1. create语句

CREATE (a:Person {name: '张三', sex: '男'})

如利用create批量写入，这里我使用的是scala+spark，代码如下：

object Neo4jConnect {
  def main(args: Array[String]):Unit = {
    //数据库连接
    val spark=SparkSession.builder().appName("play")
      .master("local[*]")
      .config("spark.neo4j.bolt.url", "bolt://localhost:7687")
      .config("spark.neo4j.bolt.user", "neo4j")
      .config("spark.neo4j.bolt.password", "neo4j")
      .getOrCreate()
    val neo=Neo4j(spark.sparkContext)
    val sql="CREATE (a:Person {name: '张三', sex: '男'}) RETURN a"
    //测试语句
    val rawGraphnode=neo.cypher(sql).loadRowRdd
    rawGraphnode.take(10).foreach(println(_))
    }
  }
}

java也测试过，速度很慢

public class createConn {
       /**
     * 创建节点并增加属性
     */
    public static void createNode(){
        Session session = driver.session();
        session.run( "CREATE (a:Person {name: {name}, title: {title}})",
                parameters( "name", "Arthur001", "title", "King001" ) );

        StatementResult result = session.run( "MATCH (a:Person) WHERE a.name = {name} " +
                        "RETURN a.name AS name, a.title AS title",
                parameters( "name", "Arthur001" ) );
        while ( result.hasNext())
        {
            Record record = result.next();
            System.out.println( record.get( "title" ).asString() + " " + record.get( "name" ).asString() );
        }
        session.close();
        driver.close();
    }
}

1. load csv 命令导入

USING PERIODIC COMMIT 300 LOAD CSV WITH HEADERS FROM “file:///test.csv” AS line
MERGE (a:actors{name:line.name,type:line.type,id:line.id})

可变参数解释：

1、USING PERIODIC COMMIT 300
使用自动提交，每满300条提交一次，防止内存溢出

2、WITH HEADERS
从文件中读取第一行作为参数名，只有在使用了该参数后，才可以使用line.name这样的表示方式，否则需使用line[0]的表示方式

3、AS line
为每行数据重命名

4、MERGE
用merge比用create好一点，可以防止数据重复

另一种写法

USING PERIODIC COMMIT 10
LOAD CSV FROM "file:///世界.csv" AS line
create (a:世界{personId:line[0],name:line[1],type:line[2]})

actors.csv放入neo4j安装目录下的import文件夹

1. 建立关系

//现有节点创建关系
MATCH (e:person),(cc:class) WHERE cc.id= e.id CREATE (e)-[r:属于]->(cc)

因为从关系型数据库导入的，这里我通过现有的关联id进行建立关系。

其他几种暂时没有用过，因为现阶段需要实时插入。
持续更新。。。