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第4章：Cypher查询语言基础

news 来源：原创 2025/6/8 6:04:46

Cypher是Neo4j的声明式图查询语言，专为处理图数据而设计。它允许用户以直观、高效的方式查询和修改图数据库中的数据。本章将介绍Cypher的基本概念和语法，帮助读者掌握使用Cypher进行基础图数据操作的能力。

4.1 Cypher语言概述

Cypher是Neo4j的主要查询语言，其设计理念是让图查询变得简单直观，即使对于没有编程背景的用户也能快速上手。了解Cypher的设计理念和基本语法结构，是掌握这门语言的第一步。

Cypher的设计理念

Cypher 的设计融合了 SQL、SPARQL 和正则表达式等多种语言和概念，其核心理念体现在声明式查询、模式匹配、可读性和灵活性等方面。首先，Cypher 是一种声明式语言，用户只需描述“想要什么”，而无需关心“如何获取”，这让查询更专注于业务需求而非实现细节。其次，Cypher 以模式匹配为核心，用户通过描述节点和关系的结构，Neo4j 引擎自动查找匹配的子图。Cypher 独特的 ASCII 艺术风格语法，使节点和关系的结构在查询语句中直观可见，提升了可读性。其语法接近自然语言，即使复杂查询也能简洁表达，便于理解和维护。此外，Cypher 支持通过组合简单模式构建复杂查询，实现查询的模块化和重用。灵活的查询能力涵盖从精确匹配到路径分析和聚合操作等多种场景。这些设计理念共同造就了 Cypher 强大且易用的特性，适用于各种图数据检索与分析需求。

Cypher与SQL的对比

对于熟悉SQL的用户，了解Cypher与SQL的异同有助于快速掌握这门新语言。

Cypher和SQL都是声明式查询语言，用户只需描述“想要什么”，而无需关心“如何获取”。两者都采用类似的子句结构，例如Cypher的MATCH与SQL的SELECT，以及共同的WHERE、ORDER BY等子句。此外，它们都支持聚合函数和分组操作，能够对数据进行统计和汇总。无论是Cypher还是SQL，都具备事务支持和数据修改语句，能够保证数据操作的完整性和一致性。

Cypher与SQL的主要区别体现在数据模型、连接方式、关系查询、结果形式和语法风格等方面。首先，SQL采用表格模型，数据以行和列的形式组织，而Cypher则基于图模型，数据以节点、关系和属性的方式存储。其次，在连接操作上，SQL通过JOIN语句实现表之间的关联，而Cypher则通过模式匹配和路径表达式直接描述节点之间的连接。对于复杂关系的查询，SQL需要多个JOIN操作，随着关系层级的增加，查询语句会变得更加复杂；而Cypher可以用简洁的路径表达式（如()-[:KNOWS*1..3]->()）直接表示和查询任意深度的关系。查询结果方面，SQL通常返回表格数据（行和列），而Cypher不仅可以返回表格，还能返回路径或子图，更适合图结构的数据分析。最后，语法风格上，SQL以英语关键词和表达式为主，Cypher则结合了英语关键词和ASCII艺术风格的图模式，使查询结构更加直观和易读。

以下是一个简单的对比示例，展示了如何使用Cypher和SQL查询图数据。

查找名为"John"的用户的朋友：

SQL（假设有Users表和Friendships表）：

SELECT f.name
FROM Users u
JOIN Friendships fs ON u.id = fs.user_id
JOIN Users f ON fs.friend_id = f.id
WHERE u.name = 'John';

Cypher：

MATCH (u:User {name: 'John'})-[:FRIENDS_WITH]->(f:User)
RETURN f.name;

查找朋友的朋友：

SQL：

SELECT ff.name
FROM Users u
JOIN Friendships fs1 ON u.id = fs1.user_id
JOIN Users f ON fs1.friend_id = f.id
JOIN Friendships fs2 ON f.id = fs2.user_id
JOIN Users ff ON fs2.friend_id = ff.id
WHERE u.name = 'John'
AND ff.id <> u.id;  -- 排除自己

Cypher：

MATCH (u:User {name: 'John'})-[:FRIENDS_WITH]->(f:User)-[:FRIENDS_WITH]->(ff:User)
WHERE u <> ff  -- 排除自己
RETURN ff.name;

这种对比清晰地展示了Cypher在处理关联数据时的简洁性和直观性。随着关系复杂度的增加，这种优势会变得更加明显。

Cypher的语法结构

Cypher查询语句由多个子句组成，每个子句负责查询的不同方面。理解这些基本子句及其组合方式是掌握Cypher的基础。

主要子句及其功能：

  1. MATCH：指定要在图中查找的模式。这是大多数Cypher查询的起点。

    MATCH (p:Person)-[:WORKS_FOR]->(c:Company)

  2. WHERE：添加过滤条件，限制匹配结果。

    WHERE p.age > 30 AND c.name = 'Neo4j'

  3. RETURN：指定查询结果中应包含哪些数据。

    RETURN p.name, p.age, c.name

  4. ORDER BY：对结果进行排序。

    ORDER BY p.age DESC

  5. SKIP/LIMIT：分页或限制结果数量。

    SKIP 10 LIMIT 5

  6. CREATE：创建新的节点或关系。

    CREATE (p:Person {name: 'Alice', age: 30})

  7. MERGE：查找现有模式，如果不存在则创建。

    MERGE (p:Person {name: 'Bob'})

  8. SET：设置或更新属性。

    SET p.age = 31

  9. DELETE/DETACH DELETE：删除节点或关系。

    DETACH DELETE p

  10. WITH：将一个查询部分的结果传递给下一个部分，允许查询链接。

    MATCH (p:Person)
WITH p, size((p)-[:KNOWS]->()) AS friendCount
WHERE friendCount > 5
RETURN p.name, friendCount

Cypher语句的基本结构通常遵循这样的模式：

  1. 使用MATCH找到图中的模式
  2. 使用WHERE应用过滤条件
  3. 使用RETURN指定输出
  4. 可选地使用ORDER BY、SKIP、LIMIT等修饰结果

更复杂的查询可能包括：

  • 多个MATCH子句
  • 使用WITH连接的多个查询部分
  • 子查询和复合查询
  • 聚合和分组操作

节点和关系的表示：

  • 节点用圆括号表示：()
  • 可以为节点指定变量名：(p)
  • 可以为节点指定标签：(p:Person)
  • 可以为节点指定属性：(p:Person {name: 'Alice'})
  • 关系用方括号表示，并用箭头指示方向：-[:KNOWS]->
  • 可以为关系指定变量名：-[r:KNOWS]->
  • 可以为关系指定属性：-[r:KNOWS {since: 2020}]->
  • 可以指定关系的方向，或者不指定方向（双向）：-[:KNOWS]->, <-[:KNOWS]-, -[:KNOWS]-

路径变量：
可以为整个路径指定一个变量，以便后续引用：

MATCH p = (a:Person)-[:KNOWS]->(b:Person)
RETURN p

理解这些基本语法元素及其组合方式，是掌握Cypher的关键。随着经验的积累，您将能够编写越来越复杂和强大的查询。

4.2 基本查询操作

掌握基本的查询操作是使用Cypher的第一步。本节将介绍如何使用MATCH、WHERE、RETURN等子句进行基本的数据检索。

MATCH与WHERE子句

MATCH子句是Cypher查询的核心，用于指定要在图中查找的模式。WHERE子句则用于添加过滤条件，进一步限定匹配结果。

基本的MATCH用法：

  1. 匹配特定标签的节点：

    MATCH (p:Person)
RETURN p

    这将返回所有带有Person标签的节点。

  2. 匹配多个标签：

    MATCH (p:Person:Employee)
RETURN p

    这将返回同时带有Person和Employee标签的节点。

  3. 匹配特定属性的节点：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
RETURN p

    这将返回标签为Person且name属性值为’Alice’的节点。

  4. 匹配关系：

    MATCH (p:Person)-[:KNOWS]->(friend)
RETURN p, friend

    这将返回所有Person节点及其通过KNOWS关系连接的朋友节点。

  5. 匹配多跳关系：

    MATCH (p:Person)-[:KNOWS*1..3]->(friend)
RETURN p, friend

    这将返回与Person节点之间有1到3跳KNOWS关系的朋友节点。

WHERE子句的使用：

  1. 基本比较：

    MATCH (p:Person)
WHERE p.age > 30
RETURN p

    返回年龄大于30的所有Person节点。

  2. 多条件过滤：

    MATCH (p:Person)
WHERE p.age > 30 AND p.city = 'London'
RETURN p

    返回年龄大于30且城市为London的所有Person节点。

  3. 字符串操作：

    MATCH (p:Person)
WHERE p.name STARTS WITH 'A'
RETURN p

    返回名字以’A’开头的所有Person节点。

  4. 正则表达式：

    MATCH (p:Person)
WHERE p.email =~ '.*@gmail\\.com'
RETURN p

    返回Gmail邮箱的所有Person节点。

  5. 列表操作：

    MATCH (p:Person)
WHERE 'Java' IN p.skills
RETURN p

    返回技能列表中包含’Java’的所有Person节点。

  6. 存在性检查：

    MATCH (p:Person)
WHERE exists(p.phone)
RETURN p

    返回有phone属性的所有Person节点。

  7. 路径过滤：

    MATCH (p:Person)-[r:RATED]->(m:Movie)
WHERE r.score > 4
RETURN p, m

    返回评分高于4的所有人-电影对。

MATCH和WHERE的组合使用允许构建复杂的查询模式和过滤条件，是Cypher查询的基础。

RETURN与ORDER BY子句

RETURN子句指定查询结果中应包含哪些数据，而ORDER BY子句则用于对结果进行排序。

RETURN子句的用法：

  1. 返回整个节点或关系：

    MATCH (p:Person)
RETURN p

    返回完整的Person节点，包括所有属性。

  2. 返回特定属性：

    MATCH (p:Person)
RETURN p.name, p.age

    只返回Person节点的name和age属性。

  3. 使用别名：

    MATCH (p:Person)
RETURN p.name AS Name, p.age AS Age

    为返回的属性指定别名，使结果更易读。

  4. 返回计算结果：

    MATCH (p:Person)
RETURN p.name, p.birthYear, 2023 - p.birthYear AS Age

    返回计算得出的年龄。

  5. 返回去重结果：

    MATCH (p:Person)-[:LIVES_IN]->(c:City)
RETURN DISTINCT c.name

    返回不重复的城市名称。

  6. 返回聚合结果：

    MATCH (p:Person)
RETURN count(p) AS PersonCount, avg(p.age) AS AvgAge

    返回人数统计和平均年龄。

ORDER BY子句的用法：

  1. 基本排序：

    MATCH (p:Person)
RETURN p.name, p.age
ORDER BY p.age

    按年龄升序排列结果。

  2. 指定排序方向：

    MATCH (p:Person)
RETURN p.name, p.age
ORDER BY p.age DESC

    按年龄降序排列结果。

  3. 多字段排序：

    MATCH (p:Person)
RETURN p.name, p.age, p.city
ORDER BY p.city, p.age DESC

    先按城市升序排列，城市相同的再按年龄降序排列。

  4. 使用表达式排序：

    MATCH (p:Person)-[:KNOWS]->(friend)
RETURN p.name, count(friend) AS FriendCount
ORDER BY FriendCount DESC

    按朋友数量降序排列。

  5. 使用别名排序：

    MATCH (p:Person)
RETURN p.name AS Name, p.age AS Age
ORDER BY Age

    使用返回结果的别名进行排序。

RETURN和ORDER BY子句的灵活使用，可以帮助您获取所需的数据并以合适的方式呈现。

LIMIT与SKIP子句

LIMIT和SKIP子句用于控制返回结果的数量和起始位置，常用于分页查询。

LIMIT子句限制返回的结果数量：

MATCH (p:Person)
RETURN p.name, p.age
LIMIT 10

这将只返回前10个结果。

SKIP子句跳过指定数量的结果：

MATCH (p:Person)
RETURN p.name, p.age
SKIP 10

这将跳过前10个结果，从第11个开始返回。

组合使用实现分页：

MATCH (p:Person)
RETURN p.name, p.age
ORDER BY p.name
SKIP 20 LIMIT 10

这将返回按名字排序后的第21到第30个结果，相当于第3页（假设每页10条）。

注意事项：

  • 使用SKIP和LIMIT进行分页时，应始终配合ORDER BY使用，以确保分页结果的一致性。
  • 对于大数据集，大的SKIP值可能导致性能问题，因为Neo4j需要先找到所有匹配的结果，然后跳过指定数量。在这种情况下，可以考虑使用其他分页策略，如基于上一页最后一个结果的属性值进行过滤。

基础查询模式

掌握一些常见的查询模式，可以帮助您更有效地使用Cypher。以下是一些基础查询模式：

  1. 查找与特定节点相关的节点：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS]->(friend)
RETURN friend.name

    查找Alice认识的所有人。

  2. 查找两个节点之间的关系：

    MATCH (p1:Person {name: 'Alice'})-[r]-(p2:Person {name: 'Bob'})
RETURN type(r), r

    查找Alice和Bob之间的所有关系。

  3. 查找满足特定条件的路径：

    MATCH path = (start:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS*1..3]-(end:Person {name: 'Charlie'})
RETURN path

    查找Alice和Charlie之间最多3跳的"认识"路径。

  4. 查找没有特定关系的节点：

    MATCH (p:Person)
WHERE NOT (p)-[:LIVES_IN]->()
RETURN p.name

    查找没有指定居住地的人。

  5. 查找具有最多关系的节点：

    MATCH (p:Person)-[:KNOWS]->(friend)
RETURN p.name, count(friend) AS FriendCount
ORDER BY FriendCount DESC
LIMIT 5

    查找朋友最多的5个人。

  6. 查找共同关系：

    MATCH (p1:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS]->(common)<-[:KNOWS]-(p2:Person {name: 'Bob'})
RETURN common.name

    查找Alice和Bob共同认识的人。

  7. 条件路径查询：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS]->(friend)
WHERE friend.age > 30
RETURN friend.name, friend.age

    查找Alice认识的年龄大于30岁的朋友。

  8. 组合多个MATCH子句：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
MATCH (p)-[:LIVES_IN]->(city)
MATCH (other:Person)-[:LIVES_IN]->(city)
WHERE other <> p
RETURN other.name AS Neighbor, city.name AS City

    查找与Alice住在同一城市的其他人。

这些基础查询模式可以根据具体需求进行调整和组合，构建更复杂的查询。随着对Cypher的深入理解，您将能够设计出更高效、更精确的查询来满足各种业务需求。

4.3 创建与修改操作

除了查询数据，Cypher还提供了强大的数据创建和修改功能。本节将介绍如何使用CREATE、MERGE、SET等命令来添加和更新图数据。

CREATE与MERGE命令

CREATE命令用于在图中创建新的节点和关系，而MERGE命令则结合了查找和创建功能，只在不存在时才创建新的元素。

CREATE命令的用法：

  1. 创建单个节点：

    CREATE (p:Person {name: 'Alice', age: 30})

    创建一个带有Person标签和两个属性的节点。

  2. 创建多个节点：

    CREATE (p1:Person {name: 'Alice', age: 30}),(p2:Person {name: 'Bob', age: 35})

    一次创建多个节点。

  3. 创建节点和关系：

    CREATE (p1:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS {since: 2020}]->(p2:Person {name: 'Bob'})

    创建两个节点及它们之间的关系。

  4. 创建关系（节点已存在）：

    MATCH (p1:Person {name: 'Alice'}), (p2:Person {name: 'Bob'})
CREATE (p1)-[:KNOWS {since: 2020}]->(p2)

    在已存在的节点之间创建关系。

MERGE命令的用法：

  1. 合并节点：

    MERGE (p:Person {name: 'Alice'})
ON CREATE SET p.created = timestamp()
ON MATCH SET p.lastSeen = timestamp()

    如果不存在名为’Alice’的Person节点，则创建一个并设置created属性；如果已存在，则更新lastSeen属性。

  2. 合并关系：

    MATCH (p1:Person {name: 'Alice'}), (p2:Person {name: 'Bob'})
MERGE (p1)-[r:KNOWS]->(p2)
ON CREATE SET r.since = 2020

    如果Alice和Bob之间不存在KNOWS关系，则创建一个并设置since属性。

  3. 合并完整路径：

    MERGE (p1:Person {name: 'Alice'})-[r:KNOWS]->(p2:Person {name: 'Bob'})

    这将确保整个路径存在，如果任何部分（节点或关系）不存在，则创建它。

CREATE与MERGE的区别：

  • CREATE总是创建新的节点或关系，即使完全相同的已经存在。
  • MERGE首先尝试查找匹配的模式，只有在不存在时才创建新的元素。
  • 使用MERGE时，可以使用ON CREATE和ON MATCH子句分别处理创建和匹配的情况。

使用建议：

  • 当确定要创建新元素且不关心重复时，使用CREATE。
  • 当需要确保唯一性或实现"查找或创建"逻辑时，使用MERGE。
  • 对于大批量数据导入，CREATE通常比MERGE更高效，因为它不需要先查找。

SET与REMOVE命令

SET命令用于添加或更新节点和关系的属性或标签，而REMOVE命令用于删除属性或标签。

SET命令的用法：

  1. 设置或更新单个属性：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
SET p.age = 31

    将Alice的年龄更新为31。

  2. 同时设置多个属性：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
SET p.age = 31, p.updated = timestamp()

    同时更新多个属性。

  3. 使用属性映射设置多个属性：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
SET p += {age: 31, city: 'London', updated: timestamp()}

    使用映射一次性设置多个属性。

  4. 添加标签：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
SET p:Employee

    给节点添加新的标签。

  5. 替换所有属性：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
SET p = {name: 'Alice', age: 31, city: 'London'}

    这将替换节点的所有现有属性。注意：这会删除未在新映射中指定的任何属性。

REMOVE命令的用法：

  1. 删除属性：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
REMOVE p.age

    删除Alice的年龄属性。

  2. 删除多个属性：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
REMOVE p.age, p.city

    同时删除多个属性。

  3. 删除标签：

    MATCH (p:Person:Temporary {name: 'Alice'})
REMOVE p:Temporary

    删除节点的Temporary标签。

SET与REMOVE的注意事项：

  • SET可以添加新属性或覆盖现有属性，但不会删除未提及的属性。
  • 使用SET p = {...}会替换所有现有属性，可能导致数据丢失。
  • REMOVE永久删除属性或标签，无法撤销。
  • 删除节点的最后一个标签不会删除节点本身。
  • 属性值可以设置为null，但这与删除属性不同。设置为null的属性仍然存在，只是值为null。

DELETE与DETACH DELETE命令

DELETE命令用于删除节点和关系，而DETACH DELETE命令用于删除节点及其所有关系。

DELETE命令的用法：

  1. 删除关系：

    MATCH (p1:Person {name: 'Alice'})-[r:KNOWS]->(p2:Person {name: 'Bob'})
DELETE r

    删除Alice和Bob之间的KNOWS关系。

  2. 删除没有关系的节点：

    MATCH (p:Person {name: 'Charlie'})
WHERE NOT (p)--()  // 确保节点没有关系
DELETE p

    删除没有任何关系的Charlie节点。

DETACH DELETE命令的用法：

  1. 删除节点及其所有关系：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
DETACH DELETE p

    删除Alice节点及其所有入站和出站关系。

  2. 删除多个节点及其关系：

    MATCH (p:Person)
WHERE p.inactive = true
DETACH DELETE p

    删除所有标记为非活跃的人及其关系。

DELETE与DETACH DELETE的注意事项：

  • 尝试删除仍有关系的节点（不使用DETACH）会导致错误。
  • DETACH DELETE是一个强大的操作，会删除节点的所有关系，使用时需谨慎。
  • 删除操作是永久性的，无法撤销。在生产环境中执行删除操作前，建议先进行备份或使用测试数据库。
  • 可以在一个事务中组合多个操作，例如先创建新节点，然后删除旧节点。

基础修改模式

以下是一些常见的数据修改模式，展示了如何组合使用上述命令来完成常见任务：

  1. 创建唯一节点：

    MERGE (p:Person {email: 'alice@example.com'})
ON CREATE SET p.name = 'Alice', p.created = timestamp()

    确保每个电子邮件只对应一个Person节点。

  2. 添加关系（如果不存在）：

    MATCH (p1:Person {name: 'Alice'}), (p2:Person {name: 'Bob'})
MERGE (p1)-[r:KNOWS]->(p2)
ON CREATE SET r.since = date()

    确保Alice和Bob之间有一个KNOWS关系。

  3. 更新或创建节点和关系：

    MERGE (p:Person {email: 'alice@example.com'})
ON CREATE SET p.name = 'Alice', p.created = timestamp()
ON MATCH SET p.lastSeen = timestamp()
WITH p
MATCH (c:Company {name: 'Neo4j'})
MERGE (p)-[r:WORKS_FOR]->(c)
ON CREATE SET r.since = date()

    确保用户存在并与公司有工作关系。

  4. 条件更新：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
SET p.age = CASE WHEN p.age IS NULL THEN 30 ELSE p.age + 1 END

    如果年龄未设置，则设为30；否则增加1。

  5. 批量更新：

    MATCH (p:Person)
WHERE p.city = 'New York'
SET p.region = 'East Coast'

    为所有纽约的人设置区域属性。

  6. 替换节点：

    MATCH (old:Person {name: 'Alice', outdated: true})
CREATE (new:Person {name: 'Alice', updated: true})
WITH old, new
MATCH (old)-[r]->(other)
CREATE (new)-[r2:KNOWS]->(other)
SET r2 = properties(r)
WITH old, new
MATCH (other)-[r]->(old)
CREATE (other)-[r2:KNOWS]->(new)
SET r2 = properties(r)
WITH old
DETACH DELETE old

    创建节点的新版本，复制所有关系，然后删除旧节点。

  7. 有条件地删除数据：

    MATCH (p:Person)-[r:VISITED]->(c:City)
WHERE r.lastVisit < date('2020-01-01')
DELETE r

    删除2020年之前的访问记录。

这些基础修改模式展示了Cypher在数据操作方面的灵活性和表达能力。通过组合不同的命令和子句，可以实现各种复杂的数据修改需求。

4.4 基础查询模式

在实际应用中，某些查询模式会反复出现。掌握这些常见的查询模式，可以帮助您更有效地使用Cypher解决实际问题。

节点查询模式

节点查询是最基本的查询类型，涉及查找和过滤特定类型的节点。

  1. 基于标签查询：

    MATCH (p:Person)
RETURN p

    查找所有Person节点。

  2. 基于属性查询：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})
RETURN p

    查找名为’Alice’的Person节点。

  3. 使用WHERE子句的复杂过滤：

    MATCH (p:Person)
WHERE p.age > 30 AND p.city = 'London'
RETURN p

    查找年龄大于30且住在伦敦的人。

  4. 模糊查询：

    MATCH (p:Person)
WHERE p.name CONTAINS 'Al' OR p.name STARTS WITH 'B'
RETURN p

    查找名字包含’Al’或以’B’开头的人。

  5. 正则表达式查询：

    MATCH (p:Person)
WHERE p.email =~ '.*@gmail\\.com'
RETURN p

    查找使用Gmail的人。

  6. 空值处理：

    MATCH (p:Person)
WHERE p.age IS NULL
RETURN p

    查找未设置年龄的人。

  7. 列表属性查询：

    MATCH (p:Person)
WHERE 'Java' IN p.skills
RETURN p

    查找技能包含’Java’的人。

  8. 计算属性查询：

    MATCH (p:Person)
WHERE size(p.name) > 5
RETURN p

    查找名字长度大于5的人。

关系查询模式

关系查询涉及查找节点之间的连接和路径。

  1. 基本关系查询：

    MATCH (p:Person)-[:KNOWS]->(friend)
RETURN p.name, friend.name

    查找所有人及其认识的朋友。

  2. 特定关系查询：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS]->(friend)
RETURN friend.name

    查找Alice认识的所有人。

  3. 关系属性过滤：

    MATCH (p:Person)-[r:KNOWS]->(friend)
WHERE r.since > 2018
RETURN p.name, friend.name, r.since

    查找2018年之后建立的朋友关系。

  4. 多重关系查询：

    MATCH (p:Person)-[:KNOWS|:WORKS_WITH]->(other)
RETURN p.name, other.name

    查找通过’认识’或’一起工作’关系连接的人。

  5. 关系方向不限：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS]-(friend)
RETURN friend.name

    查找与Alice互相认识的人（不考虑关系方向）。

  6. 关系类型动态查询：

    MATCH (p:Person {name: 'Alice'})-[r]->(other)
RETURN type(r), other.name

    查找Alice与其他节点之间的所有关系类型。

  7. 关系计数：

    MATCH (p:Person)
RETURN p.name, size((p)-[:KNOWS]->()) AS FriendCount

    统计每个人的朋友数量。

路径查询模式

路径查询涉及查找节点之间的连接路径，可能跨越多个关系。

  1. 固定长度路径：

    MATCH (p1:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS]->(friend)-[:KNOWS]->(foaf)
RETURN foaf.name

    查找Alice的朋友的朋友。

  2. 可变长度路径：

    MATCH (p1:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS*1..3]->(other)
RETURN other.name

    查找与Alice距离1到3跳的所有人。

  3. 最短路径：

    MATCH p = shortestPath((p1:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS*]-(p2:Person {name: 'Charlie'}))
RETURN length(p), [n IN nodes(p) | n.name]

    查找Alice和Charlie之间的最短路径。

  4. 所有简单路径：

    MATCH p = allShortestPaths((p1:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS*]-(p2:Person {name: 'Charlie'}))
RETURN p

    查找Alice和Charlie之间的所有最短路径。

  5. 带条件的路径查询：

    MATCH path = (p1:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS*1..3]->(p2:Person)
WHERE all(r IN relationships(path) WHERE r.active = true)
RETURN p2.name

    查找通过所有活跃关系连接的人。

  6. 路径不包含特定节点：

    MATCH path = (p1:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS*1..3]->(p2:Person {name: 'Charlie'})
WHERE none(n IN nodes(path) WHERE n.name = 'Bob')
RETURN path

    查找不经过Bob的从Alice到Charlie的路径。

  7. 带权重的路径查询：

    MATCH path = (p1:Person {name: 'Alice'})-[:KNOWS*1..3]->(p2:Person)
RETURN p2.name, reduce(weight = 0, r IN relationships(path) | weight + r.strength) AS TotalStrength

    计算路径上所有关系强度的总和。

这些基础查询模式涵盖了大多数常见的图数据查询需求。通过组合和扩展这些模式，可以构建更复杂、更强大的查询来解决各种业务问题。随着对Cypher的深入理解和实践，您将能够设计出更高效、更精确的查询来满足特定需求。

4.5 小结

本章介绍了Cypher的基本语法和查询操作，包括与SQL的对比、基本查询子句、数据创建和修改命令，以及常见的查询模式。通过掌握这些基础知识，您可以开始使用Cypher进行图数据的查询和操作。

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