tugraph neo4j driver 使用

微……风

467人浏览 · 2025-07-07 22:49:20

微……风 · 2025-07-07 22:49:20 发布

项目地址和引入依赖

依赖仓库地址

 <repositories>
        <repository>
            <id>custom-repo</id> <!-- 仓库的唯一标识 -->
            <url>http://47.109.156.230:13888/repository/internal/</url> <!-- 指定的仓库 URL -->
            <releases>
                <enabled>true</enabled> <!-- 允许拉取 release 版本 -->
            </releases>
            <snapshots>
                <enabled>true</enabled> <!-- 允许拉取 snapshot 版本 -->
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>

使用方式
(因为没有想好项目名称，所有定为了field-filter)

		<dependency>
            <groupId>com.yzm.project</groupId>
   		 	<artifactId>field-filter</artifactId>
    		<version>1.0.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.codehaus.groovy</groupId>
            <artifactId>groovy</artifactId>
            <version>3.0.10</version>
            <scope>compile</scope>
        </dependency>

githup

fieldFilter

转换脚本

ParseCode.txt

匹配规则介绍

1.案例数据

{
"memo": "行政区",
"field": dictProvince,
"fields": ["dictProvince", "dictCity", "dictCounty"],
"isArray": true,
"isRootArray": false,
"index": [0, 0, 0],
"type": ["val", "val", "val"],
"shell": "params.dictProvince + '/' + params.dictCity + '/' + params.dictCounty"
}

{
"memo": "分辨率",
"field": "dictRawResolution",
"isArray": true,
"type": "val",
"isRootArray": false,
"index": 0
}

字段介绍

memo: 字段描述
field: 字段名 
fields 字段名列表 field和fields二选一
isArray: 是否有多个重名字段
isRootArray: 根对象是否是列表数据
index:多个重名字段取第几个 多个针对fields,坐标一一对应
shell: 需要拿到结果后再进行处理脚本
type: val 基本值 map 对象值 array 列表值

tugraph

使用demo

1.1 构建图模型

/**
* MyEdge
*
* @author yzm
* @version 1.0
* @description 线模型结构
* @date 2025/6/27 20:02
*/
class MyEdge extends Edge {

@Field(columnType = "STRING")
String to

@Field(columnType = "STRING")
String from


@Field(columnType = "STRING")
String relation


}




/**
* MyNode
*
* @author yzm
* @version 1.0
* @description 点模型结构
* @date 2025/6/27 20:04
*/
class MyNode extends Node {

@Id
@Field(columnType = "STRING")
String id

@Field(columnType = "STRING")
String name

@Field(columnType = "INT8")
Integer age


}

1.2 构建图数据创建图


def driver = new TuGraphDriver(hostUrl: '*.*.*.*', password: '****')
//1.注册图数据源
TuGraphConfig.instance.register(driver)
//2.切换当前线程使用的图数据源
TuGraphConfig.instance.getUseDriver()


//3.创建 man 节点 放入张三 李四 数据
def zs = new MyNode(name: '张三', age: 18, node_name: 'man')
def ls = new MyNode(name: '李四', age: 20, node_name: 'man')

//4.创建 woman 节点 放入李小红 王华 数据
def lxh = new MyNode(name: '李小红', age: 20, node_name: 'woman')
def ww = new MyNode(name: '王华', age: 22, node_name: 'woman')

//5.创建关系
def edge1 = new MyEdge(edge_name: 'boy_friend', fromNode_name: 'man', toNode_name: 'woman', from: '张三', to: '李小红', relation: '男朋友', toBindNode: lxh)
def edge2 = new MyEdge(edge_name: 'friend', fromNode_name: 'man', toNode_name: 'woman', from: '张三', to: '王华', relation: '朋友' , toBindNode: ww)
zs.edgeList << edge1
zs.edgeList << edge2
def graph = new Graph(name: 'person_relation', nodeList: [zs, ls, lxh, ww])

//6.持久化图数据
graph.persistence()

1.3 查询整图

def driver = new TuGraphDriver(hostUrl: '192.168.110.10', password: 'yuezhiming@Q123')
//1.注册图数据源
TuGraphConfig.instance.register(driver)
//2.切换当前线程使用的图数据源
TuGraphConfig.instance.getUseDriver()
//7.读取整图数据
def read = Graph.read('person_relation')

2.使用方法

def graph = Graph.read('person_relation')

(一)、驱动提供
1.创建图
graph.createGraph(String graphName)
//2.判断图是否存在
existsGraph(String graphName)
//3.删除图
deleteGraph(String graphName)
//4.选中图
checkedGraph(String graphName)
//5.删除所有的点边数据和图schema
dropGraph(String graphName)
//6.只删除所有点边数据, 保留图schema
dropAllVertex(String graphName)
//7.查看图schema
getGraphSchema(String graphName)
//8.列出所有子图
listGraphs()
//9.刷新子图文件系统缓存数据
flushDB(String graphName)
//10.创建点类型
createVertexLabelByJson(String graphName, String json)
//11.查看点类型
getVertexSchema(String graphName, String vertexName)
//12.删除点类型 (该操作会同步删除所有该类型的点数据，数据量大的时候，有时间消耗。)
deleteLabel(String dbName = null, String graphName)
//13.创建边类型
createEdgeLabelByJson(String graphName, String json)
//14.查看边类型
getEdgeSchema(String graphName, String edgeName)
//15.删除边类型
deleteEdgeLabel(String dbName = null, String graphName)
//16.判断点是否已经存在，存在返回true，不存在返回false
isExistPoint(String graphName, String vertexName)
//17.获取点所有数据
getVertexAllData(String graphName, String nodeName)
//18.判断边是否已经存在，存在返回true，不存在返回false
isExistEdge(String graphName, String edgeName)
//19.获取边所有数据
getEdgeAllData(String graphName, String edgeName)
//20.批量upsert点数据
upsertNodeData(String graphName ,String nodeName, List<T> datas)
//21.清空节点数据 
cleanNodeData(String graphName ,String nodeName)
//22.批量upsert边数据(相邻节点主键重名有问题)
upsertEdgeData(String graphName, String edgeName, List<T> nodes, List<T> datas)
//23.批量upsert边数据
upsertEdgeData2(String graphName, String edgeName, List<T> nodes, List<String> props, List<T> datas)
//24.清除边数据
cleanEdgeData(String graphName, String edgeName)
//25.根据当前节点，正向查询后面的所有节点
getPositiveNodes(String graphName, String nodeName)
//26.根据当前节点，反向查询前面的所有节点
getNegativeNodes(String graphName, String nodeName)



（二）、整合提供Graph
//1.整图持久化
persistence()
//2.读取整图数据
static Graph read(String graphName)
//3.获取节点 数据
List<? extends Node> getNode(String nodeName)
//4.获取边数据
List<? extends Edge> getEdge(String edgeName)
//5.以当前节点为准,向下查询所有点(包含自己)
List<? extends Node> getPositiveNodes(String nodeName)
//6.以当前节点为准,向上查询所有点(包含自己)
List<? extends Node> getNegativeNodes(String nodeName)
//7.根据节点生成条件，删除节点数据
<T extends Node> Boolean deleteNode(T node)
//8.根据边生成条件，删除边数据
<T extends Edge> Boolean deleteEdge(T edge)

(三) 底层cypher开放
graph.driver.session().run("CALL db.dropDB()")