Cypherの基本

クエリ構造

MATCH	グラフ内のパターンを検索
WHERE	結果をフィルタリング
RETURN	出力列を指定
CREATE	ノードとリレーションシップを作成
SET / REMOVE	プロパティとラベルを更新
DELETE / DETACH DELETE	ノードとリレーションシップを削除

クエリの実行

// Neo4j Browser: Ctrl+Enterで貼り付けて実行
// cypher-shell:
cypher-shell -u neo4j -p secret "MATCH (n) RETURN n LIMIT 5"

ノードとラベル

ノードの構文

(n)                    // 匿名ノード
(p:Person)             // ラベル付きノード
(p:Person:Employee)    // 複数ラベル
(p:Person {name: "Alice", age: 30})

ラベル操作

SET n:Active           // ラベルを追加
REMOVE n:Active        // ラベルを削除
MATCH (n) RETURN labels(n)  // ラベルの一覧表示

制約とインデックス

CREATE CONSTRAINT FOR (p:Person)
  REQUIRE p.email IS UNIQUE
CREATE INDEX FOR (p:Person) ON (p.name)
SHOW INDEXES

リレーションシップ

リレーションシップの構文

-[r]->                 // 有向（送信方向）
<-[r]-                 // 有向（受信方向）
-[r]-                  // 無向
-[:KNOWS]->            // 型付きリレーションシップ
-[r:KNOWS {since: 2020}]->  // プロパティ付き

可変長パス

-[:KNOWS*2]->          // ちょうど2ホップ
-[:KNOWS*1..3]->       // 1〜3ホップ
-[:KNOWS*]->           // 任意のホップ数
shortestPath((a)-[*]-(b))  // 最短パス

CREATE

ノードの作成

CREATE (p:Person {name: "Alice", age: 30})
CREATE (p:Person {name: "Bob"})
RETURN p

リレーションシップの作成

MATCH (a:Person {name: "Alice"})
MATCH (b:Person {name: "Bob"})
CREATE (a)-[:KNOWS {since: 2020}]->(b)

MERGE（アップサート）

MERGE (p:Person {email: "[email protected]"}) ON CREATE SET p.name = "Alice", p.created = date() ON MATCH SET p.lastSeen = date()

MATCH

基本パターン

MATCH (p:Person) RETURN p
MATCH (p:Person)-[:KNOWS]->(f) RETURN p, f
MATCH (a)-[r]->(b) RETURN type(r), a, b

OPTIONAL MATCH

// 一致がない場合はnullを返す（LEFT JOINと同様）
MATCH (p:Person)
OPTIONAL MATCH (p)-[:OWNS]->(c:Car)
RETURN p.name, c.model

パターン内包表記

MATCH (p:Person)
RETURN p.name,
  [(p)-[:KNOWS]->(f) | f.name] AS friends

WHERE

比較と論理

WHERE p.age > 25
WHERE p.age >= 18 AND p.active = true
WHERE p.name <> "Bob" OR p.role = "admin"
WHERE NOT (p)-[:BLOCKED]->()

文字列とリストの述語

WHERE p.name STARTS WITH "Al"
WHERE p.name CONTAINS "ice"
WHERE p.name =~ "(?i)alice.*"   // 正規表現
WHERE p.age IN [25, 30, 35]

NullとExistenceのチェック

WHERE p.email IS NOT NULL
WHERE p.phone IS NULL
WHERE EXISTS { (p)-[:KNOWS]->(:Person) }

RETURN

出力オプション

RETURN p.name AS name, p.age AS age
RETURN DISTINCT p.city
RETURN p, collect(f) AS friends
RETURN count(*) AS total

並べ替えとページネーション

RETURN p.name ORDER BY p.age DESC
RETURN p SKIP 10 LIMIT 5

UNWIND

// リストを行に展開
UNWIND [1, 2, 3] AS x RETURN x
UNWIND $names AS name
MERGE (p:Person {name: name})

更新と削除

プロパティの設定

MATCH (p:Person {name: "Alice"})
SET p.age = 31, p.updated = date()
SET p += {city: "NYC", active: true}

REMOVE

MATCH (p:Person {name: "Alice"})
REMOVE p.temp_field     // プロパティを削除
REMOVE p:Inactive       // ラベルを削除

DELETE

MATCH (p:Person {name: "Bob"})
DETACH DELETE p          // ノードと全リレーションシップを削除
// DELETE p              // リレーションシップがある場合は失敗
MATCH ()-[r:OLD_REL]->() DELETE r  // リレーションシップを削除

集計

集計関数

count(x)	非null値の数
sum(x)	数値の合計
avg(x)	数値の平均
min(x) / max(x)	最小値/最大値
collect(x)	値をリストに集計
percentileCont(x, 0.5)	連続パーセンタイル

GROUP BY（暗黙的）

// 非集計列がグルーピングキーになる
MATCH (p:Person)-[:LIVES_IN]->(c:City)
RETURN c.name, count(p) AS population
ORDER BY population DESC

WITH（連鎖集計）

MATCH (p:Person)-[:KNOWS]->(f)
WITH p, count(f) AS friendCount
WHERE friendCount > 5
RETURN p.name, friendCount

よくあるパターン

共通の友人を探す

MATCH (a:Person {name:"Alice"})-[:KNOWS]->(m)<-[:KNOWS]-(b:Person {name:"Bob"})
RETURN m.name AS mutualFriend

レコメンデーション（友人の友人）

MATCH (p:Person {name:"Alice"})-[:KNOWS*2]-(fof)
WHERE NOT (p)-[:KNOWS]-(fof) AND p <> fof
RETURN DISTINCT fof.name

CSVデータのインポート

LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///people.csv' AS row
MERGE (p:Person {id: row.id})
SET p.name = row.name, p.age = toInteger(row.age)

データベース情報

CALL db.labels()        // 全ラベルの一覧
CALL db.relationshipTypes()  // リレーションシップ型の一覧
CALL db.schema.visualization()

NEO4J / CYPHER クイックリファレンス