docker安裝neo4j及py2neo的使用

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拉取容器,不要拉最新版的，最新版的有bug
docker pull neo4j:3.4
#拉取可能會很慢或中斷，可以使用阿里雲加速位址
vim /etc/docker/daemon.json
#your_id你自己的阿里雲id號
啟動容器
docker run -it -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 neo4j:3.4

docker run \

--publish=7474:7474 --publish=7687:7687 \
--volume=/users/ffm1110/neo4j/data:/data \
--volume=/users/ffm1110/neo4j/logs:/logs \
--volume=/users/ffm1110/neo4j/conf:/var/lib/neo4j/conf\
--volume=/users/ffm1110/neo4j/import:/var/lib/neo4j/import \
--env=neo4j_dbms_memory_pagecache_size=2g \
--env=neo4j_dbms_memory_heap_max__size=8g \
--name=neo4j \
-d neo4j:3.4

方法一

進入ip：7474，初始賬號密碼neo4j,登入後修改密碼

方法二

#container容器id
http://伺服器的ip:7474
#連線neo4j資料庫，輸入位址、使用者名稱、密碼
#建立公司名節點
for i in
range(df.shape[0]):
company=df.iloc[i, :][0]
node = node("
company",
company=company,
)graph.create(node)
#建立公司資訊節點
for i in
range(df.shape[0]):
columns =df.columns.to_list()
for j in columns[1:]:
_node =df.iloc[i, :][j]
node = node("
info
", _node=_node,column=j)
graph.create(node)
#建立公司資訊關係
for i in
range(df.shape[0]):
company =df.iloc[i, :][0]
matcher =nodematcher(graph)
company_node = matcher.match("
company
", company=company).first()
columns=df.columns.to_list()
for j in columns[1:]:
_node=df.iloc[i, :][j]
_node=matcher.match("
info
", _node=_node,column=j).first()
#print(_node,j,company_node)
relationship =relationship(_node, j, company_node)
graph.create(relationship)

資料檔案：    密碼：e662

查詢所有資料

match (n) 
return
n查詢所有資料，並限制查詢資料量
match (n) 
return n limit 10查詢某個標籤的所有節點
match (c:company) 
return c limit 10查詢某個標籤的所有節點的指定屬性
match (i:info) 
return i.column limit 100查詢某個標籤的所有節點的指定屬性
match (i:info) 
return i.column='
公司型別
' limit 100match (i:info ) return
i查詢註冊資金都是60萬相關的公司名
match (i:info)--(company) return
i,company
查詢整個圖中所存在的關係
match (i:info)-[r]-(company:company) return
type(r)
查詢整個圖中所存在的關係並去除結果中的重複元素
match (i:info)-[r]-(company:company) return distinct type(r)

查詢2家公司相同的資訊

match (c1:company),(c2:company),r=((c1)-[*..3]-(c2)) return r

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