python使用 Neo4j 的 LOAD CSV 导入功能来导入数据代码

使用 Neo4j 的 LOAD CSV 导入功能可以更有效地导入大量数据。以下是一个使用 LOAD CSV 导入数据的示例代码：

首先，假设你有一个名为 `hz_relation.csv` 的 CSV 文件，其中包含了节点和关系的信息，例如：

start_node,end_node,relationship_type
A,B,KNOWS
B,C,FRIEND_OF
C,D,WORKS_WITH

然后，你可以使用以下的 Cypher 查询语句从 CSV 文件中导入数据：

USING PERIODIC COMMIT
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///hz_relation.csv" AS row
MERGE (start:Node {name: row.start_node})
MERGE (end:Node {name: row.end_node})
MERGE (start)-[:RELATIONSHIP_TYPE]->(end)

这个查询语句将 CSV 文件中的每一行都导入为一个节点和一条关系。`USING PERIODIC COMMIT` 用于在导入大量数据时将事务拆分为更小的批次，以防止内存使用过度。

在这个查询语句中，我们使用 `LOAD CSV WITH HEADERS` 从 CSV 文件中加载数据，并将每一行作为一个名为 `row` 的映射。然后，我们使用 `MERGE` 命令创建每个节点，并使用 `MERGE` 命令创建每条关系。在这个例子中，我们使用 `relationship_type` 列中的值作为关系的类型。

最后，你可以使用以下的 Python 代码来运行这个 Cypher 查询语句：

from neo4j import GraphDatabase

uri = "bolt://localhost:7687"
username = "neo4j"
password = "password"

driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password))

with driver.session() as session:
    session.run("""
        USING PERIODIC COMMIT
        LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///hz_relation.csv" AS row
        MERGE (start:Node {name: row.start_node})
        MERGE (end:Node {name: row.end_node})
        MERGE (start)-[:RELATIONSHIP_TYPE]->(end)
    """)

这个代码将会在 Neo4j 数据库中创建节点和关系，并将它们导入到你的图中。请确保你已经安装了 Py2neo 来运行以上代码。