Neo4j数据库中导入CSV示例数据

本文简要介绍Neo4j数据库以及如何从CSV文件中导入示例数据，方便我们快速学习测试图数据库。首先介绍简单数据模型以及基本图查询概念，然后通过LOAD CSV命令导入数据，生成节点和关系。

环境准备

读者可以快速安装Neo4j Desktop，启动并创建`City Calls’项目 ，启动数据库并打开Neo4j Brower。

领域模型

领域模型非常简单，可以用三句话表达：

• 有一些城市

• 有一些人住在城市

• 人彼此通话

准备数据

图数据库与其他持久化数据库一样，可以存储数据。下面准备CSV文件数据，包括一些示例数据：

from_dt	to_dt	from_city	from_gender	from_name	from_number	to_city	to_gender	to_name	to_number
2019-01-01T00:37	2019-01-01T00:44	Pattaya	Woman	Aleena	114-397-2007	Pattaya	Woman	Antonella	325-453-5419
2019-01-01T00:54	2019-01-01T01:05	Pattaya	Man	Jaziel	956-780-1788	Kanchanaburi	Man	Gabriel	469-505-9894
2019-01-01T01:01	2019-01-01T01:07	Hua Hin	Woman	Nayeli	320-480-8313	Kanchanaburi	Woman	Freya	587-595-9477
2019-01-01T01:27	2019-01-01T01:41	Bangkok	Man	Javier	655-683-6284	Chiang Mai	Man	Dalton	340-374-5681
2019-01-01T01:48	2019-01-01T01:54	Pattaya	Woman	Everleigh	610-164-4540	Bangkok	Woman	Oakley	574-752-8471
2019-01-01T02:18	2019-01-01T02:28	Chiang Mai	Man	Emmet	215-530-3993	Kanchanaburi	Man	Kareem	974-369-1496
2019-01-01T02:32	2019-01-01T02:41	Pattaya	Man	Henry	620-121-3009	Bangkok	Man	Micah	381-284-2790
2019-01-01T02:40	2019-01-01T02:54	Kanchanaburi	Woman	Lina	448-273-3382	Chiang Mai	Man	Beckham	370-171-4490
2019-01-01T03:40	2019-01-01T03:51	Pattaya	Woman	Alani	183-225-1764	Chiang Mai	Woman	Zaniyah	443-995-7423
2019-01-01T06:04	2019-01-01T06:06	Chiang Mai	Woman	Cassidy	959-149-3497	Bangkok	Man	Enrique	923-682-3283
2019-01-01T06:11	2019-01-01T06:18	Hua Hin	Man	Tadeo	572-552-2898	Chiang Mai	Woman	Gia	531-143-1961
2019-01-01T06:17	2019-01-01T06:21	Hua Hin	Man	Jayceon	108-826-6422	Pattaya	Woman	Jaelyn	283-837-9288
2019-01-01T06:42	2019-01-01T06:47	Hua Hin	Woman	Emerald	315-757-4272	Chiang Mai	Woman	Alivia	295-527-4914
2019-01-01T07:05	2019-01-01T07:09	Kanchanaburi	Man	Alistair	341-910-6735	Hua Hin	Man	Kaleb	366-100-9549
2019-01-01T07:34	2019-01-01T07:42	Bangkok	Man	Clark	655-643-2815	Chiang Mai	Man	Major	805-931-1585
2019-01-01T08:49	2019-01-01T08:56	Pattaya	Man	Dominick	291-616-9899	Pattaya	Woman	Kenna	871-427-1228
2019-01-01T09:18	2019-01-01T09:23	Bangkok	Woman	Aileen	413-665-7064	Pattaya	Woman	Brooklyn	508-151-5830
2019-01-01T09:39	2019-01-01T09:49	Hua Hin	Man	Manuel	523-347-6054	Bangkok	Man	Tobias	252-753-3307
2019-01-01T09:57	2019-01-01T10:06	Hua Hin	Woman	Avalyn	656-507-8932	Hua Hin	Man	Harlan	865-375-6184

我们看到CSV文件每行代表一次通话信息：开始时间、结束时间、人名称、性别、电话号码和城市。为了导入CSV文件至图数据库，首先应该设计图数据结构。

数据模型

CSV一行信息表示谁给谁打了电话，转换该信息至图表示，需要使用两个主要概念：节点和关系。

节点

一个节点代表张三，一个节点代表李四，两者都包括属性：姓名、性别、电话号码和城市。两个节点属于相同类型，都表示一个人，我们称节点类型为节点标签（Node Label）。我们想从行中提取的另一个节点是Call的节点，Duration属性表示呼叫开始和结束之间的分钟差。

关系

目前我们有了几个节点，但这仍然不是一个图。我们的节点之间没有关系，我们需要修复它。从张三给李四打过电话的事实来看，我们可以说张三是打出去的，我们称这种关系为外向[OUT]；在另一边，李四接到了一个电话，所以对他来说，这个电话是来电[IN]。

规范化

现在在Person节点中有city属性。这种结构会导致数据重复和潜在的不一致问题。更好的设计是将每个城市作为一个独立的节点，与居住在那里的每个人建立关系。

导入数据

CSV文件可以为远程或本地。本地位置为：\ne4j-desk\data\relate-data\dbmss\dbms-***\import, CSV文件包括头则使用 WITH HEADERS,其他配置参考官方文档：LOAD CSV - Cypher Manual (neo4j.com)

导入脚本如下，下面进行解释说明：

LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///city_calls.csv' AS line 
MERGE (c1:City { name: line.from_city })
MERGE (p1:Person{ name: line.from_name，number: line.from_number， gender: line.from_gender })
MERGE (p1)-[:FROM]->(c1)
MERGE (C2:City { name: line.to_city })
MERGE (p2:Person { name: line.to_name，number: line.to_number， gender: line.to_gender })
MERGE (p2)-[:FROM]->(c2)
CREATE (c:Call { from: datetime(line.from_dt), to: datetime(line.to_dt), duration: duration.between(datetime(line.from_dt)，datetime(line.to_dt)).minutes })
CREATE (p1)-[:OUT]->(c)<-[:IN]-(p2);

从每一行CSV文件中，我们将得到1个Call节点，潜在的2个Persons节点和可能抽取2个Cities节点。为什么“可能”?因为我们不应该复制同一实体的City和Person节点，而应该只创建一次，然后重用添加更多关系的节点。图中应该仅有一个曼谷城市，所以这个“单实例”要求应该对所有城市、人员和Call节点都成立。

MERGE命令帮助我们避免节点重复。如果指定的结构(节点或节点和关系的组合)在数据库中不存在，那么将创建它，否则跳过。

到目前为止，每一行代表一个事实调用，我们需要所有的事实，我们可以简单地创建调用，没有任何重复的问题。但两次运行此脚本将导致一次又一次地创建相同的Call节点，因此不要重复导入。

查询所有节点进行确认。

MATCH(c) return c;

参考文档：https://vladbatushkov.medium.com/learn-neo4j-cypher-basics-in-30-minutes-94d68a52544