neo4j 批量删除

针对neo4j中千万级别的大量数据删除，可以采用分批删除的方式，以避免内存溢出异常。具体实现方式如下：

1. 首先，需要使用Python连接neo4j数据库。
2. 然后，可以使用apoc.periodic.commit()存储过程的方式调用cypher语句进行批量删除。具体实现方式如下：

graph = Graph("http://localhost:7474", username="neo4j", password='neo4j')
cypher = "CALL apoc.periodic.commit( 'MATCH (n) WITH n LIMIT $limit DELETE n RETURN count(*)', {limit: 10000} ) YIELD updates, executions, runtime, batches RETURN updates, executions, runtime, batches;"
data = graph.run(cypher).data()
print(data)

其中，$limit表示每次删除的数据量，可以根据实际情况进行调整。

3. 如果是少量数据的删除，可以直接使用graph.delete_all()方法进行删除。具体实现方式如下：

graph = Graph("http://localhost:7474", username="neo4j", password='neo4j')
graph.delete_all()

相关问题

neo4j批量删除节点

要批量删除节点，可以使用Cypher查询语言和DELETE语句。以下是一个示例：

MATCH (n:Label) WHERE n.property = 'value'
DELETE n

在上面的示例中，我们匹配所有具有特定标签和属性值的节点，并删除它们。您可以根据需要更改匹配条件。

neo4j批量导入CSV数据方法

您可以使用Neo4j的LOAD CSV语句来批量导入CSV数据。以下是一些步骤：

1. 准备您的CSV文件：确保您的CSV文件包含正确的列和数据。

2. 将CSV文件放在Neo4j数据库服务器的导入目录中。默认情况下，此目录位于Neo4j安装文件夹的`import`子文件夹中。

3. 打开Neo4j浏览器或使用CYPHER Shell连接到Neo4j数据库。

4. 使用LOAD CSV语句加载CSV数据。以下是一个示例：

   LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///your_csv_file.csv" AS row
   CREATE (n:Node {property1: row.column1, property2: row.column2})

在上面的示例中，您需要将`your_csv_file.csv`替换为您的CSV文件的路径和文件名。您还需要根据CSV文件中的列和节点属性进行适当的替换。

请注意，如果您的CSV文件没有标题行，则可以删除`WITH HEADERS`部分。

5. 运行以上CYPHER查询以导入CSV数据。

请确保您的CSV文件格式正确，并且您有适当的权限来访问文件和执行LOAD CSV语句。