Neo4j 常用语法速查（Cypher）

Cypher 是 Neo4j 的查询语言，类似关系型数据库的 SQL，专门用于操作节点（Node） 、关系（Relationship） 、属性（Property）。

本文档包含增删改查、索引、函数、高级查询 等高频语法，每条语法带可直接运行的示例，可直接复制使用，适合新手入门和日常开发查阅。

一、基础概念

• 节点 ：实体，用 () 表示，例：(p:Person {name:"张三"})

• 关系 ：节点连接，用 -> 或 <- 表示，例：-[:FRIEND]->

• 标签 ：节点分类，用 :标签名 表示

• 属性 ：键值对，用 {key:value} 表示

二、创建语法（CREATE）

1. 创建单个节点

# 创建无属性节点
CREATE (n)
​
# 创建带标签+属性的节点
CREATE (p:Person {name:"张三", age:25, city:"北京"})

2. 批量创建节点

CREATE (p1:Person {name:"李四", age:23}),
       (p2:Person {name:"王五", age:28})

3. 创建节点+关系（最常用）

# 创建两个节点 + 他们之间的关系
CREATE (p:Person {name:"张三"})-[:FRIEND {since:2020}]->(f:Person {name:"赵六"})

4. 给已有节点创建关系

# 先匹配节点，再建立关系
MATCH (a:Person {name:"张三"}), (b:Person {name:"李四"})
CREATE (a)-[:COLLEAGUE {department:"研发"}]->(b)

三、查询语法（MATCH + RETURN）

1. 查询所有节点

MATCH (n) RETURN n

2. 查询指定标签的所有节点

MATCH (p:Person) RETURN p

3. 按属性条件查询节点

# 精确匹配
MATCH (p:Person {name:"张三"}) RETURN p
​
# 条件过滤（WHERE）
MATCH (p:Person) WHERE p.age > 25 RETURN p.name, p.age

4. 查询节点+关系（路径查询）

# 查询张三的所有朋友
MATCH (p:Person {name:"张三"})-[:FRIEND]->(f) RETURN p.name, f.name
​
# 查询双向关系
MATCH (p)-[:FRIEND]-(f) WHERE p.name="张三" RETURN f

5. 限制返回条数（LIMIT）

MATCH (p:Person) RETURN p LIMIT 3

6. 排序（ORDER BY）

MATCH (p:Person) RETURN p.name, p.age ORDER BY p.age DESC

四、删除语法（DELETE）

1. 删除单个节点（无关联关系）

MATCH (p:Person {name:"赵六"}) DELETE p

2. 删除节点+关联的所有关系（强制删除）

MATCH (p:Person {name:"张三"}) DETACH DELETE p

3. 删除关系

MATCH (a)-[r:FRIEND]->(b) WHERE a.name="张三" DELETE r

4. 删除所有节点+关系（谨慎使用）

MATCH (n) DETACH DELETE n

五、修改语法（SET / REMOVE）

1. 修改/新增节点属性

# 修改年龄
MATCH (p:Person {name:"张三"}) SET p.age = 26
​
# 新增属性
MATCH (p:Person {name:"张三"}) SET p.gender = "男"

2. 批量修改属性

MATCH (p:Person) SET p.city = "上海"

3. 删除节点属性

MATCH (p:Person {name:"张三"}) REMOVE p.city

4. 删除节点标签

MATCH (p:Person {name:"张三"}) REMOVE p:Person

六、高级查询语法

1. 模糊查询（CONTAINS / STARTS WITH / ENDS WITH）

# 包含"三"
MATCH (p:Person) WHERE p.name CONTAINS "三" RETURN p
​
# 以"张"开头
MATCH (p:Person) WHERE p.name STARTS WITH "张" RETURN p

2. 去重查询（DISTINCT）

MATCH (p:Person) RETURN DISTINCT p.city

3. 聚合函数（COUNT / SUM / AVG / MAX / MIN）

# 统计人数
MATCH (p:Person) RETURN COUNT(p) AS total
​
# 平均年龄
MATCH (p:Person) RETURN AVG(p.age) AS avg_age

4. 路径深度查询（查找N度关系）

# 查找张三的 1~3 度朋友
MATCH (p:Person {name:"张三"})-[:FRIEND*1..3]->(f) RETURN f

5. 多条件组合查询

MATCH (p:Person)
WHERE p.age > 20 AND p.city = "北京" OR p.name = "李四"
RETURN p

七、索引与约束（性能优化）

1. 创建索引（加速查询）

# 给 Person 标签的 name 属性创建索引
CREATE INDEX idx_person_name FOR (p:Person) ON (p.name)

2. 删除索引

DROP INDEX idx_person_name

3. 创建唯一约束（属性不重复）

CREATE CONSTRAINT unique_person_name FOR (p:Person) REQUIRE p.name IS UNIQUE

4. 删除约束

DROP CONSTRAINT unique_person_name

八、常用函数

1. 字符串函数

# 转大写
RETURN UPPER("张三")
​
# 字符串长度
MATCH (p:Person) RETURN length(p.name)

2. 时间函数

# 当前时间
RETURN date()
RETURN datetime()

3. 判断函数

# 判断属性是否存在
MATCH (p:Person) WHERE exists(p.age) RETURN p

九、MERGE 语法（存在则更新，不存在则创建）

1. 节点 MERGE

# 张三存在则不创建，不存在则创建
MERGE (p:Person {name:"张三"})
ON CREATE SET p.create_time = datetime()  # 创建时执行
ON MATCH SET p.update_time = datetime()   # 匹配时执行

2. 关系 MERGE

MATCH (a:Person {name:"张三"}), (b:Person {name:"李四"})
MERGE (a)-[:FRIEND]->(b)

十、导入/导出（常用）

1. 从 CSV 导入节点

LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///person.csv" AS row
CREATE (p:Person {name:row.name, age:toInteger(row.age)})

2. 查询结果导出为 CSV

MATCH (p:Person) RETURN p.name, p.age

说明：Neo4j Browser 中直接点击查询结果右上角的导出图标，即可保存为 CSV 文件。

十一、核心总结

• 核心语法 ：CREATE（增）、MATCH（查）、SET（改）、DELETE（删）、MERGE（存在更新）

• 核心元素 ：节点（()）、关系（-[]->）、标签（:标签）、属性（{}）

• 高频场景：节点+关系创建、条件查询、路径查询、索引优化、去重/聚合

• 注意事项 ：删除关联节点必须使用 DETACH DELETE，避免因关联关系导致删除失败；创建索引和约束可大幅提升查询性能。