Neo4j Cypher: Getting started! | Neo4j Tutorial

Summary

このビデオスクリプトでは、Neo4jデータベースからデータを取得するためのCypherクエリ言語の基本について解説しています。プロパティグラフモデルの要素であるノードとリレーションシップ、そしてそれらに関連するプロパティについて理解を深めながら、Cypherの人間らしい可読性の高い構文を紹介しています。簡単なグラフの例を通じて、Cypherでグラフを表現し、ノードとリレーションシップをクエリで参照する方法を学びます。次に、Cypherのキーワードや高度なクエリの書き方、ループやサブクエリなどの複雑な概念に触れる次のレクチャーに期待しましょう。

Takeaways

• 🌐 CypherはNeo4jデータベースでデータを取得するためのクエリ言語であり、グラフデータモデルを効果的に操作するために使用されます。
• 🔍 Cypherは人間が理解しやすいようにデザインされており、英語の文法や記号学に基づいています。
• 📚 ノードとリレーションシップはプロパティグラフモデルの基本であり、Cypherクエリ言語で簡単に表現できます。
• 🎯 Cypherはパターン認識に基づいていて、データ内の単純または複雑なパターンを見つけることができます。
• 📝 Cypherのシンタックスは非常に視覚的に理解しやすく、実際のグラフの見た目と同様の構造を持っています。
• 👤 ノードはデータエンティティを表し、Cypherクエリ言語で括弧()で表現します。
• 🔗 リレーションシップはノード間の接続を表し、Cypherでは矢印や四角形のブラケット[]で表現されます。
• 🏷️ ノードやリレーションシップには変数を割り当てて、後のステップで参照できます。
• 📑 ノードとリレーションシップのプロパティは中括弧{}を使ってCypherクエリ言語で表現され、詳細情報を提供します。
• 🔑 Cypherのキーワードはデータの取得に不可欠で、次回の講座ではそれらについて学ぶ予定です。
• 📚 初心者から上級者まで、Cypherクエリの書き方や複雑な構文、ループ、サブクエリなどについて学ぶことができます。

Q & A

Cypherとはどのようなデータベースクエリ言語ですか？

CypherはNeo4jデータベースによって使用されるグラフデータベースクエリ言語で、ノードとリレーションシップを用いてデータを問い合わせます。人間が理解しやすいようにデザインされており、英語の文法に基づいています。

なぜCypherは他のプログラミング言語ではなく、データベースクエリに使用されるのですか？

Cypherはグラフデータベースの性質に適しており、ノードとリレーションシップの組み合わせを簡単に表現できるためです。また、視覚的なデータに対する人間の脳の特性を利用しており、パターン認識が基本となっています。

プロパティグラフモデルとは何ですか？

プロパティグラフモデルはノードとリレーションシップから成り立ち、それぞれのノードやリレーションシップにプロパティ（キーバリューペア）を持ち、複雑なデータ構造を表すことができます。

Cypherにおけるノードとリレーションシップはどのように表現されますか？

ノードは丸括弧で、リレーションシップは角括弧で表現されます。ノードにはデータエンティティを、リレーションシップにはノード間の接続を表すことができます。

Cypherクエリでノードに変数を割り当てる方法はどのようなものですか？

ノードに変数を割り当てるには、ノードの丸括弧内で変数名を指定します。例えば、`(person:Person {name: 'Jennifer'})` のように変数名を指定することで、後で参照ができます。

Cypherクエリでリレーションシップに変数を割り当てることはできますか？

はい、リレーションシップにも変数を割り当てることができます。これはリレーションシップの角括弧内で変数名を指定することで行われます。

Cypherクエリでノードのラベルはどのように機能しますか？

ノードのラベルは、グラフ内のノードを分類するために使用され、特定のタイプのノードをグループ化するのに役立ちます。例えば、映画データセットでは、映画、俳優、監督などの異なる種類のノードにラベルを付けることができます。

Cypherクエリでリレーションシップのプロパティをどのように表現しますか？

リレーションシップのプロパティは、リレーションシップの角括弧内の波括弧で表現されます。例えば、`-[:FRIENDS {since: 2018}]-` のように、`FRIENDS` リレーションシップに `since` というプロパティを追加することができます。

Cypherクエリの基本的なキーワードには何がありますか？

Cypherクエリの基本的なキーワードには `MATCH`, `RETURN`, `WHERE`, `CREATE` などがあります。これらを使ってグラフ内のデータの検索、フィルタリング、作成を行うことができます。

Cypherクエリ言語を学ぶ際に理解すべき基本的なコンセプトは何ですか？

Cypherクエリ言語を学ぶ際には、ノード、リレーションシップ、変数、ラベル、プロパティ、そしてパターン認識などの基本的なコンセプトを理解することが重要です。これにより、効果的にデータベースを操作し、複雑なクエリを作成することができます。

Cypherクエリで複雑なパターンを検索する方法はありますか？

はい、Cypherクエリ言語は複雑なパターン検索に対応しており、グラフ内のデータ構造を効果的にトラバースすることができます。ループやサブクエリのような高度な機能も利用可能です。

Outlines

00:00

😀 Cypher言語の基本とデータ取得方法

この段落では、Neo4jデータベースからデータを取得するためのCypher言語の基本について説明しています。Cypherはプロパティグラフモデルを利用し、ノードとリレーションシップを組み合わせることで強力なグラフを作成します。Cypherの構文は人間が読みやすいように設計されており、英語の文法や記号を使っています。例えば、Jenniferという人物がグラフ技術を好むという関係をCypherクエリに変換することができます。この段落では、ノードとリレーションシップをCypherクエリにどのように表現するかについて学びます。

05:02

📚 Cypherクエリのノードとラベルの使い方

この段落では、Cypherクエリでノードを表現する方法と、ノードラベルの重要性について説明しています。ノードはデータエンティティを表し、例えば人物や企業などの名詞やオブジェクトで識別できます。ノードラベルは、プロパティグラフモデル内のノードをグループ化するのに役立ちます。例えば、映画データセットでは映画、俳優、監督などの異なる種類のノードをラベルでグループ化することができます。ノードラベルはリレーショナルデータベースのテーブル名に似ており、関連するデータを整理するのに役立ちます。

10:04

🔗 Cypherクエリにおけるリレーションシップとプロパティ

この段落では、Cypherクエリでリレーションシップとノードのプロパティをどのように表現するかについて学びます。リレーションシップはグラフ内のノードを接続し、特定の方向性を持つことができます。例えば、「likes」や「friends with」、「works for」などのリレーションシップタイプがあります。リレーションシップのプロパティは、リレーションシップに追加のデータや詳細を提供します。Cypherクエリでは、ノードのプロパティを丸括弧で、リレーションシップのプロパティを波括弧で表現します。このセクションでは、これらの概念を理解し、Cypherクエリでそれらをどのように使用するかについて説明しています。

Keywords

💡Cipher

Cipherとは、Neo4jデータベースで使用されるクエリ言語です。動画では、Cipherがノードやリレーションシップを使ってデータをクエリするための基本的な言語であり、その構文が非常に人間に読みやすいように設計されていることが説明されています。例えば、'Jennifer likes graph'というフレーズをCipherクエリに変換できます。

💡ノード (Node)

ノードは、グラフデータベースの基本的な構成要素であり、データエンティティを表します。動画では、人物や会社、技術などのエンティティをノードとして表現し、それぞれに名前やタイプなどのプロパティを持たせる方法が説明されています。例えば、'Jennifer'という人物はノードとして表現されます。

💡リレーションシップ (Relationship)

リレーションシップは、ノード間の関係を表し、グラフの構造を豊かにします。動画では、'likes'や'is friends with'、'works for'などのリレーションシップタイプが紹介され、これらがグラフ内のノードをどのように結びつけるかが説明されています。例えば、'Jennifer likes graph'という関係は、人物ノードと技術ノードを結びつけます。

💡プロパティ (Property)

プロパティは、ノードやリレーションシップに追加情報を提供するキーと値のペアです。動画では、ノードの名前やリレーションシップの詳細（例えば、いつから友達であるか）を表すためにプロパティが使用されることが説明されています。例えば、'name: Jennifer'というプロパティが人物ノードに追加されます。

💡パターン (Pattern)

パターンは、ノードとリレーションシップの組み合わせであり、グラフ内の単純または複雑な経路を表します。動画では、パターン認識がデータの視覚的理解を助け、Cipherクエリの基礎となることが説明されています。例えば、'Jennifer is friends with Michael'というパターンは、二人の人物ノード間の関係を示します。

💡可読性 (Readability)

Cipherクエリの可読性は、その構文が人間にとって分かりやすいように設計されていることを指します。動画では、Cipherが英語のフレーズに似ており、視覚的にも直感的に理解しやすいことが強調されています。例えば、'Jennifer likes graph'というフレーズをそのままクエリに変換できる点が挙げられます。

💡変数 (Variable)

変数は、後でクエリ内でノードやリレーションシップを参照するために使用されます。動画では、ノードやリレーションシップに変数を割り当てる方法が説明されています。例えば、人物ノードに'P'という変数を割り当てて、後のクエリで参照することができます。

💡ノードラベル (Node Label)

ノードラベルは、ノードをグループ化するためのタグです。動画では、映画データセットの例を使って、映画ノード、俳優ノード、監督ノードなどをラベルでグループ化する方法が説明されています。例えば、'Movie'や'Actor'というラベルを使用します。

💡アイコノグラフィ (Iconography)

アイコノグラフィは、Cipher構文が視覚的に直感的であることを指します。動画では、ノードを丸括弧、リレーションシップを角括弧で表現する方法が説明されています。例えば、(Jennifer)-[likes]->(Graph)のように表現します。

💡クエリ (Query)

クエリは、データベースから情報を取得するための命令です。動画では、Cipherクエリを使用してデータを取得する方法が説明されています。例えば、Jenniferが好きな技術を検索するクエリを作成する方法が紹介されています。

Highlights

讲座介绍了如何在Windows PC上设置4G，并讨论了Cypher查询语言的基础知识。

Cypher是Neo4j数据库使用的查询语言，它与SQL等其他编程语言不同。

属性图模型由节点和关系组成，可以通过属性来增加上下文。

模式识别是大脑工作的基础，Cypher基于模式寻找数据中的简单或复杂模式。

Cypher的语法设计易于人类阅读，基于英语语法和图标学。

通过简单示例展示了如何将图转换为可读的英文短语。

介绍了如何在Cypher中表示节点，使用圆括号和变量。

讨论了节点标签的概念，类似于关系数据库中的表名。

解释了如何在Cypher中表示关系，包括关系类型和方向。

展示了如何在Cypher查询中使用关系变量来引用后续步骤。

讨论了节点和关系的属性，以及如何在Cypher中使用花括号表示它们。

强调了为节点和关系分配变量的重要性，以便在查询中进一步使用。

预告了下一讲将介绍Cypher的关键词和基础语法。

提到了将从基础到高级逐步讲解Cypher查询的编写。

预告了将涵盖循环、子查询等复杂主题的高级Cypher查询。

鼓励观众订阅频道并在评论区提出困难以便进一步讨论。

Transcripts

hello and welcome back to the channel I

hope you have set up your new 4G on your

Windows PC so that we have seen in the

previous lecture so this lecture is all

about Cipher fundamental and how we can

write a query to fetch the data from the

neo4j database so without further Ado

let's get into it okay so before jumping

on to writing queries we need to First

understand what exactly is Cypher and

why we are using Cipher query language

instead of any other programming

language like SQL so let's discuss that

now we already know that a property

graph model which is leveraged by neo4j

database is comprised of different kinds

of nodes and relationship and we will be

also having some properties so we can

relate it to as a key value pairs of

data in our nodes or it can also be

present in the relationship to add more

context into your graph so this may

sound simple so the simple combination

of nodes and relationship really makes

the powerful property graph model and if

you talk about the patterns patterns are

nothing but the combination of these

nodes and relationship which can

represent simple as well as the complex

graph traversals or the parts that we

are going to see in the next lecture so

pattern recognition is like the

fundamental of how our brain works our

brain likes the visual data it's like

for example visual diagrams or any

memory matching game so Cipher is also

based on these patterns and finding the

simple or complex patterns inside your

data so this will make Cipher a very

simple and logical language to learn for

every developer so if we talk about the

cipher syntax as you can see here Cipher

is like designed to be very human

readable so its construct is like based

on English Pros as well as the

iconography so we can easily convert any

data any nodes and relationships into

the cipher query because its syntax will

be similar to how we see that in our

actual graph and it makes the syntax

vary visually and easily understandable

so let's talk about it with some simple

example

so as you can see here we got a very

simple graph in which we have the person

node company and the technology node and

we also have different properties which

is name in the person node as well as in

company as well as in the technology we

have the property as a type and we have

the relationships between all these

nodes

so as you can see we can easily convert

this graph into like a readable English

phrases so as you can see we can say it

as these Jennifer person likes graph so

graph is nothing but a technology and we

have the likes relationship between

these two nodes as well as we can say it

as Jennifer is friends with this person

which is another person which is Michael

and also Jennifer works for neo4j so we

have converted this graph into the

English phrases so the next step would

be we want to convert it into the cipher

and we are going to see it in the

further lectures where we will see what

is like a cipher keywords and how we can

convert this graph into a cipher query

language to fetch different patterns

using your data so as we already know

that the nodes and relationships are the

fundamental components of every property

graph model so as you can see here how

we can represent nodes in the cipher so

it is very simple if we talk about the

previous examples only we had like the

four nodes as well as relationships

present so as you can see we got the

four nodes here so nodes are nothing but

which represents the data entity in your

graph and you can identify the nodes in

your graph using the nouns or objects so

as you can see we got the two person

which are named Michael as well as

Jennifer respectively and we also have

like the company and Technology entities

which represents the neo4j node as well

as the graph node which is the type of

technology so this is how you can

represent nodes using the cipher query

language so to sum it up in our graph

Michael neo4j Jennifer as well as the

graph are nothing but the nodes in our

knowledge graph so as you can see for

representing this nodes in use in the

cipher query we have to surround the

node using the parenthesis so as you can

see in the round brackets we will

represent our nodes so now let's talk

about the variables and the node labels

so if you want to later refer our node

in the cipher query we can give it a

variable which is like a similar to

other programming language like Python

and you can represent the variable

inside the parenthesis itself so for

person you can mention like P or t for

think but this could be readable in the

real world because if your queries are a

bit complex and you have like a bigger

queries then putting a readable name

like for person you can directly call

your variable like a person so that will

be more readable than just providing P

so this is like a simple tip to write

Cipher queries so you can refer that

node in the subsequent commands in your

Cipher queries that is very simple and

if we talk about the node labels so if

you remember from the property graph

model we can also group our nodes in the

labels so let's say an example of like a

movie graph so in the movie data set we

will be having different kinds of notes

so some nodes will have like an

information about the movies so we can

provide a movie label and group all

those nodes together similarly we can

have like the nodes which represent

different properties belongs to some

actor so if the Keanu reuse is like a

node in our graph that belongs to the

actor label and similar goes to the

director as well as the person who watch

the movies as well as the ratings and so

on this could be anything so if you want

like you can have like different labels

in your graph so those could make sense

as well so in the movie recommendation

system having all these nodes would

really make sense and you can group that

together so a person could be like an

actor or a director so you can apply

multiple labels to that node and group

them together

so if we compare it to the relational

databases node labels are just like the

table names so if you have in the movie

data set in rdbms you will be having

like a movie table then you will be

having the actor table so to group all

those relevant records together similar

concept applies to the neo4j also in

which we will be having different kinds

of labels so that to group your relevant

data together okay so now we will talk

about the relationships in Cipher and

how we can represent it in a cyber query

so to add more connection and richness

to our graph we will introduce

relationships in our graph so earlier we

only had the notes in our graph but

those are not related to each other so

in this case we have brought the

different relationships and it has a

certain direction in our graph so as you

can see we got the likes is friends with

and the works for relationships so so

these are like the different

relationship types in our graph so this

also should be readable because at the

end of the day our graph should relate

to the English phrases because it is

represented as a simple English language

so as you can see here everyone should

be able to read that graph because we

have brought like the person label so we

already know that this particular person

for example Jennifer Phil likes some

neo4j technology so that there is a

relationship going from the person to

the technology so as you can see we can

relate our relationships and this makes

our graph more connected and also it

increases the performance while

traversing through the complex patterns

in our data and similar to the nodes as

well we can have like different

variables for our relationships so we

can assign like L variable to the likes

relationship then if variable to the

east friends relationship and W variable

for the works for relationship it

totally depends on you and you can refer

them in our subsequent steps in your

Cipher query so this is very helpful and

it is like similar to the other

programming language so once we jumped

in to writing our first Cipher queries

then you will understand how we can

utilize these variables so so far we

have talked about the most fundamental

components of our property Knowledge

Graph which is a nodes and relationship

but the last piece of this is the

relationship or a nodes properties that

we are going to see now so as you can

see these properties are nothing but a

key value pairs which will provide more

details and the additional data in our

nodes as well as the relationships so as

I already told you that properties could

be also in the nodes as well as in the

relationship so as you can see to

represent this in the cipher we are are

using the curly braces in our notes or

the relationships so you already know

that the node is represented between the

parenthesis and I forgot to told you

that the relationship is represented in

the square brackets so you have to

remember that that is like a

fundamentals of Cipher so as you can see

to represent any property which is in

the node we can directly give it in the

parenthesis of nodes so as you can see

we got the person node here in the

parenthesis and we have the curly

brackets in which we have the key value

pair so the key will be like the name

for person and like the property value

which is like a Jennifer so it

representing a person who has the

property name as Jennifer but we also

given a variable to our node which is p

so to refer this person in the

subsequent steps of your Cipher query

you can directly give it as P so

assigning variable is very important to

use that node in the further steps like

the wear condition to filter out your

nodes that is very important

and similarly to represent the property

in your relationship as a relationship

property so if you have like is friends

with and in this relationship we have

like a different property so since 2018

so which means that some person is

friends with since 2018 to another

person that is very simple English

language and everyone can like read that

using this so as you can see we got the

relationship is friends with in the

square brackets and we have the

directions as well so we can represent

this using the arrows so as you can see

we got the sense key and the 2018 value

in the curly braces and we have the Rel

Rel which represent this relationship

and Rel is a assigned variable for our

relationship so this is how you can

represent relationship or the node

properties in your Cipher query so so

far we have learned what is node what

are like relationships and how we can

represent them in the cipher query as

well as we have seen like how we can

represent different nodes and

relationship properties in your Cipher

so the next lecture will be we need to

discuss the cipher keywords which are

like very important like the select

Clause where Clause there are different

Cipher keywords present in neo4j so to

learn that you need to First understand

the basic fundamentals of the cipher so

in the next lecture we will talk about

and jump on to writing the cipher

queries from the beginner level to the

advanced level and we will see all the

syntax and like the different keywords

as well as like the complex stuff like

Loops as well as sub queries and all

that stuff in the sub segment lecture so

stay tuned And subscribe to the channel

and if you have any difficulties you can

let me know in the comments and we can

discuss further on it

thank you for watching this video