簡單的查詢： match (n:movie{name:"天下無賊"}) return n -----返回要查詢的label的所有屬性 ==match (n:movie) where n.name="天下無賊" return n match (n:movie{name:"天下無賊"}) return n.XX -----返回要查詢的label的某個屬性 match (n:movie{name:"天下無賊"}) return count(n) -----返回要查詢的label的個數 match (n:movie{name:"天下無賊"}) set n.XX="XXX" -----修改或者新增查詢的label的屬性(可以一次添加多個屬性) match (n:movie) return n -----返回要查詢的某一類label的所有屬性 match (n:movie) return n.XX -----返回要查詢的某一類label的屬性 match (n:movie) return count(n) -----返回要查詢的某一類label的數量 match p=(n:movie{name:"天下無賊"})-[:starring]->() return count(p) -----查詢天下無賊這部電影的主演的關系數量 match p=(n:movie{name:"天下無賊"})-[:starring]->(kg:kgperson{name:"趙麗穎"}) return p -----查詢天下無賊這部電影的主演為趙麗穎的這條關系 match p=(n:TVPlay)-[:starring{character:"楚喬"}]->() return p -----查詢扮演角色為楚喬的這條關系

類型轉換： MATCH (n:Type) WHERE <filter if required> SET n.strProp = toInt(n.strProp) MATCH (n:Type) WHERE <filter if required> SET n.intProp = toString(n.intProp)

一，Node語法 在cypher裏面通過用一對小括號()表示一個節點，它在cypher裏面查詢形式如下：

1，() 代表匹配任意一個節點

2, (node1) 代表匹配任意一個節點，並給它起了一個別名

3, (:Lable) 代表查詢一個類型的數據

4, (person:Lable) 代表查詢一個類型的數據，並給它起了一個別名

5, (person:Lable {name:"小王"}) 查詢某個類型下，節點屬性滿足某個值的數據

6, (person:Lable {name:"小王",age:23})　節點的屬性可以同時存在多個，是一個AND的關系

二，關系語法 關系用一對-組成，關系分有方向的進和出，如果是無方向就是進和出都查詢

1,--> 指向一個節點

2,-[role]-> 給關系加個別名

3,-[:acted_in]-> 訪問某一類關系

4,-[role:acted_in]-> 訪問某一類關系，並加了別名

5,-[role:acted_in {roles:["neo","hadoop"]}]->

訪問某一類關系下的某個屬性的關系的數據

三，模式語法 模式語法是節點和關系查詢語法的結合，通過模式語法我們可以進行我們想要的任意復雜的查詢

(p1: Person:Actor {name:"tom"})-[role:acted_in {roles:["neo","actor"]}]-(m1:Movie {title:"water"}) 四, 模式變量 為了增加模塊化和減少重復，cypher允許把模式的結果指定在一個變量或者別名中，方便後續使用或操作

path = (: Person)-[:ACTED_IN]->(:Movie)

path是結果集的抽象封裝，有多個函數可以直接從path裏面提取數據如：

nodes(path)：提取所有的節點

rels(path): 提取所有的關系 和relationships(path)相等

length(path): 獲取路徑長度

五，條件 cypher語句也是由多個關鍵詞組成，像SQL的

select name, count(*) from talbe where age=24 group by name having count(*) >2 order by count(*) desc 多個關鍵字組成的語法，cypher也非常類似，每個關鍵詞會執行一個特定的task來處理數據

match: 查詢的主要關鍵詞

create: 類似sql裏面的insert

filter，project，sort，page等都有對應的功能語句

通過組合上面的一些語句，我們可以寫出非常強大復雜的語法，來查詢我們想要檢索的內容，cypher會 自動解析語法並優化執行。

一些實際的用法例子：

1,創建 create (:Movie {title:"驢得水",released:2016}) return p; 執行成功，在neo4j的web頁面我們能看到下面的信息

+-------------------+ | No data returned. | +-------------------+ Nodes created: 1 Properties set: 2 Labels added: 1 當然cypher也可以一次創建多個數據，並同時添加關系

建關系 MATCH (p1:album {id:‘Album.102193‘}),(p2:song {id:‘Song.1102461‘}) CREATE (p1)-[relationshiplabelname:relationshipname]->(p2) RETURN relationshiplabelname

2,查詢 match(n) return n;查詢整個數據庫

match (p: Person) return p; 查詢Person類型的所有數據

match (p: Person {name:"sun"}) return p; 查詢名字等於sun的人

match( p1: Person {name:"sun"} )-[rel:friend]->(p2) return p2.name , p2.age 查詢sun的朋友的名字和年齡

match (old) ... create (new) create (old)-[rel:dr]->(new) return new 對已經存在的節點和新建的節點建立關系

3,查詢或更新 merge 語法可以對已經存在的節點不做改變，對變化的部分會合並

MERGE (m:Movie { title:"Cloud Atlas" }) ON CREATE SET m.released = 2012 RETURN m merge .... on create set ... return 語法支持合並更新

4,篩選過濾 cypher過濾也是用的和SQL一樣的關鍵詞where

match (p1: Person) where p1.name="sun" return p1;

等同下面的

match (p1: Person {name:"sun"}) return p1

註意where條件裏面支持 and ， or ，xor，not等boolean運算符，在json串裏面都是and

除此之外，where裏面查詢還支持正則查詢

match (p1: Person)-[r:friend]->(p2: Person) where p1.name=~"K.+" or p2.age=24 or "neo" in r.rels return p1,r,p2 關系過濾匹配使用not

MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m) WHERE NOT (p)-[:DIRECTED]->() RETURN p,m 5，結果集返回 MATCH (p:Person) RETURN p, p.name AS name, upper(p.name), coalesce(p.nickname,"n/a") AS nickname, { name: p.name, label:head(labels(p))} AS person 結果集返回做去重

match (n) return distinct n.name; 6,聚合函數 cypher支持count,sum,avg,min,max

match (: Person) return count(*)

聚合的時候null會被跳過 count 語法 支持 count( distinct role )

MATCH (actor:Person)-[:ACTED_IN]->(movie:Movie)<-[:DIRECTED]-(director:Person) RETURN actor,director,count(*) AS collaborations 7,排序和分頁 MATCH (a:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie) RETURN a,count(*) AS appearances ORDER BY appearances DESC SKIP 3 LIMIT 10; 8, 收集聚合結果 MATCH (m:Movie)<-[:ACTED_IN]-(a:Person) RETURN m.title AS movie, collect(a.name) AS cast, count(*) AS actors 9, union 聯合 支持兩個查詢結構集一樣的結果合並

MATCH (actor:Person)-[r:ACTED_IN]->(movie:Movie) RETURN actor.name AS name, type(r) AS acted_in, movie.title AS title UNION （ALL） MATCH (director:Person)-[r:DIRECTED]->(movie:Movie) RETURN director.name AS name, type(r) AS acted_in, movie.title AS title 10, with with語句給cypher提供了強大的pipeline能力，可以一個或者query的輸出，或者下一個query的輸入 和return語句非常類似，唯一不同的是，with的每一個結果，必須使用別名標識。

通過這個功能，我們可以輕而易舉的做到在查詢結果裏面在繼續嵌套查詢。

MATCH (person:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie) WITH person, count(*) AS appearances, collect(m.title) AS movies WHERE appearances > 1 RETURN person.name, appearances, movies 註意在SQL裏面，我們想過濾聚合結果，需要使用having語句但是在cypher裏面我們可以配合with語句使用 where關鍵詞來完成過濾

11，添加約束或者索引 唯一約束(使用merge來實現) CREATE CONSTRAINT ON (movie:Movie) ASSERT movie.title IS UNIQUE

添加索引(在圖譜遍歷時，快速找到開始節點),大幅提高查詢遍歷性能 CREATE INDEX ON :Actor(name)

添加測試數據：

CREATE (actor:Actor { name:"Tom Hanks" }),(movie:Movie { title:‘Sleepless IN Seattle‘ }), (actor)-[:ACTED_IN]->(movie); 使用索引查詢:

MATCH (actor:Actor { name: "Tom Hanks" }) RETURN actor;

d'f's