neo4j索引研究

2022-03-07

字数统计: 2.2k字 | 阅读时长≈ 8分

一、Neo4j底层架构

1.Neo4j简介

Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。

Neo4j因其嵌入式、高性能、轻量级等优势，越来越受到关注。

2.存储结构

neo4j主要是由：Nodes(节点)和Relationships(关系)组成。并且节点和关系都是包含key/value形式的属性。所有的node通过Relationships所定义的关系相连起来，形成一个关系网络结构。

在这个例子中，A~~E表示Node 的编号，R1~~R7 表示 Relationship 编号，P1~P10 表示Property 的编号。

二、Neo4j索引

schema index和legacy index 都是基于lucene实现；

如果你正在使用Neo4j 2.0或者更高版本并且不需要支持2.0版本之前legacy index的代码，那么请只使用schema index同时避免legacy index；
如果你不得不使用Neo4j的早期版本，并且无法升级，无论如何你都只有一种索引可以选择（legacy index）；
如果你需要全文检索的索引，不管是什么版本，都将使用legacy index。

1. schema index

创建索引方式

创建单一属性索引

1	CREATE INDEX ON : Person(firstname)

删除单一属性索引

1	DROP INDEX ON :Person(firstname)

创建复合索引

1	CREATE INDEX ON : Person(age, country)

删除复合索引

1	DROP INDEX ON :Person(age, country)

存储方式

schema index存储方式为复合索引（Compound Index），除了段信息文件，锁文件，以及删除的文件外，其他的一系列索引文件压缩一个后缀名为cfs的文件，即所有的索引文件会被存储成一个单例的Directory，
此方式有助于减少索引文件数量，减少同时打开的文件数量，从而获取更高的效率。比如说，查询频繁，而不经常更新的需求，就很适合这种索引格式。

2. legacy index

在Neo4j 2.0版本之前，Legacy index被称作indexes。这个索引是在graph外部通过Lucene实现，允许“节点”和“关系”以键值对的形式被检索。从Neo4j 提供的REST接口来看，被称作index的变量通常是指Legacy indexes；
Legacy index能够提供全文本检索的能力。这个功能并没有在schema index中被提供，这也是Neo4j 2.0* 版本保留legacy indexes的原因之一。

部分配置参数

参数	值	描述
type	exact, fulltext	exact采用Lucene keyword analyzer是默认配置(关键字查询). fulltext采用white-space tokenizer in its analyzer(空格查询).
to_lower_case	true, false	type=fulltext时生效，在新建索引和查询时会自动进行字母的大小写转换，默认为小写
analyzer	Analyzer类全名	自定义Lucene Analyzer，注意：to_lower_case配置会默认将查询参数转换为小写.如果自定义analyzer索引写入的字母为大写，查询结果将会不匹配

三、Neo4j全文索引方式

1. call和yield的用法

首先看看这两个词的用方法。CALL语句用于调用数据库中的过程(Procedure),YIELD子句用于显示的选择返回结果集中的哪些部分并绑定到一个变量以供后续查询引用。简单说就是用call来调用函数，用yield来接收函数返回的结果。我们举个例子

1 2	call db.labels() yield label return count(label) as num

2. B-树和全文索引的区别

在Neo4j中，有两种不同的索引类型：B-树和全文索引

可以使用Cypher创建和删除B-树索引。用户通常不必知道索引就可以使用它，因为Cypher的查询计划器会决定在哪种情况下使用哪个索引。B-树索引擅长于对所有类型的值进行精确查找，以及范围扫描，完整扫描和前缀搜索。比如(=，>，start with，contains)等

全文索引与B-树索引不同，它们针对索引和搜索文本进行了优化。它们用于需要理解语言的查询，并且仅索引字符串数据。还必须通过过程明确查询它们。全文索引需要手动去创建它，查询的时候也是手动去调用。

在理解了索引的两种概念后，我们着手看看全文索引怎么创建。

3. 创建全文索引的核心API

创建全文索引

方法：
1
db.index.fulltext.createNodeIndex
描述：

为给定的标签和属性创建节点全文索引。可选的 ‘config’ 映射参数可用于为索引提供设置。注意：特定于索引的设置目前是实验性的，可能无法在集群中或在备份期间正确复制。支持的设置是“分析器”，用于指定索引和查询时使用的分析器。使用该db.index.fulltext.listAvailableAnalyzers过程查看可用的选项。并且 ‘eventually_consistent’ 可以设置为 ‘true’ 以使该索引最终保持一致，以便在后台线程中应用来自提交事务的更新。

例子：
1
CALL db.index.fulltext.createNodeIndex("companyFullIndex",["CompanyEntry"],["name"], { analyzer: "cjk"}
创建全文关系索引

方法：
1
db.index.fulltext.createRelationshipIndex
描述：

为给定的关系类型和属性创建关系全文索引。可选的 ‘config’ 映射参数可用于为索引提供设置。注意：特定于索引的设置目前是实验性的，可能无法在集群中或在备份期间正确复制。支持的设置是“分析器”，用于指定索引和查询时使用的分析器。使用该db.index.fulltext.listAvailableAnalyzers过程查看可用的选项。并且 ‘eventually_consistent’ 可以设置为 ‘true’ 以使该索引最终保持一致，以便在后台线程中应用来自提交事务的更新。
列出可用的分析器

方法：
1
db.index.fulltext.listAvailableAnalyzers
描述：

列出可以配置全文索引的可用分析器。
使用全文节点索引

方法：
1
db.index.fulltext.queryNodes
描述：

查询给定的全文索引。返回匹配节点及其 Lucene 查询分数，按分数排序。
使用全文关系索引
1
db.index.fulltext.queryRelationships
描述：

查询给定的全文索引。返回匹配关系及其 Lucene 查询分数，按分数排序。
删除全文索引
1
db.index.fulltext.drop
描述：

删除指定的索引。

四、中文全文检索方式

1. 使用neo4j自带中文分词器

通过db.index.fulltext.listAvailableAnalyzers可以查询到”cjk”

2. 通过java代码引入第三方分词器

首先指定IKAnalyzer作为第三方分词器，先是引入IK的maven包

创建索引的核心方法

@Override
  public void createAddressNodeFullTextIndex () {
      try (Transaction tx = graphDBService.beginTx()) {
        IndexManager index = graphDBService.index();
        Index<Node> addressNodeFullTextIndex =
              index.forNodes( "addressNodeFullTextIndex", MapUtil.stringMap(IndexManager.PROVIDER, "lucene", "analyzer", IKAnalyzer.class.getName()));
 
        ResourceIterator<Node> nodes = graphDBService.findNodes(DynamicLabel.label( "AddressNode"));
        while (nodes.hasNext()) {
            Node node = nodes.next();
            //对text字段新建全文索引
            Object text = node.getProperty( "text", null);
            addressNodeFullTextIndex.add(node, "text", text);
        }
        tx.success();
      }

核心Api

1	index.forNodes("addressNodeFullTextIndex", FULL_INDEX_CONFIG, IKAnalyzer.class.getName()))

查询全文检索的核心方法

public class AddressNodeNeoDaoTest {
      @Autowired
      GraphDatabaseService graphDBService;
 
      @Test
      public void test_selectAddressNodeByFullTextIndex() {
             try (Transaction tx = graphDBService.beginTx()) {
                  IndexManager index = graphDBService.index();
                  Index<Node> addressNodeFullTextIndex = index.forNodes("addressNodeFullTextIndex" ,
                              MapUtil. stringMap(IndexManager.PROVIDER, "lucene", "analyzer" , IKAnalyzer.class.getName()));
                  IndexHits<Node> foundNodes = addressNodeFullTextIndex.query("text" , "苏州 教育 公司" );
                   for (Node node : foundNodes) {
                        AddressNode entity = JsonUtil.ConvertMap2POJO(node.getAllProperties(), AddressNode. class, false, true);
                        System. out.println(entity.getAll地址实全称());
                  }
                  tx.success();
            }
      }