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Java-168 Neo4j CQL 实战：WHERE、DELETE/DETACH、SET、排序与分页

news 2025/11/12 8:56:01

TL;DR

场景：在 Neo4j 中完成多标签创建、复杂筛选、批量删改、排序与分页等核心 CRUD。
结论：按语法要点+性能与坑点双清单落地，避免“删不掉节点/分页不稳定/正则误配”等常见翻车。
产出：可直接抄用的 Cypher 片段、分页与删除策略、错误速查卡与版本适配提示。

版本矩阵

功能项	已验证	说明
多标签 CREATE (n:A:B)	5.x ✅	4.x 同样可用；注意一次性赋多标签便于查询与约束管理。
WHERE 基础比较（=、!=、<>、>、>=、<、<=、IS NULL）	5.x ✅	与 SQL 语义一致；建议结合索引提升过滤性能。
布尔运算 AND/OR/NOT/XOR	5.x ✅	部分场景更稳妥用 (a OR b) AND NOT (a AND b) 替代 XOR，减少兼容性疑虑。
字符串匹配：STARTS WITH/ENDS WITH/CONTAINS	5.x ✅	大小写敏感；需注意前缀/后缀索引策略。
正则 =~	5.x ✅	基于 Java 正则，反斜杠需双重转义（示例中的 \.）。
DELETE / DETACH DELETE	5.x ✅	删节点前若仍有关系会报错；批量删用 DETACH DELETE。
REMOVE（删属性/标签）	5.x ✅	删属性后读取为 NULL；删标签影响后续匹配。
SET（新增/更新属性）	5.x ✅	支持多属性同时设置；注意类型与覆盖。
ORDER BY（含多列）	5.x ✅	分页务必配合稳定次序（如追加 id(n)）。
SKIP + LIMIT 分页	5.x ✅	大数据量性能一般，用游标/锚点分页可优化。
DISTINCT 去重	5.x ✅	与 SQL 语义一致；注意与聚合混用的列集一致性。

CREATE创建多个标签

CREATE (<node-name>:<label-name1>:<label-name2>.....:<label-namen>)
如:
CREATE (person:Person:Beauty:Picture {cid:20,name:"小美女"})

WHERE 子句

简单 WHERE 子句

简单 WHERE 子句用于对节点或关系的属性进行基本筛选，语法如下：

WHERE <condition>

示例应用场景：

MATCH (p:Person) 
WHERE p.name = 'Alice'
RETURN p// 匹配年龄大于30岁的人员
MATCH (p:Person)
WHERE p.age > 30
RETURN p

复杂 WHERE 子句

复杂 WHERE 子句允许使用布尔运算符组合多个条件，语法如下：

WHERE <condition> <boolean-operator> <condition>

支持的布尔运算符包括：

示例：

// 查找年龄在25到35岁之间且居住在北京的人员
MATCH (p:Person)
WHERE p.age >= 25 AND p.age <= 35 AND p.city = 'Beijing'
RETURN p// 查找名为Alice或者年龄小于20岁的人员
MATCH (p:Person)
WHERE p.name = 'Alice' OR p.age < 20
RETURN p

WHERE 子句中的比较运算符

Neo4j CQL 中的比较运算符与 SQL 类似，包括：

等于：=
不等于：!= 或 <>
大于：>
小于：<
大于等于：>=
小于等于：<=
IS NULL
IS NOT NULL

特殊运算符：

=~：正则表达式匹配
STARTS WITH：字符串开头匹配
ENDS WITH：字符串结尾匹配
CONTAINS：字符串包含

示例：

// 正则表达式匹配邮箱
MATCH (p:Person)
WHERE p.email =~ '.*@gmail\\.com'
RETURN p// 查找名字以"John"开头的人员
MATCH (p:Person)
WHERE p.name STARTS WITH 'John'
RETURN p// 查找地址中包含"Street"的人员
MATCH (p:Person)
WHERE p.address CONTAINS 'Street'
RETURN p

CQL WHERE 条件

MATCH (person:Person)
WHERE person.name = 'wzk1' OR person.name = 'wzk5'
RETURN person

执行结果如下所示：
CQL的测试结果

DELETE 子句和 REMOVE子句

DELETE

DELETE语句用于从图中删除节点、关系或路径。删除操作支持以下几种模式：

删除节点：

MATCH (n:Person {name:"wzk1"}) 
DELETE n

注意：删除节点前需要先删除与该节点关联的所有关系，否则会报错。

删除关系：

MATCH (:Person {name:"wzk1"})-[r:Couple]->(:Person)
DELETE r

这是最常用的删除模式，可以只删除特定关系而保留节点。

删除路径：

MATCH p = (:Person {name:"wzk1"})-[r:Couple]-(:Person) 
DELETE r

这个示例删除了"wzk1"和其配偶之间的Couple关系，但保留了两个Person节点。

其他使用场景：

批量删除满足条件的节点和关系：

MATCH (n)-[r]->(m)
WHERE n.age > 30 AND r.type = 'FRIEND'
DELETE n, r, m

使用DETACH DELETE强制删除节点及其所有关系：

MATCH (n:Person {name:"wzk1"})
DETACH DELETE n

可以看到之前的节点关系没有了：
查询所有数据结果

REMOVE

删除节点或者关系的标签，删除节点或者关系的属性

MATCH (person:Person {name:"wzk4"})
REMOVE person.cid

可以看到这里的值已经是 NULL 了：
查询 person 的 id

SET

向现有节点或者关系添加属性，更新属性值

MATCH (person:Person {cid:1})
SET person.money = 3456,person.age=25

这里可以看到数据已经修改了：
查询 person的money

ORDER BY

"ORDER BY"子句是用于对MATCH查询返回的结果进行排序的关键操作。它允许我们根据指定的属性值对结果集进行组织，这在数据分析中非常实用。

排序方向：

升序(ASC)：从小到大排列（默认设置）
降序(DESC)：从大到小排列

使用场景示例：

按薪资高低显示员工列表
按产品价格排序商品目录
按学生成绩排名

语法说明：

MATCH (person:Person)  # 匹配Person类型的节点
RETURN person.name, person.money  # 返回姓名和资金属性
ORDER BY person.money DESC  # 按资金降序排列

其他示例：

升序排列(可省略ASC)：

MATCH (student:Student)
RETURN student.name, student.score
ORDER BY student.score

多列排序：

MATCH (employee:Employee)
RETURN employee.name, employee.salary, employee.department
ORDER BY employee.department ASC, employee.salary DESC

查询结果如下所示：
CQL 的 ORDER BY 结果

SKIP 和 LIMIT

在Neo4j图数据库查询中，SKIP和LIMIT子句经常配合使用来实现分页功能，这种方式与关系型数据库中的分页查询原理类似。

SKIP用于跳过指定数量的记录，而LIMIT则用于限制返回的记录数。当两者结合使用时，就可以实现典型的分页查询效果：

SKIP 4表示跳过前4条记录
LIMIT 2表示只返回接下来的2条记录

这种组合特别适用于需要分批加载大量数据的场景，比如：

前端表格的分页显示
处理大数据集时的分批处理
API接口中的分页响应

示例中这个查询的执行逻辑是：

MATCH (person:Person)  // 查找所有Person节点
RETURN ID(person), person.name, person.money  // 返回ID、姓名和资金属性
ORDER BY person.money DESC  // 按资金降序排序
SKIP 4 LIMIT 2  // 跳过前4条，取接下来的2条

这相当于获取按资金排序后的第5-6条记录（假设索引从0开始）。如果要实现10条/页的分页：

第一页：SKIP 0 LIMIT 10
第二页：SKIP 10 LIMIT 10
第三页：SKIP 20 LIMIT 10
依此类推

在实际应用中，通常会将当前页码和每页记录数作为参数动态构建查询：

MATCH (n:Node)
RETURN n
SKIP $pageSize * ($pageNum - 1)
LIMIT $pageSize

注意：SKIP和LIMIT的性能会受数据集大小影响，在大数据量情况下，可能需要配合索引优化查询性能。

执行的结果如下所示：
CQL 的 SKIP 和 LIMIT 结果

DISTINCT

这个函数的用法类似于SQL中的DISTINCT关键字，主要用于去重操作，返回的是集合中的所有不同值。在Cypher查询语言中，DISTINCT的作用与SQL完全相同，都是用来消除结果集中的重复记录。

例如上面的Cypher查询语句：

MATCH (p:Person) RETURN Distinct(p.character)

它的作用是：

首先匹配图中所有标签为Person的节点
然后获取这些节点的character属性值
最后通过DISTINCT关键字过滤掉重复的character值，只返回唯一的属性值集合

这种去重操作在以下场景特别有用：

统计某个属性的不同取值数量
获取分类列表时避免重复值
需要唯一值集合进行后续处理时

类似功能的SQL语句是：

SELECT DISTINCT character FROM Person

在实际图数据库应用中，这个功能经常用于数据分析和报表生成，比如统计用户的各种特征分布情况。

执行的结果如下所示：
CQL的DISTINCT结果

错误速查卡（表：症状/根因/定位/修复）

症状	根因	定位	修复
Cannot delete node , … still has relationships	直接 DELETE 节点但存在关系	MATCH (n)-[r]-() WHERE id(n)=…	先删关系或用 DETACH DELETE n（审慎使用）。
分页结果来回跳动	ORDER BY 不稳定（缺少唯一次序）	查看排序键是否唯一	追加 , id(n) 或业务唯一键，确保稳定排序。
正则匹配异常/全量命中	Java 正则未转义或边界书写错误	用小样本 WHERE prop =~ ‘…’ RETURN count(*)	按 Java 正则转义（如 \.），必要时使用锚点 ^…$。
STARTS WITH 命中过少/大小写不符	匹配大小写敏感	用大小写不同样本测试	统一大小写或改用正则/LOWER()（评估索引影响）。
删多节点误删扩散	匹配范围过宽（无精确 WHERE）	PROFILE/EXPLAIN 检查行数	先 MATCH … RETURN count(*) 确认，再执行 DELETE/DETACH.
批量查询很慢	无索引全表扫	PROFILE 查看 NodeByLabelScan	为高频过滤属性建索引/约束；重写谓词。
SET 后类型错乱	不同类型覆盖同一属性	RETURN properties(n) 检查类型	统一类型或用显式转换；为关键属性约束类型策略。
XOR 表达式行为不如预期	复杂逻辑/版本差异语义误会	断点打印布尔输入	用 (A OR B) AND NOT (A AND B) 明确表达互斥关系。