图技术景观图
这是图技术景观图，基于Janos Szendi-Varga的出色工作。我拿了他的基本CSV文件，并将其导入到Google Sheet中。然后我做了一些微小的建模更改和一些数据清理，最终得到这样的模型
让我们加载数据
我将使用一个“仅Cypher”的导入脚本加载数据，它大约有700行（215个节点，496个关系）需要创建。以下是它
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MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:65}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:65}) CREATE (n1)-[r:`MARKETS_SERVICE`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:70}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:70}) CREATE (n1)-[r:`MARKETS_SERVICE`]->(n2);
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MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:100}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:103}) CREATE (n1)-[r:`MARKETS_PRODUCT`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:100}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:104}) CREATE (n1)-[r:`MARKETS_PRODUCT`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:100}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:101}) CREATE (n1)-[r:`MARKETS_SERVICE`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:4}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:6}) CREATE (n1)-[r:`MARKETS_SERVICE`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:22}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:86}) CREATE (n1)-[r:`MARKETS_PRODUCT`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:135}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:136}) CREATE (n1)-[r:`MARKETS_PRODUCT`]->(n2);
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MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:154}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:153}) CREATE (n1)-[r:`MARKETS_PRODUCT`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:155}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:156}) CREATE (n1)-[r:`MARKETS_PRODUCT`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:14}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:107}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:18}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:107}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:44}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:107}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:53}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:107}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:54}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:107}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:92}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:107}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
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MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:108}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:107}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:109}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:107}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:120}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:107}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:121}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:107}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
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MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:125}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:107}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:149}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:107}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:158}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:107}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
MATCH (n1:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:170}), (n2:`UNIQUE IMPORT LABEL`{`UNIQUE IMPORT ID`:169}) CREATE (n1)-[r:`COVERS`]->(n2);
MATCH (n:`UNIQUE IMPORT LABEL`) WITH n LIMIT 20000 REMOVE n:`UNIQUE IMPORT LABEL` REMOVE n.`UNIQUE IMPORT ID`;
DROP CONSTRAINT ON (node:`UNIQUE IMPORT LABEL`) ASSERT node.`UNIQUE IMPORT ID` IS UNIQUE;现在我们有了数据，但我们需要查看一下。
让我们看一下图
以下是我们现在拥有的完整图
现在让我们做一些简单的查询
查找名称中包含“graph”的公司及其邻居
以下是查询
match path = (n:Company)--()
where n.name contains "Graph"
return path看看结果
查找Neo4j及其邻居的邻居
以下是查询
match path = (c:Company {name:"Neo4j"})-[*..2]-(n) return path看看结果
最后，让我们看看一些路径查找。
在Neo4j和GraphAware之间寻找路径。
以下是查询
match (c1:Company {name:"Neo4j"}), (c2:Company {name:"GraphAware"}),
path = allshortestpaths ((c1)-[*]-(c2))
return path让我们看看结果
希望这些内容很有趣。
这只是一个开始…
我们还有很多其他事情可以查看。如果您感兴趣，请使用下面的控制台进行探索。
我希望这个gist对你来说很有趣，希望我们很快再见。
这个gist是由Rik Van Bruggen创建的
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