教程目录 引自：https://neo4j.com/docs/getting-started/cypher/

什么是 Cypher

本页介绍 Cypher® 的基础知识。有关完整文档，请参阅 Cypher。

Cypher 学习


Cypher 是 Neo4j 的声明式和 GQL 兼容的查询语言。Cypher 通过 openCypher 项目以开源形式提供，类似于 SQL，但针对图进行了优化。

Cypher 直观且接近自然语言，通过基于 ASCII 艺术类型语法的自身设计，提供了一种可视化匹配模式和关系的方式：

(:nodes)-[:ARE_CONNECTED_TO]->(:otherNodes)

圆括号用于表示 (:Nodes)，而 -[:ARROWS]-> 用于表示 (:Nodes) 之间的关系。使用此查询语法，您可以对图执行创建、读取、更新或删除 (CRUD) 操作。

要快速浏览而无需安装，请获取免费的 Aura 实例。使用右上角的毕业帽图标访问交互式指南。“查询基础”为您提供了 Cypher 的实践介绍。

Cypher 如何工作？

Neo4j 的图模型由节点和关系组成，它们也可以具有分配的属性。使用节点和关系，您可以构建强大的模式，这些模式可以表达简单或复杂的模式。

模式识别是关键的基本认知过程，这使得利用模式匹配的 Cypher 直观且易于学习。

Cypher 语法

Cypher 的构造基于英语散文和图像。这使得查询易于编写和阅读。 

如果要用英语表示此图中的数据，它可能读起来像这样：“Sally 喜欢图。Sally 和 John 是朋友。Sally 为 Neo4j 工作。”

现在，如果要用 Cypher 编写相同的信息，它将如下所示：

(:Sally)-[:LIKES]->(:Graphs)
(:Sally)-[:IS_FRIENDS_WITH]->(:John)
(:Sally)-[:WORKS_FOR]->(:Neo4j)

但是，为了使此信息在图中，首先需要将其表示为节点和关系。

节点

在属性图模型中，主要组件是节点和关系。节点通常用于表示数据模型中的名词或对象。在前面的示例中，Sally、John、Graphs 和 Neo4j 是节点： 

在 Cypher 中，您可以通过用括号将其括起来来描述一个节点，例如 (node)。括号是构成可视化中节点的圆圈的表示。

节点标签

节点可以通过标签分组在一起。它们像标签一样工作，允许您指定要查找或创建的某些类型的实体。标签还有助于 Cypher 区分实体并优化查询的执行。

在示例中，Sally 和 John 都可以归类在 Person 标签下，Graphs 可以接收 Technology 标签，而 Neo4j 可以标记为 Company： 

在关系数据库上下文中，这与告诉 SQL 在哪个表中查找特定行相同。就像您可以告诉 SQL 从 Person 表中查询人员的信息一样，您也可以告诉 Cypher 仅检查 Person 标签以获取该信息。

如果您不指定标签让 Cypher 过滤掉不匹配的节点类别，则查询将检查数据库中的所有节点。这可能会影响非常大的图中的性能。

节点变量

虽然不是强制性的，但在查询数据库时，变量特别有用，因为它们允许在后续子句中引用指定的节点，而无需完整地编写其标签。

变量可以是单个字母或单词，并且应以小写形式书写。例如，如果要将所有标记为 Person 的节点绑定到变量 p，则可以编写 (p:Person)。同样，如果要使用完整的单词，则可以编写 (person:Person)。

在 MATCH 查询中检索所有标记为 Person 的节点，如下所示：

没有变量	有变量
MATCH (:Person)	MATCH (p:Person)
RETURN Person	RETURN p

请注意，在没有变量的示例中，节点 Person 前面有一个冒号 (:)。这是防止类型或标签成为变量的方式。

如果您忘记添加冒号并像这样编写查询：

MATCH (Person)
RETURN Person

那么 Person 将是一个变量，而不是类型或标签。

关系

图数据库的优点之一是您可以存储有关元素（节点）如何以关系的形式相互关联的信息。

在 Cypher 中，关系表示为方括号和连接两个节点的箭头（例如 (Node1)-[]->(Node2)）。

在示例中，包含 :LIKES、:IS_FRIENDS_WITH 和 :WORKS_FOR 的行表示节点之间的关系： 

请记住始终在关系类型前面加上冒号。如果您忘记了，并编写了诸如 (:Person)-[LIKES]->(:Technology) 之类的查询，则 [LIKES] 将表示关系变量，而不是关系类型。

关系方向

关系始终具有由箭头指示的方向。

它们可以从左到右：

(p:Person)-[:LIKES]->(t:Technology)

从右到左：

(p:Person)<-[:LIKES]-(t:Technology)

或者是不定向的（未指定方向）：

MATCH (p:Person)-[:LIKES]-(t:Technology)

无向关系

无向关系并不意味着它没有方向，而是可以在任一方向上遍历它。虽然您无法创建没有方向的关系，但您可以查询它们的不定向关系（在示例中，使用 MATCH 子句）。

在查询中使用无向关系在您不知道方向时特别有用，因为如果您编写了方向错误的查询，Cypher 将不会返回任何内容。因此，Cypher 将检索由指定关系类型连接的所有节点，而不管方向如何。

因为查询中的无向关系被遍历两次（每个方向一次），所以相同的模式将被返回两次。这可能会影响查询的性能。

关系类型

关系类型对关系进行分类并为其添加含义，类似于标签如何将节点分组在一起。通常认为最好使用动词或派生词作为关系类型。该类型描述了节点如何相互关联。这样，Cypher 几乎就像自然语言一样，其中节点是主语和宾语（名词），而关系（动词）是关联它们的动作词。

在前面的示例中，关系类型为：

• [:LIKES] - 传达 Sally（一个节点）喜欢图（另一个节点）。
• [:IS_FRIENDS_WITH] - 传达 Sally 和 John 是朋友。
• [:WORKS_FOR] - 传达 Sally 为 Neo4j 工作。

关系变量

变量可以像用于节点一样用于关系。指定变量后，您可以在查询的后面使用它来引用该关系。

看这个例子：

MATCH (p:Person)-[r:LIKES]->(t:Technology)
RETURN p,r,t

此查询为节点标签（p 代表 Person，t 代表 Technology）和关系类型（r 代表 :LIKES）指定变量。在 RETURN 子句中，您可以使用变量（即 p、r 和 t）来返回绑定的实体。

这将是您的结果： 

表 1. 结果

p	r	t
(:Person)	[:LIKES]	(:Technology)

行数：1

请记住始终在关系类型前面加上冒号。如果您忘记了，并像这样编写查询：

(Person)-[LIKES]->(Technology)

[LIKES] 将表示关系变量，而不是关系类型。在这种情况下，由于未声明关系类型，Cypher 将搜索所有类型的关系，以便检索查询的结果。

属性

属性值可以添加到节点和关系，并且可以是各种数据类型。有关值和类型的完整列表，请参阅 Cypher 手册 → 值和类型。

组织前面示例中数据的另一种方法是添加一个属性 name，并将 Sally 和 John 作为 Person 标记节点上的属性值： 

CREATE (p:Person {name:'Sally'})-[r:IS_FRIENDS_WITH]->(p:Person {name:'John'})
RETURN p, r

属性用花括号 ({}) 括起来，键后跟一个冒号，值用单引号或双引号括起来。

如果您已经将 Sally 和 John 添加为节点标签，但想将它们更改为节点属性，则需要重构您的图。重构是数据建模中的一种策略，您可以在本教程中了解更多信息。

Cypher 中的模式

图模式匹配位于 Cypher 的核心。它是通过应用声明式模式来导航、描述和从图中提取数据的机制。

考虑这个例子：

(p:Person {name: "Sally"})-[r:LIKES]->(g:Technology {type: "Graphs"})

这段 Cypher 代表一个模式，但它不是一个查询。它仅表示名称属性为 Sally 的 Person 节点与类型属性为 Graphs 的 Technology 节点具有 LIKES 关系。

为了对此模式执行某些操作，例如将其添加到图或从中检索，您需要查询数据库。

例如，您可以使用 CREATE 子句将此信息添加到数据库：

CREATE (p:Person {name: "Sally"})-[r:LIKES]->(t:Technology {type: "Graphs"})

一旦此数据写入数据库，您可以使用以下模式检索它：

MATCH (p:Person {name: "Sally"})-[r:LIKES]->(t:Technology {type: "Graphs"})
RETURN p,r,t

模式变量

与节点和关系一样，您也可以将变量用于模式。有关更多信息，请参阅 Cypher 手册 → 模式 → 语法和语义。

继续学习

现在已经介绍了基本的 Cypher 概念，您可以参加有关如何开始使用 Cypher 的教程，以学习如何编写自己的查询。在 Cypher 手册中，您可以找到更多信息：

• 如何编写基本查询以及可以使用哪些子句从数据库读取数据。
• 模式如何工作以及如何使用它们来导航、描述和从图中提取数据。
• Cypher 中有哪些值和类型以及函数可用。

从 SQL 到 Cypher

如果您具有 SQL 背景并且是图数据库的新手，则以下是一些资源，可用于获取有关关键差异以及过渡到图的更多信息：

• Cypher 和 SQL 之间的主要区别
• 从关系型数据库过渡到图数据库
• 参考：将 Cypher 与 SQL 进行比较
• 操作方法：从 RDBMS 导入到图
• 教程：将数据从关系数据库导入到 Neo4j
• 操作方法：将数据从关系型建模到图

从 NoSQL 到图

如果您熟悉 NoSQL（“不仅仅是 SQL”）系统，您还可以了解更多关于如何过渡到图数据库的信息。

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其他资源

有关如何扩展您对 Cypher 的知识的更多建议，请参阅资源。