如何使用 Python 将批量数据插入 Neo4j

Question

我想使用 py2neo 将一些数据插入到 Neo4j 中。 Link 到数据文件。 我是Neo4j 的新手。有人能告诉我如何将批量数据插入Neo4j。实际上我想做Neo4j的性能测试.....

我已经尝试过了，但这只是针对小数据集...

from pprint import pprint
from py2neo import neo4j,node, rel
graph_db = neo4j.GraphDatabaseService()

def insert_data():
    die_hard = graph_db.create(
        node(name="Bruce Willis"),
        node(name="John McClane"),
        node(name="Alan Rickman"),
        node(name="Hans Gruber"),
        node(name="Nakatomi Plaza"),
        rel(0, "PLAYS", 1),
        rel(2, "PLAYS", 3),
        rel(1, "VISITS", 4),
        rel(3, "STEALS_FROM", 4),
        rel(1, "KILLS", 3),)
    pprint(die_hard)

insert_data()

错误：

src/test/java/org/neo4j/batchimport/TestDataGenerator.java:3: error: package org.junit does not exist
import org.junit.Ignore;
                ^
src/test/java/org/neo4j/batchimport/TestDataGenerator.java:14: error: cannot find symbol
@Ignore
 ^
  symbol: class Ignore
2 errors

Answer 1

我强烈建议您使用代表“图形导出对象文件格式”的“Geoff”格式。

在这种方法中，您基本上会生成一个包含节点和关系信息的文本文件，然后用于在批量插入中填充数据库。

'Load2Neo'模块用于批量插入信息。

用过它，我可以说它非常快。请务必查看简单的文档here。只要你遵循语法规则，你就会有一个流畅的 Geoff 体验！

Geoff 由 Nigel Small 开发，他也是 Py2Neo（Neo4j 的 Python 驱动程序）的作者。如果您遇到问题并需要快速帮助，请确保将 Nigel 解雇为tweet。他帮忙！

Answer 2

不确定这是否是您遇到的问题，但是当我尝试您的示例时，我在 [name=] 语法上遇到了错误。传递给 node() 构造函数的是字典。 node() 构造函数有多种语法，我没有看到与您使用的语法相匹配的语法。所以，尝试使用这样的字典语法：

node({"name": "Bruce Willis"})

另外，我不确定你是否配置了默认的 neo4j url，但我必须在 new4j.GraphDatabaseService() 调用中指定连接点 url。

因此，您的代码如下所示：

from pprint import pprint
from py2neo import neo4j, node, rel
graph_db = neo4j.GraphDatabaseService('http://localhost:7474/db/data')

def insert_data():
    die_hard = graph_db.create(
        node({"name": "Bruce Willis"}),
        node({"name": "John McClane"}),
        node({"name": "Alan Rickman"}),
        node({"name": "Hans Gruber"}),
        node({"name": "Nakatomi Plaza"}),
        rel(0, "PLAYS", 1),
        rel(2, "PLAYS", 3),
        rel(1, "VISITS", 4),
        rel(3, "STEALS_FROM", 4),
        rel(1, "KILLS", 3),)
    pprint(die_hard)

insert_data()