neo4j 遍历nodes(p) ，找到每个节点的关系R下的节点B的属性age

您好！针对您的问题，可以使用Cypher查询语言来实现：

MATCH (p)-[R]->(B)
RETURN B.age

这个查询语句会遍历所有的节点 `p`，找到 `p` 的每个关系 `R`，然后找到与 `R` 相连的节点 `B`，最后返回 `B` 节点的属性 `age`。

相关问题

图数据库Neo4j 实验一 图节点管理

实验一通常涉及在Neo4j图数据库中创建、读取、更新和删除节点（Nodes）。Neo4j是一个专为处理网络数据而设计的关系型数据库，它的核心数据结构就是节点和边。以下是关于图节点管理的一些基本步骤：

1. **连接到 Neo4j**: 使用合适的驱动程序（如 Neo4j Java API 或 Cypher查询语言），通过HTTP或 Bolt协议与数据库建立连接。

2. **创建节点** (Node Creation): 创建新节点时，需要指定其属性，例如键值对形式。例如，创建一个人物节点：

   CREATE (:Person {name: '张三', age: 30})

3. **读取节点** (Node Retrieval): 使用Cypher查询语言查询特定条件下的节点，如查找所有年龄大于25的人：

   MATCH (n:Person) WHERE n.age > 25 RETURN n

4. **更新节点** (Node Update): 修改已有节点的属性，比如更新人物的年龄：

   MATCH (p:Person) WHERE p.name = '张三' SET p.age = 31

5. **删除节点** (Node Deletion): 删除不再需要的节点，通常会谨慎操作以防丢失重要数据：

   MATCH (n:Person) WHERE n.name = '张三' DELETE n

6. **遍历和关联** (Traversal and Relationships): 可以通过边（Relationships）来获取节点之间的联系，例如获取朋友列表：

   MATCH (person:Person)-[:FRIEND]->(friend:Person) RETURN friend

neo4j转换成hbase

### 迁移 Neo4j 数据至 HBase

#### 关闭 Neo4j 服务
在执行数据迁移前，确保已停止正在运行的 Neo4j 实例。这一步骤至关重要，因为当数据库处于活动状态时进行操作可能会导致数据不一致或其他潜在问题[^1]。

neo4j stop

#### 导出 Neo4j 数据
为了将 Neo4j 中的数据迁移到 HBase，首先需要导出这些数据。一种常见做法是从图数据库中提取节点和关系，并将其转换成适合于列族模型存储的形式。可以编写 Cypher 查询语句来遍历整个图形结构并将结果保存为 CSV 文件或者其他易于解析的格式。

例如：

CALL apoc.export.csv.all('nodes_and_relationships.csv', {})

此命令会把所有节点及其属性连同它们之间的关联一并输出到指定路径下的CSV文档里。需要注意的是，在实际应用过程中可能还需要针对具体业务逻辑调整导出策略以满足目标系统的输入要求。

#### 准备 HBase 表结构设计
考虑到 HBase 是一个面向列族的 NoSQL 存储解决方案，其表由行键 (Row Key)，列族(Column Family) 和限定符(Qualifier) 组成。因此，在准备接收来自 Neo4j 的数据之前，应该先规划好相应的表格架构，包括但不限于定义哪些字段会被映射为何种类型的列以及怎样设置 RowKey 来优化读取性能等细节方面的工作[^2]。

假设我们有一个简单的社交网络案例，其中包含用户(user)实体及他们之间的好友(friendship)联系，则可以在 HBase 上创建如下所示的一张表用于承载此类信息：

create 'social_network',
{NAME=>'users', VERSIONS=>1},
{NAME=>'friends', VERSIONS=>1}

这里 `users` 列族用来存放关于用户的元数据比如姓名、年龄等等；而 `friends` 则专门负责记录好友列表中的成员ID。

#### 加载数据进入 HBase
完成上述准备工作之后就可以着手实施真正的传输过程了。通常情况下可以通过编程接口如 Java API 或者借助第三方工具像 Apache Flume, Sqoop 等来进行批量加载作业。对于已经准备好并且符合预期模式的文件来说，也可以考虑直接调用 shell 命令完成这项工作。

下面给出一段 Python 脚本片段示范如何逐条插入记录：

import happybase

connection = happybase.Connection('localhost')
table = connection.table('social_network')

with table.batch() as b:
    with open('nodes_and_relationships.csv') as f:
        lines = csv.reader(f)
        next(lines)  # skip header line
        
        for row in lines:
            user_id = row[0]
            name = row[1]
            age = int(row[2])
            
            friend_ids = [friend.strip() for friend in row[-1].split(',')]
                
            b.put(
                user_id.encode(),
                {
                    "users:name": str(name).encode(),
                    "users:age": bytes(age),
                    **{
                        f"friends:{i}": fid.encode()
                        for i, fid in enumerate(friend_ids)
                    }
                },
            )

这段代码实现了从先前生成好的 CSV 文档中读取出每一条记录并通过 HappyBase 库提交给远程服务器端维护着的目标 HBase 集群实例加以持久化保存。