甚麼是Cypher
Cypher 是為了滿足開發者在處理圖形數據時的需求而生的。它的設計靈感來自於 SQL，目的是提供一種易於閱讀且表達能力強的語言來操作圖形數據。與傳統的 SQL 針對表格數據操作不同，Cypher 是專門為圖形數據設計的，能夠直觀地表示節點、關係及其屬性。
Cypher 的優點
- 簡潔：Cypher 使用類似於自然語言的語法，因此易於閱讀和編寫。
- 強大：Cypher 可以用於執行從簡單的查詢到複雜的圖形分析的所有操作。
- 高效：Cypher 經過優化以實現圖形資料庫的快速查詢。
Cypher 的基本結構
在 Cypher 中，圖形被視為由節點（Nodes）和關係（Relationships）構成的網絡。每個節點和關係都可以擁有多個屬性。Cypher 查詢主要包括以下幾個部分：
- CREATE: 用於創建圖中的節點和關係。
- MATCH: 用來尋找匹配特定模式的節點和關係。
- WHERE: 提供條件來限制
MATCH 或其他操作的結果。
- RETURN: 指定返回的數據。
- UPDATE: 更新節點或關係的屬性。
- DELETE: 用於刪除節點或關係。
與 SQL 的比較
以下是一個客戶提供的實際 SQL 查詢示例，用於了解其組織結構：
SELECT *
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id
JOIN locations l ON d.location_id = l.location_id
WHERE e.manager_id IS NULL;
以下是等效的 Cypher 查詢：
MATCH (e:Employee)-[:MANAGES*0..]->(m:Employee)
WHERE m.manager_id IS NULL
RETURN e
新增圖形資料的步驟
1. 定義節點與關係
首先，您需要定義圖形中的節點（Nodes）和邊（Edges）或稱關係（Relationships）。節點代表實體，如人、地點、物件等，而邊則代表節點間的關係，如“朋友”、“位於”或“擁有”。
2. 創建模型
在 Neo4j 中，您可以透過 Cypher 語言創建模型。例如，如果您要建立一個表示人和學校的簡單模型，您可能會有如下命令：
CREATE (p:Person {name: "John", age: 25})
CREATE (s:School {name: "Stanford University", location: "California"})
這裡，Person 和 School 是節點的標籤，用於描述節點類型，而花括號內的是節點的屬性。
3. 建立關係
接著，您可以建立節點之間的關係。使用 CREATE 語句，您可以加上一個關係，比如：
MATCH (p:Person {name: "John"}), (s:School {name: "Stanford University"})
CREATE (p)-[:STUDIED_AT]->(s)
這個命令中，MATCH 部分先找到名字為 John 的人和名字為 Stanford University 的學校，然後 CREATE 建立了一個名為 STUDIED_AT 的關係，從人指向學校。
4. 數據加載
如果您已有現成的數據，如 CSV 文件，可以透過 Neo4j 的導入工具或命令行工具來批量導入數據。例如，使用以下 Cypher 命令從 CSV 文件中加載數據：
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///path_to_your_file.csv' AS line
CREATE (:Person {name: line.name, age: toInteger(line.age)})
這樣就可以創建多個節點，每個節點根據 CSV 文件中的一行數據來設定屬性。
5. 驗證與查詢
建立數據後，您可以使用各種查詢來檢視數據是否正確加載，並進行分析。例如，查詢所有學生和他們就讀的學校：
MATCH (p:Person)-[:STUDIED_AT]->(s:School)
RETURN p.name, s.name
6. 數據更新與管理
管理和更新圖形數據庫中的數據是日常操作的一部分。例如，你可以更新一個節點的屬性或添加新的關係：
MATCH (n:Person {name: 'Ann'})
SET n.age = 26
7. 高級過濾技術
Cypher 提供了豐富的過濾條件來精確控制查詢結果。使用 WHERE 子句可以根據具體條件篩選節點或邊。例如，要找出所有2000年後上映的電影，可以使用：
MATCH (movie:Movie)
WHERE movie.releaseDate >= 2000
RETURN movie
這種過濾方式使得 Cypher 查詢在處理複雜條件時更加靈活和強大。
8. 聚合函數的應用
與 SQL 不同，Cypher 的聚合操作不需要指定分組鍵，因為非聚合字段會自動成為分組的依據。這一特性簡化了查詢的編寫。例如，計算每個演員參演的電影數量：
MATCH (actor:Person)-[:ACTED_IN]->(movie:Movie)
RETURN actor.name, COUNT(movie)
這裡，COUNT(movie) 是一個聚合函數，用來統計每位演員參演的電影數。
這些基本步驟可幫助您開始使用圖形資料庫並有效地管理圖形數據。隨著熟悉過程，您可以進一步探索更複雜的模型和查詢技術。
