知识图谱的存储——图形数据库Neo4j与CQL语句

2020-02-22 11:37:24.0 夏栀数据库浏览量：69 评论：0 PR：0 打印

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## 知识图谱的存储——图形数据库Neo4j与CQL语句
  在通过一系列算法实现对非结构化数据进行命名实体识别和关系抽取之后，按照知识图谱中知识抽取的步骤将其存储在数据库中。通常使用的数据库为关系数据库，即满足第一和第二范式的“表格型”存储模型，但关系型数据库不能够很直接的处理具有关系类别的数据，即若表达不同数据之间的关系需要构建外键，并通过外连接方式进行关联，这对于百万级别数据来说，对查询速度以及后期的数据更新与维护都是不利的，因此需要一个能够体现不同实体关系的数据库。因此引入图数据库概念。
### 1、 图数据库
  图数据库包含的元素主要由结点、属性、关系，如图：
![关系图](https://img-blog.csdnimg.cn/20181205214946901.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2NDI2NjUw,size_16,color_FFFFFF,t_70)
“马云”和“阿里巴巴”为实体，对于图数据库中的结点，“马云” 与“阿里巴巴”二者实体之间有一个定向关系“创办”，对于于数据库中的关系，每个实体结点都有各自的属性，即图数据库中的属性，因此构建图数据库的关键三要素即为实体1，实体2和关系，即为三元组。
  Ps：常用的图数据库有 Neo4j，NoSQL，Titan，OrientDB和 ArangoDB。关于图数据库的概念可参考：[图数据库，数据库中的“黑科技”](http://www.sohu.com/a/220383268_784849)，[初识图数据与图数据库](https://blog.csdn.net/m0_38068229/article/details/80629702)。
### 2、 Neo4j的简介
  Neo4j是由java实现的开源NOSQL图数据库，数据库分为关系型和非关系型两种类型。其中非关系型又分为Graph(图形),Document(文档),Cloumn Family(列式)，以及Key-Value Store(KV)，这四种类型数据库分别使用不同的数据结构进行存储。因此它们所适用的场景也不尽相同。（引自[Neo4j简介](https://www.cnblogs.com/atomicbomb/p/9897484.html)）

### 3、 简单的CQL语句
  在手动编辑Neo4j数据库时，需要编写CQL语句实现对数据库的操作。Java在实现对Neo4j时也需要编写CQL语句，因此在知识抽取后的保存工作，需要对CQL语句有所了解，下面是简单的CQL语句：
1、创建
（1）创建单个标签到结点
```
CREATE(结点名称:标签名)
```
（2）创建多个标签到结点：
```
CREATE(结点名称:标签名1:标签名2:....)
```
（3）创建结点和属性：
```
CREATE(结点名称:标签名{属性1名称:属性值1,属性2名称:属性值2,....})
```
（4）MERGE创建结点和属性（检测是否存在结点和属性一模一样的，若存在则不创建，不存在则创建）
```
MERGE(结点名称:标签名{属性1名称:属性值1,属性2名称:属性值2,....})
```
2、检索：
（1）检索一个结点
```
MATCH(结点名称:标签名) RETURN 结点名称
```
（2）检索一个结点的某个或多个属性
```
MATCH(结点名称:标签名) RETURN 结点名称.属性名称1,结点名称.属性名称2,...
```
（3）使用WHERE关键字搜索
```
MATCH(结点名称:标签名) WHERE 标签名.属性名 关系运算符（=>OR等） 数值 RETURN 结点名称.属性名称1,结点名称.属性名称2,...
```
Ps：其中WHERE 标签名.属性名 IS NOT NULL可以过滤掉不存在该属性值的结点
Ps：WHERE 标签名.属性名 IN [100,102] 表示筛选出该属性值介于100和102之间
（4）使用ORDER BY进行排序
```
MATCH(结点名称:标签名) RETURN 结点名称.属性名1，... ORDER BY 结点名称.属性名1
```
（DESC表示逆序，ASC表示正序）
（5）使用UNION进行联合查询（要求具有相同的列名称和数据类型，过滤掉重复数据）
```
MATCH(结点名称1.标签名)
RETURN 结点名称1.属性名1 as 属性名s1,结点名称1.属性名2 as 属性名s2,..
UNION
MATCH(结点名称2.标签名)
RETURN 结点名称2.属性名1 as 属性名s1,结点名称2.属性名2 as 属性名s2,..
```
Ps：若使用UNION ALL，则不过滤重复行，其他与UNION一致
（6）LIMIT限制返回记录个数
```
MATCH(结点名称:标签名称)
RETURN 结点名称.属性名1,...
LIMIT 5(限制最多返回5条数据)
```
（7）SKIP跳过前面的记录显示后面的
```
MATCH(结点名称:标签名称)
RETURN 结点名称.属性名1,...
SKIP 5(跳过前5条数据显示第6个及以后)
```
3、接点与关系
（1）添加新结点并为关系创建标签：
```
CREATE(结点1名称:标签名1)-[关系名称:关系标签名]->(结点2名称:标签名2)
```
（2）为现有的结点添加关系：
```
MATCH(结点1名称:标签名1)，(结点2名称:标签名2)
WHERE 条件
CREATE(结点1名称)-[关系名称:关系标签名]->(结点2名称)
```
（3）为现有结点添加/修改属性
```
MATCH(结点名称:标签名)
SET 结点名称.新属性名 = 值
RETURN 结点名称
```
4、删除
（1）删除结点：
```
MATCH(结点名称:标签名) DELETE 结点名称
```
（2）删除结点及关系
```
MATCH(结点1名称:标签名1)-[关系名称]->(结点2名称:标签名2)
DELETE 结点1名称,结点2名称,关系名称
```
（3）删除结点的属性
```
MATCH(结点名称:标签名)
REMOVE 结点名称.属性名,...
RETURN 结点名称
```
（4）删除结点的某个标签
```
MATCH(结点名称:标签名1)
REMOVE 结点名称:标签名2
```

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