使用 LOAD CSV 导入数据到Neo4j

community_811 2022-01-06 18:31:54

在Neo4j中有几种不同的方法可以将 CSV 数据导入 Neo4j,每种方法都有不同的标准和功能。您选择的选项取决于数据集的大小,以及您对各种工具的熟悉程度。

让我们看看 Neo4j 读取和导入 CSV 文件的一些方法。

  1. LOAD CSVCypher 命令:此命令是一个很好的起点,可以处理中小型数据集(最多 1000 万条记录)。 适用于任何设置,包括 AuraDB。
  2. neo4j-admin批量导入工具:命令行工具可用于直接加载大型数据集。 适用于 Neo4j 桌面、Neo4j EE Docker 镜像和本地安装。
  3. Kettle 导入工具:映射并执行数据处理流程的步骤,适用于非常大的数据集,特别是如果开发人员已经熟悉使用此工具。 适用于任何设置,包括 AuraDB。

LOAD CSV子句是 Cypher 查询语言的一部分。我们的Cypher 手册包含一个专门介绍其用法的页面,并且 Neo4j 的各种博客、视频、解决方案和其他材料都使用了该命令。它使用简单,适用范围广。 LOAD CSV不仅仅是您的基本数据摄取机制,因为它将多个方面组合到一个操作中。

  • 支持从 URI 加载/摄取 CSV 数据
  • 将输入数据直接映射到复杂的图/域结构
  • 处理数据转换
  • 支持复杂的计算
  • 创建或合并实体、关系和结构

LOAD CSV可以处理本地和远程文件,并且每个文件都有一些相关的语法。这很容易被忽略并最终导致访问错误,因此我们将尝试在此处澄清规则。

可以使用file:///文件名前的前缀加载本地文件。Neo4j 安全有一个默认设置,本地文件只能从 Neo4j 导入目录中读取,这取决于您的操作系统。

可以直接使用其 URL 引用Web 托管的文件,例如https://host/path/data.csv. 但是,必须设置权限,以便外部源可以读取该文件。

有几件事需要牢记,LOAD CSV还有一些有用的技巧可以处理您可能遇到的各种数据场景。

  • 所有的CSV文件中的数据读取为字符串,所以你需要使用toInteger()toFloat()split()或类似功能的转换数值。
  • 检查您的 Cypher 导入语句是否有拼写错误。标签、属性名称、关系类型和变量区分大小写
  • 数据越干净,加载就越容易。尝试在加载前处理复杂的清理/操作。

问题:

关于LOAD CSV的描述不正确的是?

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Neo4j是一款强大的图形数据库,尤其适用于处理复杂的关系和网络数据。在进行大规模数据分析或系统测试时,导入大量CSV(逗号分隔值)数据是常见的需求。CSV格式因其通用性和简洁性,常被用于数据交换。在这个场景下,"Neo4j大量CSV数据导入测试数据"指的是使用Neo4j导入大量以CSV格式存储的测试数据,以便对系统进行性能验证、功能测试或模拟真实世界的数据情况。 批量导入CSV数据Neo4j,通常涉及以下步骤: 1. **准备工作**:确保你已经安装了 Neo4j 数据库,并了解其基本操作。同时,你需要准备相应的CSV文件,这些文件应包含你要导入数据,每一行代表一个节点或关系,列数据对应于节点属性或关系属性。 2. **配置Neo4j**:在`neo4j.conf`配置文件中,可能需要调整某些设置以优化导入性能,如增大内存分配(`dbms.memory.pagecache.size`)和批处理大小(`dbms.batch_insert.stream_buffer_size`)。 3. **创建模式**:在导入数据之前,需要定义数据模型,即节点和关系的类型。这可以通过Cypher查询语言完成,例如创建节点类型`Person`和`Order`,以及它们之间的`PURCHASED`关系。 4. **编写导入脚本**:使用Cypher批处理脚本可以有效地导入CSV数据。脚本会逐行读取CSV文件,为每行创建相应的节点或关系。例如,`USING PERIODIC COMMIT 1000 LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///order_test.csv' AS row CREATE (:Order {id: row.id, ...})`,这个脚本将每1000行提交一次,避免一次性加载大量数据导致内存溢出。 5. **运行脚本**:在Neo4j的命令行工具(如`neo4j-shell`或`neo4j-browser`)中执行这个脚本。确保CSV文件路径正确,并且服务器有权访问该文件。 6. **监控与优化**:在数据导入过程中,监控系统的资源使用情况(CPU、内存、磁盘I/O),根据需要调整批处理大小和内存配置。如果遇到性能瓶颈,可能需要对数据进行预处理,如去除重复项、转换数据格式等。 7. **验证数据**:导入完成后,通过Cypher查询检查数据是否正确导入,确保所有节点和关系都被创建,并且属性值与CSV文件中的数据一致。 8. **测试**:使用导入的测试数据进行系统功能测试和性能测试,评估Neo4j在处理大规模数据时的性能和稳定性。 批量导入CSV数据Neo4j数据分析和系统测试的重要环节,它可以帮助我们更好地理解和优化数据库性能。通过理解这个过程,我们可以更有效地利用图形数据库处理复杂的数据挑战。
Neo4j是一款强大的图形数据库,尤其适用于处理复杂的关系和网络数据。在进行大规模数据分析或系统测试时,导入大量CSV(逗号分隔值)数据是常见的需求。CSV格式因其通用性和简洁性,常被用于数据交换。在这个场景下,"Neo4j大量CSV数据导入测试数据"指的是使用Neo4j导入大量以CSV格式存储的测试数据,以便对系统进行性能验证、功能测试或模拟真实世界的数据情况。 批量导入CSV数据Neo4j,通常涉及以下步骤: 1. **准备工作**:确保你已经安装了 Neo4j 数据库,并了解其基本操作。同时,你需要准备相应的CSV文件,这些文件应包含你要导入数据,每一行代表一个节点或关系,列数据对应于节点属性或关系属性。 2. **配置Neo4j**:在`neo4j.conf`配置文件中,可能需要调整某些设置以优化导入性能,如增大内存分配(`dbms.memory.pagecache.size`)和批处理大小(`dbms.batch_insert.stream_buffer_size`)。 3. **创建模式**:在导入数据之前,需要定义数据模型,即节点和关系的类型。这可以通过Cypher查询语言完成,例如创建节点类型`Person`和`Order`,以及它们之间的`PURCHASED`关系。 4. **编写导入脚本**:使用Cypher批处理脚本可以有效地导入CSV数据。脚本会逐行读取CSV文件,为每行创建相应的节点或关系。例如,`USING PERIODIC COMMIT 1000 LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///order_test.csv' AS row CREATE (:Order {id: row.id, ...})`,这个脚本将每1000行提交一次,避免一次性加载大量数据导致内存溢出。 5. **运行脚本**:在Neo4j的命令行工具(如`neo4j-shell`或`neo4j-browser`)中执行这个脚本。确保CSV文件路径正确,并且服务器有权访问该文件。 6. **监控与优化**:在数据导入过程中,监控系统的资源使用情况(CPU、内存、磁盘I/O),根据需要调整批处理大小和内存配置。如果遇到性能瓶颈,可能需要对数据进行预处理,如去除重复项、转换数据格式等。 7. **验证数据**:导入完成后,通过Cypher查询检查数据是否正确导入,确保所有节点和关系都被创建,并且属性值与CSV文件中的数据一致。 8. **测试**:使用导入的测试数据进行系统功能测试和性能测试,评估Neo4j在处理大规模数据时的性能和稳定性。 批量导入CSV数据Neo4j数据分析和系统测试的重要环节,它可以帮助我们更好地理解和优化数据库性能。通过理解这个过程,我们可以更有效地利用图形数据库处理复杂的数据挑战。

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