给出导入到neo4j中的代码即可，不要用python了

<think>我们被要求提供不使用Python的Neo4j数据导入代码示例。根据引用，用户之前的问题中包含了使用Python的示例，但现在需要不使用Python的方法。因此，我们将重点放在Neo4j自带的工具和Cypher语句上。 在Neo4j中，不使用Python导入数据的常见方法有： 1. 使用Cypher的`LOAD CSV`命令（适用于CSV文件） 2. 使用Neo4j Admin Import工具（适用于大型数据集，在数据库初始化时导入） 3. 使用Neo4j Desktop的图形界面导入（适合小数据集） 下面分别给出示例： ### 1. 使用LOAD CSV导入（适用于运行中的数据库） 假设我们有一个`persons.csv`文件，内容如下： ```csv id,name,age,city 1,Alice,30,London 2,Bob,25,New York 3,Charlie,35,Paris ``` 导入节点： ```cypher // 从本地文件系统导入（需将文件放在Neo4j的import目录下） LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///persons.csv' AS row CREATE (:Person {id: toInteger(row.id), name: row.name, age: toInteger(row.age), city: row.city}); ``` 对于关系，假设有`friendships.csv`： ```csv person1,person2,since 1,2,2020 2,3,2021 ``` 导入关系： ```cypher LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///friendships.csv' AS row MATCH (p1:Person {id: toInteger(row.person1)}) MATCH (p2:Person {id: toInteger(row.person2)}) CREATE (p1)-[:FRIEND {since: row.since}]->(p2); ``` ### 2. 使用Neo4j Admin Import工具（适用于大型数据集，离线导入） 此方法在创建数据库时导入数据，速度最快。需要准备节点文件和关系文件。 节点文件`persons_header.csv`（必须有头）： ```csv id:ID(Person),name,age,city 1,Alice,30,London 2,Bob,25,New York 3,Charlie,35,Paris ``` 关系文件`friendships_header.csv`： ```csv :START_ID(Person),:END_ID(Person),since 1,2,2020 2,3,2021 ``` 然后在命令行执行（停止数据库后）： ```bash neo4j-admin database import full \ --nodes=import/persons_header.csv \ --relationships=import/friendships_header.csv \ --delimiter="," \ --overwrite-destination ``` 注意：此命令会覆盖现有数据库。 ### 3. 使用Neo4j Desktop的图形界面导入 步骤： 1. 在Neo4j Desktop中创建或打开一个数据库 2. 点击"Manage" -> "Open Folder" -> "Import" 3. 将CSV文件放入该文件夹 4. 在浏览器中打开Neo4j Browser，使用`LOAD CSV`命令（同上）或者使用内置的导入向导（在浏览器中点击"Upload to Neo4j"） ### 注意事项： - 使用`LOAD CSV`时，文件路径是相对于Neo4j的import目录的，且需要使用`file:///`协议。 - 对于大文件，建议使用`USING PERIODIC COMMIT`（在Neo4j 4.x以后，默认自动提交，但也可以设置）或使用`CALL IN TRANSACTIONS`（Neo4j 5.x）来分批提交。 - 在导入前创建索引可以加速后续的匹配操作（特别是在导入关系时）。 创建索引示例（在导入关系前执行）： ```cypher CREATE INDEX FOR (p:Person) ON (p.id); ``` ### 导入其他格式数据（如JSON） 如果需要导入JSON，可以使用APOC库的`apoc.load.json`过程。首先确保安装APOC库。 示例JSON文件（`persons.json`）： ```json [ {"id":1, "name":"Alice", "age":30, "city":"London"}, {"id":2, "name":"Bob", "age":25, "city":"New York"}, {"id":3, "name":"Charlie", "age":35, "city":"Paris"} ] ``` 导入： ```cypher CALL apoc.load.json("file:///persons.json") YIELD value CREATE (p:Person) SET p = value; ``` ### 总结 以上提供了不使用Python的Neo4j数据导入方法，主要使用Cypher和内置工具。根据数据量和需求选择合适的方法。 §§相关问题§§ 1. 使用LOAD CSV时如何避免重复导入？ 2. Neo4j Admin Import工具支持哪些文件格式？ 3. 如何将Excel数据转换为Neo4j可导入的格式？</think>### Neo4j 数据导入代码示例（不使用 Python） 以下是使用 Neo4j 原生工具和 Cypher 语句的数据导入方法，无需 Python： #### 1. 使用 `LOAD CSV` 导入节点和关系 ```cypher // 清空数据库（可选） MATCH (n) DETACH DELETE n; // 导入人员节点 LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///persons.csv' AS row CREATE (:Person { id: toInteger(row.id), name: row.name, age: toInteger(row.age), city: row.city }); // 创建索引 CREATE INDEX person_id_index FOR (p:Person) ON (p.id); // 导入朋友关系 LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///relationships.csv' AS row MATCH (p1:Person {id: toInteger(row.person1)}) MATCH (p2:Person {id: toInteger(row.person2)}) CREATE (p1)-[:FRIEND { since: row.since, closeness: toFloat(row.closeness) }]->(p2); ``` #### 2. 使用 `neo4j-admin` 命令行工具（大数据集） ```bash # 停止 Neo4j 服务 neo4j stop # 导入节点和关系（CSV 格式） neo4j-admin database import full \ --nodes=Person=import/persons.csv \ --relationships=FRIEND=import/relationships.csv \ --delimiter="," \ --array-delimiter="|" \ --ignore-missing-nodes=true # 启动 Neo4j 服务 neo4j start ``` #### 3. 使用 APOC 库导入 JSON 数据 ```cypher // 安装 APOC 库后使用 CALL apoc.load.json("file:///data.json") YIELD value UNWIND value.persons AS person CREATE (p:Person) SET p = person; CALL apoc.load.json("file:///data.json") YIELD value UNWIND value.relationships AS rel MATCH (a:Person {id: rel.source}) MATCH (b:Person {id: rel.target}) CREATE (a)-[:FRIEND]->(b); ``` #### 4. 使用 Cypher 直接创建数据 ```cypher // 手动创建节点 CREATE (:Person {id: 1, name: 'Alice', age: 30, city: 'London'}), (:Person {id: 2, name: 'Bob', age: 28, city: 'Paris'}), (:Person {id: 3, name: 'Charlie', age: 35, city: 'Berlin'}); // 手动创建关系 MATCH (a:Person {name: 'Alice'}) MATCH (b:Person {name: 'Bob'}) CREATE (a)-[:FRIEND {since: '2020-01-01', closeness: 0.8}]->(b); ``` ### 文件格式要求 1. **节点 CSV 示例** (`persons.csv`): ```csv id,name,age,city 1,Alice,30,London 2,Bob,28,Paris 3,Charlie,35,Berlin ``` 2. **关系 CSV 示例** (`relationships.csv`): ```csv person1,person2,since,closeness 1,2,2020-01-01,0.8 2,3,2021-03-15,0.6 ``` ### 最佳实践 1. **路径设置**：将文件放在 Neo4j 的 `import` 目录下 2. **批量提交**：大数据集添加自动提交[^1] ```cypher :auto USING PERIODIC COMMIT 500 LOAD CSV ... ``` 3. **数据清洗**：导入前处理空值 ```cypher LOAD CSV ... AS row WITH row WHERE row.name IS NOT NULL ... ``` 4. **约束优化**：创建唯一约束加速导入 ```cypher CREATE CONSTRAINT person_id_unique FOR (p:Person) REQUIRE p.id IS UNIQUE; ``` > 完整文档参考：[Neo4j Data Import Guide](https://neo4j.com/docs/operations-manual/current/tools/import/)[^2]