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​一、Spring Data Neo4j 核心知识体系

​1. 核心概念

• ​图数据库特性：

  • 数据以 ​节点（Node）​ 和 ​关系（Relationship）​ 形式存储，支持属性（Property）。
  • 查询语言：Cypher（类似 SQL 的声明式语言）。

• ​Spring Data Neo4j 定位：

  • 基于 Spring Data 的抽象层，简化 Neo4j 操作（类似 JPA 对关系型数据库的封装）。
  • 提供注解驱动编程模型，将 Java 对象映射到图结构。

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​2. 实体映射基础

​**(1) 节点映射**

• ​**@Node 注解**：
  • 功能：标记类为图数据库中的节点实体。
  • 参数：
    • value：指定节点标签（Label），默认使用类名（如 @Node("User")）。
  • ​示例：

    @Node("owl__Class")  // 节点标签为 owl__Class
    public class OwlClass { ... }

​**(2) 唯一标识符**

• ​**@Id + @GeneratedValue**：
  • @Id：标记主键字段（对应 Neo4j 节点的内部 ID）。
  • @GeneratedValue：声明 ID 由数据库自动生成（不可手动赋值）。
  • ​注意：
    • 默认生成策略为 InternalIdGenerator（Neo4j 内部长整型 ID，不建议暴露给业务系统）。
    • 若需业务主键（如 UUID），需结合 @Property 定义额外字段（如 elementId）。

​**(3) 属性映射**

• ​**@Property 注解**：
  • 功能：将 Java 字段映射到节点的属性。
  • 参数：name 指定属性名（默认与字段名一致）。
  • ​示例：

    @Property(name = "uri")  // 对应节点的 uri 属性
    private String uri;

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​3. 关系映射（核心难点）​

• ​**@Relationship 注解**：

  • 功能：定义节点间的关联关系（对应 Neo4j 的边）。
  • 参数：
    • type：关系类型（如 "SUBCLASS_OF"）。
    • direction：关系方向（默认 OUTGOING）。
  • ​示例：

    public class OwlClass {// 定义 "SUBCLASS_OF" 关系（指向父类）@Relationship(type = "SUBCLASS_OF", direction = OUTGOING)private OwlClass parentClass;
    }

• ​关系的双向管理：

  • 需在关联双方实体类中分别定义关系（需保持一致性）。
  • 示例：Person 与 Company 的 WORK_AT 关系：

    // Person 实体
    public class Person {@Relationship(type = "WORK_AT", direction = OUTGOING)private Company company;
    }// Company 实体
    public class Company {@Relationship(type = "WORK_AT", direction = INCOMING)private Set<Person> employees;
    }

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​4. 查询与持久化

• ​Repository 接口：

  • 继承 Neo4jRepository<T, ID>，提供 CRUD 和自定义查询能力。
  • ​示例：

    public interface OwlClassRepository extends Neo4jRepository<OwlClass, Long> {// 自定义 Cypher 查询@Query("MATCH (c:owl__Class) WHERE c.uri = $uri RETURN c")OwlClass findByUri(String uri);
    }

• ​派生查询（Derived Queries）​：

  • 根据方法名自动生成 Cypher 查询（如 findByUri(String uri)）。
  • ​限制：复杂查询仍需手动编写 Cypher。