Neo4j导入CSV文件全攻略

CSV（Comma-Separated Values）文件是一种常见的数据交换格式，它可以通过序列化数据到文件中的方式来进行数据的移植。Neo4j是一款图数据库，支持使用CSV文件进行数据导入，通过导入CSV文件，可以快速地将数据快速存储到数据库中。本文将从多个方面详细地阐述Neo4j导入CSV文件的方法，帮助读者快速上手。

一、导入CSV文件简介

在Neo4j中导入CSV文件是一种快速简便的方式，使用Neo4j的LOAD CSV命令，可以一次性将CSV文件中的数据存储到图数据库中。LOAD CSV命令将CSV文件中的每一行看做一个节点，并将每个列看做该节点的属性。其语法如下：

LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///movies.csv" AS line
CREATE (:Movie {title: line.title, released: line.released, tagline: line.tagline})

以上命令将文件movies.csv导入数据库中，其中，每行数据视为一个节点，节点类型为Movie，节点属性包括title、released和tagline。通过以上方式，可以轻松将CSV文件中的数据进行导入。下面将详细介绍Neo4j导入CSV文件的各个方面。

二、CSV文件格式

Neo4j支持多种CSV文件格式，其中包括：只有节点、只有边、同时包括节点和边。在实际应用中，需要根据数据的不同来选择不同的CSV文件格式。下面将以导入只有节点的CSV文件为例进行讲解。

只有节点的CSV文件可以非常简单，每一行表示一个节点及其属性，每一行中每个列代表这个节点的某一个属性值，如下面的例子：

name,age,gender
Tom,25,male
Mary,35,female
John,45,male

以上CSV文件描述了3个人员的信息，分别包括姓名、年龄和性别。在Neo4j中，可以通过以下方式将此文件导入到数据库中：

LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///people.csv" AS line
CREATE (:Person {name: line.name, age: line.age, gender: line.gender})

以上命令将数据文件导入数据库中，每行数据都会被视为一个Person节点，该节点包括其中的name、age和gender属性。

三、CSV文件路径

在Neo4j中导入CSV文件需要指定文件的路径。可以通过以下方式指定文件的路径：

"file:///path/to/file.csv"

其中，path/to代表文件的路径和文件名，必须指定文件的绝对路径才能被Neo4j正确识别。文件名应包括.csv后缀。此外，也可以将文件上传到Neo4j的import文件夹中，并通过以下方式引用该文件：

"file:///import/file.csv"

四、CSV头部

CSV头部指的是CSV文件中列的名称。在Neo4j中，可以使用WITH HEADERS关键字指定CSV文件具有头部，并将头部列名作为节点的属性名称。以下是一个包含头部的CSV文件的例子：

name,age,gender
Tom,25,male
Mary,35,female
John,45,male

要使用WITH HEADERS关键字来指定CSV文件中包含头部，其语法如下：

LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///people.csv" AS line
CREATE (:Person {name: line.name, age: line.age, gender: line.gender})

以上命令中，使用WITH HEADERS指定了CSV文件中包含头部，同时将name、age和gender作为Person节点的属性。

五、CSV的分隔符和转义字符

CSV文件通常使用逗号（,）作为分隔符，但是也允许使用其他的分隔符。在Neo4j中，可以使用以下语法指定CSV文件的分隔符：

LOAD CSV FROM "file:///people.csv" AS line
 FIELDTERMINATOR ","
 CREATE (:Person {name: line[0], age: line[1], gender: line[2]})

以上命令中，使用FIELDTERMINATOR指定了CSV文件中的分隔符为逗号(,)，同时使用line[X]获取文件中的每个字段的值。

在CSV文件中，某些列可能包含逗号或其他分隔符，需要使用转义字符进行转义。在Neo4j中，可以使用以下语法指定CSV文件的转义字符：

LOAD CSV FROM 'file:///people.csv' AS line
 FIELDTERMINATOR ',' ESCAPE '\\'
 CREATE (:Person {name: line[0], age: line[1], gender: line[2]})

以上命令中，使用ESCAPE指定了转义字符为\，如果CSV文件中存在需要转义的字符，需要在该字符前面加上转义字符。

六、CSV文件中的空值

在CSV文件中，可能会存在一些空值，也就是某些属性没有值的情况。在Neo4j中，可以使用以下语法指定如何处理空值：

LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///people.csv" AS line
 CREATE (:Person {name: line.name, age: TOINT(line.age), money: CASE WHEN line.money  "" THEN TOFLOAT(line.money) ELSE null END})

以上命令中，使用TOINT函数将line.age转换为整型，使用CASE WHEN…THEN…ELSE…END语句处理属性money的空值。

七、CSV文件中的日期

在CSV文件中，可能包含日期字段。在Neo4j中可以支持多种日期格式。在使用LOAD CSV时，可以通过使用转换函数将CSV文件中的日期转换成Neo4j支持的日期类型。下面是在导入CSV文件时将日期转换成Neo4j日期类型的示例：

LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///transactions.csv' AS row WITH row, date(datetime({epochmillis:toInteger(row.date)})) AS date CREATE (t:Transaction {amount: row.amount, date: date})

以上例子中，使用datetime函数将row.date转换成日期类型，并返回一个epoch时间戳，然后使用date函数将时间戳转换成Neo4j支持的日期类型，并将其存储到Transaction节点的date属性中。

八、CSV数据导入性能优化

在大规模数据导入时，可以使用以下技巧来优化导入性能：

1. 使用WITH BATCH每批导入一定量的数据

可以使用WITH BATCH语句来指定每批导入的数据量，以减少内存占用和I/O操作。以下是一个例子：

USING PERIODIC COMMIT 500
 LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///people.csv" AS line WITH line
 CREATE (:Person {name: line.name, age: line.age, gender: line.gender})

以上命令中，使用PERIODIC COMMIT 500语句来指定每批导入500条数据。

2. 关闭自动索引

当数据规模达到一定程度之后，自动索引可能会影响数据导入的性能，此时需要关闭自动索引，可以使用以下语句关闭自动索引：

CALL db.indexes()
 YIELD tokenNames, properties WHERE tokenNames = ['Person'] AND properties = ['name']
 CALL db.index.fulltext.drop(tokenNames[0], properties[0]);

以上语句中，使用CALL db.indexes()查询所有的索引，然后使用CALL db.index.fulltext.drop(‘indexName’)删除索引。

3. 合理利用多线程

Neo4j支持在LOAD CSV命令中指定使用的线程数量。可以使用以下语句指定线程数量：

CALL apoc.periodic.iterate('
 LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///people.csv" AS row
 RETURN row
','
 MERGE (p:Person {name: row.name})
 SET p.age = toInteger(row.age)
', {batchSize: 10000, parallel: true})

以上语句中，可以通过parallel参数指定启用的线程数，以提高数据导入的速度。

九、小结

本文介绍了Neo4j导入CSV文件的全过程，包括CSV文件格式，CSV文件路径，CSV头部，CSV的分隔符和转义字符，CSV文件中的空值和日期，CSV数据导入性能优化等方面。通过本文的介绍，读者可以快速地了解Neo4j导入CSV文件的相关知识，并能够使用Neo4j的LOAD CSV命令将CSV文件数据导入到图数据库中。