Neo4j導入CSV文件全攻略

CSV（Comma-Separated Values）文件是一種常見的數據交換格式，它可以通過序列化數據到文件中的方式來進行數據的移植。Neo4j是一款圖數據庫，支持使用CSV文件進行數據導入，通過導入CSV文件，可以快速地將數據快速存儲到數據庫中。本文將從多個方面詳細地闡述Neo4j導入CSV文件的方法，幫助讀者快速上手。

一、導入CSV文件簡介

在Neo4j中導入CSV文件是一種快速簡便的方式，使用Neo4j的LOAD CSV命令，可以一次性將CSV文件中的數據存儲到圖數據庫中。LOAD CSV命令將CSV文件中的每一行看做一個節點，並將每個列看做該節點的屬性。其語法如下：

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

以上命令將文件movies.csv導入數據庫中，其中，每行數據視為一個節點，節點類型為Movie，節點屬性包括title、released和tagline。通過以上方式，可以輕鬆將CSV文件中的數據進行導入。下面將詳細介紹Neo4j導入CSV文件的各個方面。

二、CSV文件格式

Neo4j支持多種CSV文件格式，其中包括：只有節點、只有邊、同時包括節點和邊。在實際應用中，需要根據數據的不同來選擇不同的CSV文件格式。下面將以導入只有節點的CSV文件為例進行講解。

只有節點的CSV文件可以非常簡單，每一行表示一個節點及其屬性，每一行中每個列代表這個節點的某一個屬性值，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個人員的信息，分別包括姓名、年齡和性別。在Neo4j中，可以通過以下方式將此文件導入到數據庫中：

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

以上命令將數據文件導入數據庫中，每行數據都會被視為一個Person節點，該節點包括其中的name、age和gender屬性。

三、CSV文件路徑

在Neo4j中導入CSV文件需要指定文件的路徑。可以通過以下方式指定文件的路徑：

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

其中，path/to代表文件的路徑和文件名，必須指定文件的絕對路徑才能被Neo4j正確識別。文件名應包括.csv後綴。此外，也可以將文件上傳到Neo4j的import文件夾中，並通過以下方式引用該文件：

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

四、CSV頭部

CSV頭部指的是CSV文件中列的名稱。在Neo4j中，可以使用WITH HEADERS關鍵字指定CSV文件具有頭部，並將頭部列名作為節點的屬性名稱。以下是一個包含頭部的CSV文件的例子：

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

要使用WITH HEADERS關鍵字來指定CSV文件中包含頭部，其語法如下：

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文件中包含頭部，同時將name、age和gender作為Person節點的屬性。

五、CSV的分隔符和轉義字符

CSV文件通常使用逗號（,）作為分隔符，但是也允許使用其他的分隔符。在Neo4j中，可以使用以下語法指定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文件中的分隔符為逗號(,)，同時使用line[X]獲取文件中的每個字段的值。

在CSV文件中，某些列可能包含逗號或其他分隔符，需要使用轉義字符進行轉義。在Neo4j中，可以使用以下語法指定CSV文件的轉義字符：

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指定了轉義字符為\，如果CSV文件中存在需要轉義的字符，需要在該字符前面加上轉義字符。

六、CSV文件中的空值

在CSV文件中，可能會存在一些空值，也就是某些屬性沒有值的情況。在Neo4j中，可以使用以下語法指定如何處理空值：

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函數將line.age轉換為整型，使用CASE WHEN…THEN…ELSE…END語句處理屬性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中可以支持多種日期格式。在使用LOAD CSV時，可以通過使用轉換函數將CSV文件中的日期轉換成Neo4j支持的日期類型。下面是在導入CSV文件時將日期轉換成Neo4j日期類型的示例：

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函數將row.date轉換成日期類型，並返回一個epoch時間戳，然後使用date函數將時間戳轉換成Neo4j支持的日期類型，並將其存儲到Transaction節點的date屬性中。

八、CSV數據導入性能優化

在大規模數據導入時，可以使用以下技巧來優化導入性能：

1. 使用WITH BATCH每批導入一定量的數據

可以使用WITH BATCH語句來指定每批導入的數據量，以減少內存佔用和I/O操作。以下是一個例子：

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語句來指定每批導入500條數據。

2. 關閉自動索引

當數據規模達到一定程度之後，自動索引可能會影響數據導入的性能，此時需要關閉自動索引，可以使用以下語句關閉自動索引：

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

以上語句中，使用CALL db.indexes()查詢所有的索引，然後使用CALL db.index.fulltext.drop(‘indexName’)刪除索引。

3. 合理利用多線程

Neo4j支持在LOAD CSV命令中指定使用的線程數量。可以使用以下語句指定線程數量：

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})

以上語句中，可以通過parallel參數指定啟用的線程數，以提高數據導入的速度。

九、小結

本文介紹了Neo4j導入CSV文件的全過程，包括CSV文件格式，CSV文件路徑，CSV頭部，CSV的分隔符和轉義字符，CSV文件中的空值和日期，CSV數據導入性能優化等方面。通過本文的介紹，讀者可以快速地了解Neo4j導入CSV文件的相關知識，並能夠使用Neo4j的LOAD CSV命令將CSV文件數據導入到圖數據庫中。