Neo4j入门点滴（一）：Cypher

  Cypher，读作 （赛佛儿 ）。名词意为： 零，零的记号，或密码索引书；动词含义为计算或用密码书写。不过，更准确的引申要从街舞中借鉴，在街舞中，Cypher就是围圈跳舞， 不分先后，没有对手，就是一次一次即兴的到中间去跳 。 在社会网络分析（SNA）中，Neo4j的核心实现形式语言就是功能类似这种围圈舞蹈的Cypher。
  Cypher我理解是一种联系操作语言，之所以将其称为“联系”就是要使之和传统SQL数据库的“关系”相区分。操作对象即图数据库独有的节点（Nodes）、标签（Labels）、联系（Relationships）和属性（Properties）。解释一下，以便理解的更为深入：

• Node：表征实体，如：人、公司、账户或其他类似的东西。
• Label：标签不是一开始就有的，后续更新的版本加入了这个功能，极为好用。因为人脑的两种基本认知方式之一就是分类，而标签就是最佳的方法。标签用于标识Node的类别，一个节点可拥有一个或多个标签。标签有助于创建索引，加速检索。
• Relationship：联系定义了两个Node之间的连接。联系还可以有自己的属性和方向。
• Property：用于存储Node的相关信息，是Node的内涵定义。属性可以被Node和Relationship拥有，一如Node一样，Property也是一种广泛而基本的存在。

  为了更深入地理解Cypher的语法，需要提前说明一下Cypher查询的执行过程：

1. 首先，进行语法解析、正确性检查、产生执行计划；
2. 其次，定位至初始节点；
3. 再次，选择和遍历联系；
4. 最后，更改或返回值。

  后续语法的执行基本上都是这四个步骤的不断重复。

一、基本语法（CURD）：
1. Create
  试着创建一个Node，这个节点是一个人--顾双双，是我心理咨询的一个来访者，性别女，年龄23。仿照基本格式先写一个：
  请注意在下图的结果中，标签是“患者”，节点当前显示的名字是第一个标签的内容“女”：
  当然了，这和我的本意并不相符，我是打算创建姓名为“顾双双”的患者，希望姓名可以在Node中心显示出来。所以，现在CREATE的格式是：create (？:标签名{属性名1:"属性1值", 属性名2:"属性2值"})，所以现在主要的问题是弄清楚“？”代表什么，或者这个部分是否可以省略。
  弄清楚了：？代表的是创建的本实例，正规的一个格式是：
  注意两点，第一是n，第二是23旁边没有括号了，也就意味着该值不是字符型而是数值型。n实际上是可有可无的，用于捕获create的结果，可以有也可以没有。故而，“n:患者”也可以写成“:患者”，结果是一样的。
 好了，另一个与Create齐名的语法也必须介绍了，这就是：merge，非常非常重要。Merge好似if-else语句，基本逻辑是先检测merge后面的条件，看看有没有匹配的返回值，如果有则执行on merge分支，如果没有则走on create。逻辑很简单，humane：看是否需要merge，找到的话就合并，没找到就新建。
  首先，merge条件部分可以单独执行，不过意义不大：
  还是用例子说明：
  结果如图，虽然执行成功：
  但年龄还是有问题：
  到stackOverFlow上找了一下，都说需要手工将时间转成timestamp，因为Neo4j只有一个timestamp()函数而且还没有参数，很多人在抱怨这个问题，估计官方日后一定会增强这方面的功能。
 执行了如下语句后，激活了On create分支，因为数据库中目前并没有 性别是“P”的患者：
  结果如图：


2. Update
  更新的操作实际上是由set命令完成的，首先要定位到待修改的节点或联系，然后进行修改。举个例子：
  这个例子说明不仅可以使用set更改值，还可以更改值类型，比如从string改为integer。

3 . Retrieve
  实际上，查询或检索这一操作是Cypher实际应用中使用次数最频繁的，类似SQL数据库中的SELECT。在Neo4j中，主要是由Match及其后续限定的Where从句构成。
 比如，通过如下语句新增一个节点，现在数据库中有一男一女两个节点：
  输入如下语句，返回标签为“患者”的所有节点（当前是两个）：
  输入如下语句，返回标签为“患者”并且性别为“女”的所有节点（当前是一个 ） ：
  Where从句的语法和SQL非常相似，比如is not null或者=，之间还可以使用and、or等逻辑运算符进行组合。并且，除了Create和Delete语句，其他所有语句都应该以return结尾，否则报错。
 还有一个就是Optional Match，其他都一样，差别在于没找到Match不返回任何结果，而Optional Match返回NULL，如下图的 “records”所示：
  在Match查找前，可以进行定位以加快检索速度和效率。一般而言，Cypher语句以Start开始，每一条查询语句可以有多个起始点（starting points），借助start可以制定Legacy index，虽然这个东东现在已经被schema取代了，但为了后向兼容还是保留了基本功能，如下例所示：
  然而，实际应用中，还有一个重要的检索功能必须掌握，那就是所谓的“Aggregation”。这种聚合实质上是grouping，就是对结果进行统计操作，小到count、max、min，大到stdev、stdevp，更不用说distinct了。比如将之前的例子的返回值加一个count：
  结果是1，如下图所示：
  OK，another trick，使用distinct：
  结果如下，返回2，但如果是x.age则只是1啦：
  查询部分先总结到这儿。

4. Delete
  删除任何东西都可以使用Delete，但将上述创建的所有内容一口气删除，不能使用：
  而应该使用：
  因为使用第一种方式，会报错：“Cannot delete node, because it still has relationships.”。究其原因，在于高版本的Neo4j加强了数据保护，对于有联系的节点，需要先删除联系再删除节点。然而，使用detach便开启了弱保护机制。
  但是，还有个好用的东东叫remove，专门用来删除属性和标签，比delete安全一些。比如：
  结果如下图，created_time属性就被删除了：

5. 总结
  之前说Cypher的优化主要是读操作，原因就在于所有操作（Create、Set、Delete或Remove）第一步就是要执行match，而match就是读操作，对特定节点或联系的定位都依赖于读操作。所以，读操作在图数据库中使用的是如此广泛和普遍，以至于成为主要的优化对象一点也不为过。
 已经写成长文了，这篇就先到此为止吧。