cypher vs. sql

Cypher vs. SQL

在图数据库和关系数据库中，Cypher 和 SQL 都是用于数据操作的查询语言，但它们的设计和应用方式有所不同。Cypher 是为图数据库（如 Neo4j 和 Memgraph）设计的，适用于处理节点和边的图状结构；SQL 则是关系型数据库的查询语言，专为操作表格数据而设计。下面是两种语言在 CRUD 操作上的对比：

1. 创建 (Create)

Cypher（在图数据库中创建节点和关系）：

// 创建一个 Person 节点 CREATE (p:Person {name: "Alice", age: 30})

// 创建一个节点和它之间的关系 CREATE (p1:Person {name: "Alice"}) CREATE (p2:Person {name: "Bob"}) CREATE (p1)-[:FRIEND]->(p2)

SQL（在关系数据库中创建记录）：

-- 创建 Person 表中的一条记录 INSERT INTO Person (name, age) VALUES ("Alice", 30);

-- 在 Friend 表中表示 Alice 和 Bob 是朋友 INSERT INTO Person (name) VALUES ("Alice"), ("Bob"); INSERT INTO Friend (person1, person2) VALUES ("Alice", "Bob");

1. 读取 (Read)

Cypher：

// 查找所有名为 "Alice" 的 Person 节点 MATCH (p:Person {name: "Alice"}) RETURN p

// 查找 Alice 的所有朋友 MATCH (p1:Person {name: "Alice"})-[:FRIEND]->(p2:Person) RETURN p2

SQL：

-- 查询所有名为 "Alice" 的 Person 记录 SELECT * FROM Person WHERE name = "Alice";

-- 查找 Alice 的所有朋友 SELECT p2.* FROM Person p1 JOIN Friend f ON p1.name = f.person1 JOIN Person p2 ON f.person2 = p2.name WHERE p1.name = "Alice";

1. 更新 (Update)

Cypher：

// 将名为 "Alice" 的 Person 节点的年龄更新为 31 MATCH (p:Person {name: "Alice"}) SET p.age = 31

SQL：

-- 将 Person 表中名为 "Alice" 的记录的年龄更新为 31 UPDATE Person SET age = 31 WHERE name = "Alice";

1. 删除 (Delete)

Cypher：

// 删除名为 "Alice" 的 Person 节点以及其所有关系 MATCH (p:Person {name: "Alice"}) DETACH DELETE p

SQL：

-- 删除 Person 表中名为 "Alice" 的记录 DELETE FROM Person WHERE name = "Alice";

-- 删除 Friend 表中涉及 Alice 的关系 DELETE FROM Friend WHERE person1 = "Alice" OR person2 = "Alice";

tips

在 Neo4j 中，如果你想查询从 A 类节点到 B 类节点之间经过若干节点和边的所有路径，并取出所有 B 类节点，你可以使用 Cypher 的可变长度路径查询。假设 A 类节点有标签 A，B 类节点有标签 B，你可以通过以下查询来实现：

MATCH (a:A)-[:RELATIONSHIP*]-(b:B)
RETURN b

在这个查询中：

• (a:A) 匹配具有 A 标签的节点。
• [:RELATIONSHIP*] 表示路径中可能经过任意数量的关系（RELATIONSHIP 是关系的类型，你可以根据实际情况更改）。
• (b:B) 匹配具有 B 标签的节点。
• RETURN b 返回所有符合条件的 B 类节点。

说明

• [:RELATIONSHIP*]：可变长度的路径，表示可以经过 0 到任意数量的中间节点和关系。如果你只想匹配特定长度的路径，可以限制长度，如 [:RELATIONSHIP*1..3]（表示路径长度为 1 到 3）。
• RELATIONSHIP 是关系类型，你可以替换为实际的关系名，或者使用 [:] 表示任何关系类型。
• 查询返回的是所有与 A 类节点有连接路径的 B 类节点。

示例：查找 A 类用户到 B 类产品的路径

如果你有一个社交网络，其中 A 类节点表示用户，B 类节点表示产品，并且用户和产品之间有多种关系（例如，PURCHASED、LIKED 等），你可以用以下查询找出所有连接到 A 类用户的 B 类产品：

MATCH (a:A)-[*]-(b:B)
RETURN DISTINCT b

这里 [*] 匹配任意类型的关系和任意数量的中间节点，DISTINCT 确保返回的 B 类节点不重复。

限制路径长度

如果你只关心从 A 类节点到 B 类节点的特定长度的路径，可以用以下查询。例如，限制路径长度在 2 到 4 之间：

MATCH (a:A)-[*2..4]-(b:B)
RETURN DISTINCT b

这个查询将返回所有从 A 类节点到 B 类节点的长度为 2 到 4 的路径。