Neo4j入门（二）批量插入节点、关系

布满荆棘的人生 2022-10-04 14:55 340阅读 0赞

本文将介绍如何在Neo4j中批量插入节点、关系，提升图谱构建的效率。  
  在讲解批量插入节点、关系前，我们需要了解下节点重复创建问题。

### 节点重复创建 ###

在Neo4j中，我们如果对同一个节点进行重复插入，则图谱中会存在多个重复节点，这是因为Neo4j本身自带一个自增id造成的。  
  我们来创建name为Google、address为U.S.的节点。使用CQL语句如下：

create (company: Company{name: "Google", address: "U.S."});
    create (company: Company{name: "Google", address: "U.S."});

可以看到，图谱中存在两个貌似一模一样的节点，如下图：  
![两个一模一样的节点？][20210714224525228.png]  
实际上，这两个节点只有id不同，这个id是Neo4j自带的id，由系统生成。  
![只有id不同的两个节点][id]  
  避免重复创建节点的办法如下：

*  使用MERGE命令代替
 *  在创建节点前，先查询下图谱中该节点是否存在

### 数据集 ###

我们选用OpenKG中的行政区相邻数据集（数据有点儿小问题，需要自己改动下），访问网址为：[http://www.openkg.cn/dataset/xzqh][http_www.openkg.cn_dataset_xzqh]，我们想要构建的示例图谱（局部）如下：  
![示例图谱（浙江省）][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70]

该图谱中一共有个2834个节点（其中城市节点2801个，省份节点33个），18807条关系。

### 单个节点、关系创建 ###

首先我们采用单个节点、关系依次创建，观察其图谱构建的耗时。示例Python代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    import json
    import time
    
    from py2neo import Graph, Node, Relationship
    from py2neo import NodeMatcher, RelationshipMatcher
    
    # 连接Neo4j
    url = "http://localhost:7474"
    username = "neo4j"
    password = "password"
    graph = Graph(url, auth=(username, password))
    print("neo4j info: {}".format(str(graph)))
    
    # 读取数据
    with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
        data_dict = json.loads(f.read())
    nodes = data_dict["nodes"]
    relations = data_dict["relations"]
    
    # 创建节点
    s_time = time.time()
    create_node_cnt = 0
    node_matcer = NodeMatcher(graph)
    for node in nodes:
        label = node["label"]
        name = node["name"]
        find_node = node_matcer.match(label, name=name).first()
        if find_node is None:
            attrs = { k: v for k, v in node.items() if k != "label"}
            node = Node(label, **attrs)
            graph.create(node)
            create_node_cnt += 1
            print(f"create { create_node_cnt} nodes.")
    
    # 创建关系
    create_rel_cnt = 0
    relation_matcher = RelationshipMatcher(graph)
    for relation in relations:
        s_node, s_label = relation["subject"], relation["subject_type"]
        e_node, e_label = relation["object"], relation["object_type"]
        rel = relation["predicate"]
        start_node = node_matcer.match(s_label, name=s_node).first()
        end_node = node_matcer.match(e_label, name=e_node).first()
        if start_node is not None and end_node is not None:
            r_type = relation_matcher.match([start_node, end_node], r_type=rel).first()
            if r_type is None:
                graph.create(Relationship(start_node, rel, end_node))
                create_rel_cnt += 1
                print(f"create { create_rel_cnt} relations.")
    
    # 输出信息
    e_time = time.time()
    print(f"create { create_node_cnt} nodes, create { create_rel_cnt} relations.")
    print(f"cost time: { round((e_time-s_time)*1000, 4)}ms")

上述创建图谱脚本共耗时802.1秒。  
  无疑上述操作过程是非常耗时的，在创建节点时，需要先查询每个节点在图谱中是否存在，不存在则创建该节点；在创建关系时，需要先查询两个节点是否存在，如节点存在，而关系不存在，则创建该关系。在整个操作过程中，需要频繁地查询图谱、创建节点、创建关系，这无疑是该脚本耗时的地方所在。

### 批量节点、关系创建 ###

通过创建子图（Subgraph），我们可以实现批量创建节点、关系，这样可以提升图谱构建的效率。批量节点、关系创建的Python代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    import json
    import time
    
    from py2neo import Graph, Node, Relationship, Subgraph
    from py2neo import RelationshipMatcher
    
    # 连接Neo4j
    url = "http://localhost:7474"
    username = "neo4j"
    password = "password"
    graph = Graph(url, auth=(username, password))
    print("neo4j info: {}".format(str(graph)))
    
    # 读取数据
    with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
        data_dict = json.loads(f.read())
    nodes = data_dict["nodes"]
    relations = data_dict["relations"]
    
    # 查询city和province节点是否在图谱中
    cql = "match (n:province) return (n.name);"
    province_names = [_["(n.name)"] for _ in graph.run(cql).data()]
    cql = "match (n:city) return (n.name);"
    city_names = [_["(n.name)"] for _ in graph.run(cql).data()]
    
    # 创建节点
    s_time = time.time()
    create_node_cnt = 0
    create_nodes = []
    for node in nodes:
        label = node["label"]
        name = node["name"]
        if label == "city" and name not in city_names:
            attrs = { k: v for k, v in node.items() if k != "label"}
            create_nodes.append(Node(label, **attrs))
            create_node_cnt += 1
        elif label == "province" and name not in province_names:
            attrs = { k: v for k, v in node.items() if k != "label"}
            create_nodes.append(Node(label, **attrs))
            create_node_cnt += 1
    
    # 批量创建节点
    batch_size = 50
    if create_nodes:
        for i in range(len(create_nodes)//50 + 1):
            subgraph = Subgraph(create_nodes[i*batch_size: (i+1)*batch_size])
            graph.create(subgraph)
            print(f"create { (i+1)*batch_size} nodes")
    
    # 创建关系
    cql = "match (n:province) return (n);"
    province_nodes = [_["n"] for _ in graph.run(cql).data()]
    cql = "match (n:city) return (n);"
    city_nodes = [_["n"] for _ in graph.run(cql).data()]
    city_dict = { _["name"]: _ for _ in city_nodes}
    province_dict = { _["name"]: _ for _ in province_nodes}
    create_rel_cnt = 0
    create_relations = []
    rel_matcher = RelationshipMatcher(graph)
    for relation in relations:
        s_node, s_label = relation["subject"], relation["subject_type"]
        e_node, e_label = relation["object"], relation["object_type"]
        rel = relation["predicate"]
        start_node, end_node = None, None
        if s_label == "city":
            start_node = city_dict.get(s_node, None)
        if e_label == "city":
            end_node = city_dict.get(e_node, None)
        elif e_label == "province":
            end_node = province_dict.get(e_node, None)
        if start_node is not None and end_node is not None:
            r_type = rel_matcher.match([start_node, end_node], r_type=rel).first()
            if r_type is None:
                create_relations.append(Relationship(start_node, rel, end_node))
                create_rel_cnt += 1
    
    # 批量创建关系
    batch_size = 50
    if create_relations:
        for i in range(len(create_relations)//50 + 1):
            subgraph = Subgraph(relationships=create_relations[i*batch_size: (i+1)*batch_size])
            graph.create(subgraph)
            print(f"create { (i+1)*batch_size} relations")
    
    # 输出信息
    e_time = time.time()
    print(f"create { create_node_cnt} nodes, create { create_rel_cnt} relations.")
    print(f"cost time: { round((e_time-s_time)*1000, 4)}ms")

1.  初次运行该脚本时，创建整个图谱（创建2834个节点，18807条关系）需要95.1秒。
2.  再次运行该脚本时，创建整个图谱（创建0个节点，0条关系）需要522.5秒。

注意，上述脚本的耗时需要体现在查询所有city和province节点，并返回这些节点的查询过程中，构建节点、关系是很快的，但为了避免重复插入节点和关系，这一步查询所有city和province节点是很有必要的。当然，如果节点数量过大时，应考虑其他方案，因为查询所有节点也是很耗时并且消耗内存的。

### 总结 ###

本文主要介绍了如何在Neo4j中批量创建节点、关系，从而提升图谱构建效率。  
  2021年7月15日于上海浦东，此日上海酷暑逼人~

[20210714224525228.png]: /images/20221004/f5bbb9ea644f49bb9e3191251836ee42.png
[id]: /images/20221004/0cf3ed0722fa40d387e328c138b37cf9.png
[http_www.openkg.cn_dataset_xzqh]: http://www.openkg.cn/dataset/xzqh
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