一、neo4j-admin简要介绍

neo4j-admin是管理neo4j DBMS的主要工具之一，是一种命令行工具。

neo4j admin命令需与当前neo4j用户一致。

（1）位置：以neo4j desktop为例，neo4j-admin在当前project下活动的database的dbms文件夹下的bin文件夹中。

（2）启动方式：

• 打开当前project的terminal；
• 进入bin文件夹：执行cd bin，此时，输入neo4j-admin XX（命令）即可。

（3）语法：neo4j-admin [-hv] [COMMAND]，常用命令如下：

        注意环境和neo4j-admin 版本！

• neo4j-admin -h 或 neo4j-admin --help：显示neo4j-admin帮助信息；
• neo4j-admin -v 或 neo4j-admin --version：打印neo4j-admin版本信息；
• neo4j-admin import：从一系列CSV文件中导入数据，使用详见下一节。

二、neo4j-admin import命令

（1）用途：可用于批量导入CSV数据。

（2）前提：使用者必须有权限对dbmis.directories.data 和dbms.directories.log进行写入操作。

（3）特点：仅可用于初始化未运行的空数据库或创建新的数据库，即：即便一个已存在的存储过数据的数据库被清空也无法执行import命令。

（4）vs LOAD CSV：

LOAD CSV	用于将中小型CSV文件数据导入已存在的数据库 可按需执行LOAD CSV命令多次
neo4j-admin import	用于批量导入格式化的CSV文件 仅可对空数据库使用一次 注意：该命令为离线运行，即：执行该命令前数据库应处于未运行状态（关闭server），执行后许重启neo4j sever，详见下文。

（5）import 命令的使用：

neo4j-admin import  [Options]

• Options为可选项，如有多个，用空格隔开，支持以下选项：

1. --expand -comannds：
2. --verbose：
3. --cache-on-heap[=true/false]：
4. --force[=true/false]：默认为false，如设置为true表示在导入数据前将存在的数据库文件删除，可用于需重新导入数据的场景，例如：在导入真实数据前，先导入了测试数据，打算先看看导入后数据是什么样子，那么可以设置--force=true，这样可以对同一个数据库进行重新导入；
5. --high-io[=true/false]：默认为false，如设置为true
6. --ignore-empty-strings[=true/false]：确定是否忽略数据空字段，默认为false
7. --trim-strings=[true/false]：确定是否在遇到空白行时认为是null，默认为false

三、CSV格式化文件

        neo4j-admin import命令处理的CSV文件需要满足特定的格式，即CSV格式化文件，分为两类：节点文件（node files） 和 关系文件（relationship files）。基本格式为键值对，如下：

<name>:<field_type>

• name：指节点属性和节点ID，其他字段如LABEL等省略name；
• field_type：指字段类型，例如：ID、LABEL等。

（1）其他要求

• CSV文件的编码格式需为UTF-8。

（2） 建议

• 表头单独建文件，以便处理和编辑；
• 用文本编辑器如notepad、vscode等编辑CSV文件，不建议直接用excel或wps编辑，容易导致乱码等问题。

3.1 节点文件格式

      CSV节点文件的表头格式如下：

<nodeId:ID>, <propertyName1>, <propertyName2>, ..., <:LABEL>

• nodeId:ID：自定义的节点编号，对于每个节点这个编号是唯一的，用于创建关系等后续import操作时索引到指定节点；
• propertyNameX：节点属性，对于属性，field_type指data_type，默认为string，可定义的data_type如下表所示；
• :LABEL：（注意前面有冒号，省略了name）非必选，用于指定节点的标签，1个节点可以有多个标签，赋值时多个标签之间用该CSV文件的分隔符隔开，默认为“；”。

属性可定义的data_type（field_type）:
数值类	int, long, float, double
布尔值	boolean
字符类	byte, short, char, string
点类型	point
日期时间	date, localtime, time, localdatetime, datetime, duration

    例1：movies.csv，文件内容如下：

movieId:ID,title,year:int,:LABEL
tt0133093,"The Matrix",1999,Movie
tt0234215,"The Matrix Reloaded",2003,Movie;Sequel
tt0242653,"The Matrix Revolutions",2003,Movie;Sequel

        movies.csv 定义了3个（电影）节点：

• 节点1：ID为tt0133093，名字为The Matrix，年份为1999（整数类型），标签为Movie；
• 节点2：ID为tt0234215，名称为The Matrix Reloaded，年份为2003（整数类型），标签为Movie和Sequel；
• 节点3：ID为tt0242653，名字为The Matrix Revolutions，年份为2003（整数类型），标签为Movie和Sequel。

    例2：actors_header.csv及actors.csv，文件内容如下：

actors_header.csv：
personId:ID,name,:LABEL

actors.csv：
keanu,"Keanu Reeves",Actor
laurence,"Laurence Fishburne",Actor
carrieanne,"Carrie-Anne Moss",Actor

         actors_header.csv和actors.csv定义了3个（演员）节点：

• 节点1：ID为keanu，名字为Keanu Reeves，标签为Actor；
• 节点2：ID为laurence，名字为Laurence Fishburne，标签为Actor；
• 节点3：ID为carrieanne，名字为Carrie-Anne Moss，标签为Actor。

3.2 关系文件格式

CSV关系文件基本的表头格式为：

<:START_ID>, <:TYPE>, <:END_ID>, <RelationshipPropertiesName1>,...<RelationshipPropertiesName2>

• :START_ID：关系的起始节点编号（The ID of the start node for this relationship）必须有；
• ：TYPE：关系的类别（relationship types），例如：WORKS_FOR, CONTAINS...，必须有；
• :END_ID：关系的结束节点编号（The ID of the end node for this relationship），必须有；
• RelationshipPropertiesNameX：关系的属性，非必须。
• <:START_ID>和<:END_ID>不需要定义name，如果定义了<name>:<START_ID>或<name>:<END_ID>，则自动忽略<name>。

    例3：（基于例1、例2）roles_header.csv和roles.csv内容如下：

roles_header.csv:
:START_ID,role,:END_ID,:TYPE

roles.csv:
keanu,"Neo",tt0133093,ACTED_IN
keanu,"Neo",tt0234215,ACTED_IN
keanu,"Neo",tt0242653,ACTED_IN
laurence,"Morpheus",tt0133093,ACTED_IN
laurence,"Morpheus",tt0234215,ACTED_IN
laurence,"Morpheus",tt0242653,ACTED_IN
carrieanne,"Trinity",tt0133093,ACTED_IN
carrieanne,"Trinity",tt0234215,ACTED_IN
carrieanne,"Trinity",tt0242653,ACTED_IN

        roles_header.csv和roles.csv定义了一类关系，创建了9条关系：

• 关系1：ID为keanu的Actor   ACTED_IN  ID为tt0133093的Movie，扮演的role为Neo；
• 关系2：ID为keanu的Actor   ACTED_IN  ID为tt0234215的Movie，扮演的role为Neo；
• 关系3：ID为keanu的Actor   ACTED_IN  ID为tt0242653的Movie，扮演的role为Neo；
• 关系4：ID为laurence的Actor   ACTED_IN  ID为tt0133093的Movie，扮演的role为Morpheus；
• 关系5：ID为laurence的Actor   ACTED_IN  ID为tt0234215的Movie，扮演的role为Morpheus；
• 关系6：ID为laurence的Actor   ACTED_IN  ID为tt0242653的Movie，扮演的role为Morpheus；
• 关系7：ID为carrieanne的Actor   ACTED_IN  ID为tt0133093的Movie，扮演的role为Trinity；
• 关系8：ID为carrieanne的Actor   ACTED_IN  ID为tt0234215的Movie，扮演的role为Trinity；
• 关系9：ID为carrieanne的Actor   ACTED_IN  ID为tt0242653的Movie，扮演的role为Trinity。

3.3 补充说明

（1）除name:ID、:LABEL、:START_ID、:END_ID、:TYPE外的列都被认为是属性：

• 如果“：”前名称省略，则该列数据读取；
• 如果为“name:”或者为“:IGNORE”，则该列数据不读取。

（2）name:ID：该键值对的设置是为了设置全局ID用于后续查询节点时使用：

• 如果跨实体有重复的ID编号，则需要按照“name:ID(group)”形式设置该键值对；
• 如果定义的ID编号是全局唯一的，不需要定义group。

3.4 常见坑

（1）表头问题：表头与数据不一致，例如：缺失列、多列、表头分隔符与数据分隔符不一致等。在导入CSV文件时，提前确认表头没有这些问题将节省大量时间。

（2）引号问题：文件正文内容中引号，需要考虑转义问题。

3.5 常用数据清洗工具

（1）CSVKit：python提供一系列数据清洗和格式化工具，如csvstat、csvgrep等。

（2）CSVLint：一种线上处理CSV文件的网站，CSV Lint | Check your CSV files with CSVLint

（3） papa parse：Javascript库用于处理CSV文件。

四、使用neo4j-admin import命令批量处理CSV文件

举例说明批量处理方法：

import文件夹下现有以下CSV文件：

（1）cutomers.csv

customers.csv:
customerId:ID(Customer), name
23, Delicatessen Inc
42, Delicious Bakery

（2）products.csv

products.csv:
productId:ID(Product), name, price, :LABEL
11,Chocolate,10,Product;Food

（3）orders_header.csv

orders_header.csv:
orderId:ID(Order),date,total,customerId:IGNORE

（4）customer_orders_header.csv

customer_orders_header.csv:
:END_ID(Order),date:IGNORE,total:IGNORE,:START_ID(Customer)

（5）orders1.csv

orders1.csv:
1041,2020-05-10,130,23

（6）orders2.csv

orders2.csv:
1042,2020-05-12,20,42

（7）order_details.csv

order_details.csv:
:START_ID(Order),amount,price,:END_ID(Product)
1041,13,130,11
1042,2,20,11

 执行如下neo4j-admin命令：

../bin/neo4j-admin import --database=orders
     --nodes=Customer=import/customers.csv
     --nodes=import/products.csv
     --nodes=Order="import/orders_header.csv,import/orders1.csv,import/orders2.csv"
     --relationships=CONTAINS=import/order_details.csv
     --relationships=ORDERED="import/customer_orders_header.csv,import/orders1.csv,orders2.csv"
     --trim-strings=true

 （注：此处为了便于阅读使用分行显示，实际操作时不分行，用空格隔开）

执行后：

1. 创建了名为orders的新数据库（--database=orders）；
2. 创建了LABEL为Customer的节点，节点文件为customers.csv：节点1：ID（编号）为23，name（属性名称）为Delicatessen Inc；节点2：ID（编号）为42，name（属性名称）为Delicious Bakery；这里表头customerId:ID(Customer)的Customer定义了该节点的group为Customer，目的是防止在跨实体查询节点编号时有重复的ID编号。
3. 创建了LABEL为Product和Food的节点（LABEL定义来自products.csv的表头），节点文件为products.csv，节点1：ID（编号）为11，name（属性：名称）为Chocolate，price（属性：价格）为10。
4. 创建了LABEL为Order的节点，节点文件为orders_header.csv、orders1.csv、orders2.csv，节点1：ID（编号）为1041，date（属性：日期）为2020-05-10，total（属性：总数）为130；节点2：ID（编号）为1042，date（属性：日期）为2020-05-12，total（属性：总数）为20。:IGNORE列表示省略（该列设置的目的是为了对应orders1.csv和orders2.csv的数据列，这两个文件被重复使用）
5. 创建了关系类型Type为CONTAINS的关系，关系文件为orders_details.csv，关系1：START_ID（起始节点编号）为group为Order的1041，END_ID（结束节点编号）为group为Product的11，amount（属性：数量）为13，price（属性：价格）为130；关系2：START_ID（起始节点编号）为group为Order的1042，END_ID（结束节点编号）为group为Product的11，amount（属性：数量）为2，price（属性：价格）为20。
6. 创建了关系类型Type为ORDERED的关系，关系文件为customer_orders_header.csv、orders1.csv、orders2.csv，关系1：START_ID（起始节点编号）为group为Customer的23，END_ID（结束节点编号）为group为Order的1041，关系无属性；关系2：START_ID（起始节点编号）为group为Customer的42，END_ID（结束节点编号）为group为Order的1042，无其他关系属性。
7. 设置trim-strings=true表示：如字符串值为空白行，则认为该值为null。

五、导入后在neo4j browser/desktop查询数据

1. 使用neo4j-admin import前关闭server；
2. 执行neo4j-admin import命令，database=dbName，确认导入成功；
3. 打开neo4j browser/desktop server；
4. 创建与database名称相同的数据库（即执行：create database dbName），切换到该数据库（dbName）后即可使用查询语句。

参考：Re: Neo4j-admin import successful but no data show... - Neo4j - 13384neo4j import显示成功但是查询没有数据_mydoubts的博客-CSDN博客_neo4j导入csv文件成功但查不到数据

本文参考neo4j官方文档：

Import - Operations Manual

Importing CSV Data into Neo4j - Developer Guides