作為鍵，變量指向的值作為投影的值。它的語(yǔ)法就是變量。
所有屬性選擇器：從map_variable值投射所有鍵值對(duì)。
如果map_variable指向null，則整個(gè)MAP投影的值將為null。
映射中的鍵名必須是STRING類型。

MATCH (keanu:Person {name: 'Keanu Reeves'})-[:ACTED_IN]->(movie:Movie)
WITH keanu, collect(movie{.title, .released}) AS movies
RETURN keanu{.name, movies: movies}	//  name屬性作為一個(gè)元素，movies字面量，作為KEY， movies變量作為VALUE，是個(gè)LIST

keanu
`{movies: [{title: "The Devils Advocate", released: 1997}, {title: "The Matrix Revolutions", released: 2003}, {title: "The Matrix Resurrections", released: 2021}, {title: "The Matrix Reloaded", released: 2003}, {title: "The Matrix", released: 1999}], name: "Keanu Reeves"}`
Rows: 1

類型轉(zhuǎn)換

參考 Functions

附錄

參考

https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current/patterns/

https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current/values-and-types/

https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current/functions/文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-634236.html

到了這里，關(guān)于neo4j查詢語(yǔ)言Cypher詳解(二)--Pattern和類型的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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然后我們?cè)賮?lái)看如何刪除節(jié)點(diǎn) ? 可以看到首先 ? 我們這里 ? 比如我要?jiǎng)h除張三可以看到 match (n:student) where n.name = \\\"張三\\\" delete n 這樣就是刪除了student集合中,name是張三的節(jié)點(diǎn) ? 然后我們?cè)賮?lái)看如何來(lái)刪除關(guān)系 match (n:student)-[r]-(m:student) where n.name=\\\"小
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首先找到明星數(shù)據(jù) ? 可以看到有一個(gè)sheet1,是,記錄了所有的關(guān)系的數(shù)據(jù) ? 然后比如我們搜索一個(gè)撒貝寧,可以看到撒貝寧的數(shù)據(jù) ? 然后這個(gè)是構(gòu)建的CQL語(yǔ)句 ? 首先我們先去啟動(dòng)服務(wù) neo4j console ? ? 然后我們?cè)賮?lái)看一下以前導(dǎo)入的,可以看到導(dǎo)入很簡(jiǎn)單, 就是上面有CQL 看一下節(jié)
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然后再來(lái)看一些常用函數(shù),和字符串函數(shù),這里舉個(gè)例子,然后其他的類似 ? 可以看到substring字符串截取函數(shù) ? 可以看到截取成功 ? 聚合函數(shù) ? 這里用了一個(gè)count(n) 統(tǒng)計(jì)函數(shù),可以看到效果 ? 關(guān)系函數(shù),我們用過(guò)就是id(r) 可以取出對(duì)應(yīng)的r的id來(lái)這樣..
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