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一、图数据库简介
图数据库是NoSQL领域中的一种,在处理相关联的大数据方面比关系型数据库天然具有优势,近年来在知识图谱、金融风控、社交关系等场景中发挥了重要的角色功能。同时,图数据库在AI领域,天然适合诸如记忆提取、关联推理、归纳探索等场景,成为了人工智能领域不可缺少的部分。
Neo4J是比较通用和常见的图数据库,具有社区版和企业版之分,普通学习使用免费的社区版即可。Neo4J还提供了一个Web访问的可视化执行与查询的界面,类似ElasticSearch一样,非常容易上手。Neo4J配套的DSL语言为Cypher查询语言,可以对数据进行高效地查询,同时语法上类似SQL,方便开发者快速上手。
二、Neo4J环境搭建
本文使用Docker来搭建Neo4J环境,需要提前在开发机上装好Docker Desktop。
首先访问DockerHub官网,查询Neo4J官方仓库,将远程镜像拉取到本地,默认情况下拉取的镜像是最新的社区版。
docker pull neo4j
然后现在本地找个目录存放neo4j数据库文件,这里以
E:\docker-volume\neo4j-data
为例,然后按照使用描述,执行启动命令:
docker run --publish=7474:7474 --publish=7687:7687 --volume=E:\docker-volume\neo4j-data:/data neo4j
等待片刻,容器就完成启动了,此时访问
localhost:7474
就能访问到neo4j的主页了,默认登录密码是
neo4j/neo4j
,首次登录后会要求修改默认密码。
三、创建系统架构
3.1 系统架构梳理
现有的系统在架构图中都表现为顶点,是一个实体,实体会包含若干属性,来对实体进行表述。比如“订单系统”是图中的一个顶点实体,该系统是用Java编写,首次部署时间是2020年1月1日,系统负责人是张三等等,这些都是这个系统的属性。我们对现有的系统做了下梳理,以表格的形式内容如下:
系统名称类型首次部署时间系统负责人订单系统Java2020-1-1jack商品系统Python2021-5-1mason淘宝商城APP2021-6-1peter闲鱼小程序(MinPro)2021-8-1steve商家管理平台Web2021-9-1lisa中台MQMQ2020-9-1jane每日精选公众号(Public)2021-4-25lucy
这些系统中,订单系统和商品系统属于中台后端应用,淘宝、咸鱼、每日精选都是前端面向客户的应用,它们都调用中台的后端应用,商家管理平台是内网供作业人员使用的Web应用,也是调用的中台数据,中台每隔5分钟会推送热点商品数据通过MQ给到每日精选。
上面的关系描述不够直观,系统一旦多了,就可能乱的不行,所以我们需要通过图数据库来描述相互之间的关系。
下面,我们就可以基于如上梳理的关系,进行节点和关系的操作了。在操作之前,我们需要清理一下数据库中的内容,防止产生干扰。
MATCH (n) DETACH DELETE n;
3.2 系统节点的CRUD
- 增加节点
CREATE (n:Java {name:'订单系统',firstDeploy:'2020-1-1',leader:'jack'});CREATE (n:Java {name:'商品系统',firstDeploy:'2021-5-1',leader:'mason'});CREATE (n:App {name:'淘宝商城',firstDeploy:'2021-6-1',leader:'peter'});CREATE (n:MinPro {name:'闲鱼',firstDeploy:'2021-8-1',leader:'steve'});CREATE (n:Web {name:'商家管理平台',firstDeploy:'2021-9-1',leader:'lisa'});CREATE (n:MQ {name:'中台MQ',firstDeploy:'2020-9-1',leader:'jane'});CREATE (n:Public {name:'每日精选',firstDeploy:'2021-4-25',leader:'lucy'});
执行后,我们执行查询语句:MATCH (n) RETURN n
得到的图如下:
创建系统节点
- 删除节点
MATCH (n) WHERE n.name='闲鱼' DELETE n;// 等价于MATCH (n:MinPro{name:'闲鱼'}) DELETE n;
- 删除节点的属性
MATCH (n) WHERE n.name='闲鱼' REMOVE n.leader;// 等价于MATCH (n:MinPro{name:'闲鱼'}) REMOVE n.leader;
- 查询节点
// 根据节点的属性进行查询(更接近SQL语法,推荐)MATCH (n) WHERE n.name='闲鱼' RETURN n;// 等价查询语句如下,增加了节点的类型MinPro,查询结果更加准确MATCH (n:MinPro{name:'闲鱼'}) RETURN n;
- 修改/新增节点属性
MATCH (n) WHERE n.name='闲鱼' SET n.leader='steve';
3.3 系统关系的CRUD
- 新增/修改关系(属性)
MATCH (a),(b) where a.name='闲鱼' AND b.name='商品系统' MERGE (a)-[:invoke]->(b) RETURN a,b;MATCH (a:MinPro{name:'闲鱼'}),(b:Java{name:'订单系统'}) MERGE (a)-[:invoke]->(b) RETURN a,b;MATCH (a),(b) where a.name='淘宝商城' AND b.name='商品系统' CREATE (a)-[:invoke]->(b) RETURN a,b; MATCH (a),(b) where a.name='淘宝商城' AND b.name='订单系统' CREATE (a)-[:invoke]->(b) RETURN a,b; MATCH (a),(b) where a.name='商品系统' AND b.name='中台MQ' CREATE (a)-[:produce]->(b) RETURN a,b; MATCH (a),(b) where a.name='每日精选' AND b.name='中台MQ' CREATE (a)-[:consume]->(b) RETURN a,b; // 也可以对关系增加属性// MERGE语句会覆盖现有的关系,达到更新关系及其属性的目的MATCH (a),(b) where a.name='商家管理平台' AND b.name='订单系统' MERGE (a)-[:invoke{since:2021-1-1}]->(b) RETURN a,b;
然后执行查询语句:MATCH (n) RETURN n
得到的图如下:
增加系统间的关系
- 删除关系
MATCH (a)-[r:consume]->(b) WHERE a.name='每日精选' AND b.name='中台MQ' DELETE r;
- 删除关系属性
MATCH (a)-[r:invoke]->(b) WHERE a.name='商家管理平台' AND b.name='订单系统' REMOVE r.since;
- 增加/更新关系属性
MATCH (a)-[r:invoke]->(b) WHERE a.name='闲鱼' AND b.name='商品系统' set r.since=2021;
- 查询关系
// 查询所有调用商品系统的关联系统MATCH (n)-[r:invoke]->(b) WHERE b.name='商品系统' RETURN n;// 查询所有调用商品系统的关联系统及其调用商品系统的关系MATCH (n)-[r:invoke]->(b) WHERE b.name='商品系统' RETURN n,r,b;// 查询所有和商品系统有关联的系统及其和商品系统的关系MATCH (n)-[r]-(b) WHERE b.name='商品系统' RETURN n,r,b;
本文到此结束,下一篇会讲述如何使用SpringBoot+neo4j来实现本次的案例
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