Cypher 是 Neo4j 专用的查询语言

Neo4j图中数据的特点,和SQL做对比学习。

1️⃣ 一个节点可以有多个标签(Label)

SQL 的一行数据只能属于一个表。

但在 Neo4j 中,一个节点可以同时拥有多个标签。

cypher 复制代码
CREATE (p:Person:Doctor:Employee {name: "张三"})

这个节点既是 Person,又是 Doctor,还是 Employee,这在 SQL 里是做不到的(不能一行数据同时属于三个表)。


2️⃣ Neo4j 中没有"固定字段结构"

SQL 中每张表都有定义好的字段结构:

sql 复制代码
CREATE TABLE patient (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  dob DATE
);

但是 Neo4j 中的节点可以没有固定属性结构,每个节点都有"动态 schema"。

cypher 复制代码
CREATE (a:Patient {id: 1, name: "Alice"})
CREATE (b:Patient {id: 2, blood_type: "A+"})

这两个 Patient 节点的字段可以完全不同。

🧠 所以说:

Neo4j 是 schema-less(无模式) 的,而 SQL 是强模式(schema-on-write)


3️⃣ Neo4j 有边(关系),SQL 没有这个概念

这是最大的本质区别。

  • Neo4j 把"关系"当成一等公民,每个关系是可以存属性、有方向、有类型的。
  • SQL 只是用"外键"这种隐式连接去表达两个表之间的关系。

📌 举例:Neo4j 的关系

cypher 复制代码
(p:Patient)-[:HAS_VISIT {date: "2023-08-01"}]->(v:Visit)

这条边有属性,可以查询、有方向、可扩展,非常强大。

SQL 只能写:

sql 复制代码
SELECT * FROM patient
JOIN visit ON patient.id = visit.patient_id;

但不能表示边的属性。


✅ 更准确的类比方式(建议记法)

SQL 概念 Neo4j 中的本质区别 建议记法
表 table 没有直接对应;一个 label 是一类实体 Label ≈ 实体类型
行 row Node(但是非结构化的) Node ≈ 实体
列 column Node/Relationship 的属性(但不统一) Property ≈ 动态字段
外键 foreign key 显式的有向边,带属性,具语义 Relationship(有方向、有类型)
联表 JOIN 通过 MATCH + 关系匹配实现 路径匹配(MATCH)

✅ 你可以这样理解 Neo4j 的设计哲学

Neo4j 不是表格 → 是图

它不是"表与表之间的关系",而是:

节点与节点之间的直接连接,用关系表示

Neo4j 里的查询是:

  • 沿着边走(路径匹配)
  • 不靠表联结(JOIN)

🧠 总结

类别 SQL Neo4j
数据单位 行(row) 节点(node)
分类方式 表(table) 标签(label),且可多个
连接方式 外键 + JOIN 显式边 + MATCH 路径
结构 固定字段 动态字段,灵活
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