一. 简介
neo4j是当今最流行的图数据库，基于 节点+关系 的架构，保存了图形数据的基本元素。同时，数据库也支持通过基础数据元素和独特的CQL查询语法，快速方便的检索、构建复杂的图表关系结果。
二. 基础知识
windows安装方法： 安装方法
CQL基本语法：基本语法
三. 实例
我想构建一个父子继承关系的图表结构，以苏洵苏轼家族为例，先建节点node如下：
create(suxun:Person_{name:"苏洵",age:80,sex:"男"})
create(sushi:Person_{name:"苏轼",age:53,sex:"男"})
create(suzhe:Person_{name:"苏辙",age:51,sex:"男"})
create(suxiaomei:Person_{name:"苏小妹",age:45,sex:"女"})
create(susun:Person_{name:"苏孙",age:29,sex:"男"})
create(suxiaosun:Person_{name:"苏重孙",age:6,sex:"女"})其中有些节点人名为虚构，为了创建实例方便。 因为我数据库中先前已有Person标签名做了其他的测试，为避免重复和歧义，本例中标签名起为"Person_"。
对于节点之间的关系，为 ：
苏洵-------|------苏轼 --------------苏孙 ---------------苏重孙
|------苏辙
|------苏小妹
因此创建结构的CQL为：
match(p1:Person_),(p2:Person_)
where p1.name="苏洵" and p2.name = "苏轼"
create (p1) -[parent:Parent{relation:"父亲"}]-> (p2);
match(p1:Person_),(p2:Person_)
where p1.name="苏洵" and p2.name = "苏辙"
create (p1) -[parent:Parent{relation:"父亲"}] -> (p2);
match(p1:Person_),(p2:Person_)
where p1.name="苏洵" and p2.name = "苏小妹"
create (p1) -[parent:Parent{relation:"父亲"}] -> (p2);
match(p1:Person_),(p2:Person_)
where p1.name="苏轼" and p2.name = "苏孙"
create (p1) -[parent:Parent{relation:"父亲"}] -> (p2);
match(p1:Person_{name:"苏孙"}),(p2:Person_{name:"苏重孙"})
create (p1) -[parent:Parent{relation:"父亲"}] -> (p2);其中有两种方法：
- 第一种用where进行节点筛选，例如 where p1.name="苏洵" and p2.name = "苏轼"
- 第二种用属性进行节点筛选，例如match(p1:Person_{name:"苏孙"}),(p2:Person_{name:"苏重孙"})
两种方法都可以达到效果
最终结果为：
match(a)-[r:Parent]->(b) return a, r, b
使用match进行筛选，并且拼装成树状结构：
1. 筛选出子孙绵延四代的树干
match(a)-[r1:Parent]->(b)-[r2:Parent]->(c)-[r3:Parent]->(d) return a, b, c, d
2. 筛选出存在三代子孙的树干
match(a)-[r1:Parent]->(b)-[r2:Parent]->(c) return a, b, c
可以发现，查出来的图形虽然是只有一条链路，但其实代表两条数据，各三级节点，如下
那如果要查询某个节点开始的三级结构呢？
3. 筛选出某个节点为顶点的三代子孙树干
match(a{name:"苏洵"})-[r1:Parent]->(b)-[r2:Parent]->(c) return a, b, c
这样就只筛选得到的是以“苏洵”为顶点的三级结构，依次是“苏洵”-->“苏轼”-->“苏孙”
可看到只有一条数据