“电影关系图”实例将电影、电影导演、演员之间的复杂网状关系作为蓝本,使用Neo4j创建三者关系的图结构,虽然实例数据规模小但五脏俱全。
步骤:
一、 创建图数据:将电影、导演、演员等图数据导入Neo4j数据库中
cypher语句:
1 CREATE (TheMatrix:Movie {title:'The Matrix', released:1999, tagline:'Welcome to the Real World'}) 2 CREATE (Keanu:Person {name:'Keanu Reeves', born:1964}) 3 CREATE (Carrie:Person {name:'Carrie-Anne Moss', born:1967}) 4 CREATE (Laurence:Person {name:'Laurence Fishburne', born:1961}) 5 CREATE (Hugo:Person {name:'Hugo Weaving', born:1960}) 6 CREATE (LillyW:Person {name:'Lilly Wachowski', born:1967}) 7 CREATE (LanaW:Person {name:'Lana Wachowski', born:1965}) 8 CREATE (JoelS:Person {name:'Joel Silver', born:1952}) 9 CREATE 10 (Keanu)-[:ACTED_IN {roles:['Neo']}]->(TheMatrix), 11 (Carrie)-[:ACTED_IN {roles:['Trinity']}]->(TheMatrix), 12 (Laurence)-[:ACTED_IN {roles:['Morpheus']}]->(TheMatrix), 13 (Hugo)-[:ACTED_IN {roles:['Agent Smith']}]->(TheMatrix), 14 (LillyW)-[:DIRECTED]->(TheMatrix), 15 (LanaW)-[:DIRECTED]->(TheMatrix), 16 (JoelS)-[:PRODUCED]->(TheMatrix)
每个cypher的意思如下,但是要整体运行,否则他们的关系不会连在前面8句中创建的节点上,因为最后面的7句运用到了前面CREATE时的变量,比如:最后一行JoelS变量就是对应的第8行的JoelS。单独运行也会产生关系,但是节点是Neo4j自动生成的,只有一个id,如下:
这个查询ACTED_IN类型的关系,上面的绿色和蓝色为整体运行cypher产生的,底下的全红是单独运行产生的,点击中间红点,可以看见左下角只有Neo4j自己生成的id(138)。
下面每步骤为单独运行和解释cypher:
1. 创建电影节点
CREATE (TheMatrix:Movie {title:'The Matrix', released:1999, tagline:'Welcome to the Real World'})
此cypher语句使用CREATE指令创建了一个Movie节点。这个节点带有3个属性,{title:'The Matrix', released:1999, tagline:'Welcome to the Real World'},分别代表电影标题,发行时间,宣传词。btw:The Matrix(黑客帝国)带你进入程序世界,程序员必看电影。
单独运行完之后则创建了一个节点如下:
2. 创建人物节点
CREATE (Keanu:Person {name:'Keanu Reeves', born:1964}) CREATE (Carrie:Person {name:'Carrie-Anne Moss', born:1967}) CREATE (Laurence:Person {name:'Laurence Fishburne', born:1961}) CREATE (Hugo:Person {name:'Hugo Weaving', born:1960}) CREATE (LillyW:Person {name:'Lilly Wachowski', born:1967}) CREATE (LanaW:Person {name:'Lana Wachowski', born:1965}) CREATE (JoelS:Person {name:'Joel Silver', born:1952})
此7句cypher创建了7个Person节点,每个节点有2个属性。查看如下图:
3. 创建演员导演关系
CREATE (Keanu)-[:ACTED_IN {roles:['Neo']}]->(TheMatrix), (Carrie)-[:ACTED_IN {roles:['Trinity']}]->(TheMatrix), (Laurence)-[:ACTED_IN {roles:['Morpheus']}]->(TheMatrix), (Hugo)-[:ACTED_IN {roles:['Agent Smith']}]->(TheMatrix), (LillyW)-[:DIRECTED]->(TheMatrix), (LanaW)-[:DIRECTED]->(TheMatrix), (JoelS)-[:PRODUCED]->(TheMatrix)
CREATE下面前4行创建演员与电影的关系,后3句创建导演与电影的关系。
(Keanu)-[:ACTED_IN {roles:['Neo']}]->(TheMatrix)的意思是演员Keanu在电影TheMatrix中扮演Neo角色roles:['Neo']。
(LillyW)-[:DIRECTED]->(TheMatrix)的意思是LillyW导演了[:DIRECTED]电影TheMatrix。
运行完此语句形成如下图:
可见此图中节点是Neo4j自动生成的,这个138是从最上面第一张图中得到的。因为创建关系这条语句找不到节点变量Keanu、TheMatrix等。
二、检索节点
运行整体cypher图数据结构创建完成后,下面介绍检索相关操作。
1. 查找人员
a. 查找名为Carrie-Anne Moss的人
MATCH (m {name: "Carrie-Anne Moss"}) RETURN m
b. 查询谁导演了The Matrix
MATCH (m:Movie {title: "The Matrix"})-[:DIRECTED]-(n) RETURN n.name
这个例子使用了电影关系图中完整cypher的一小部分,完整cypher贴到下篇。
cypher-refcard : https://neo4j.com/docs/cypher-refcard/current/
大数据与AI群:572703882