Neo4j百万级数据导入只需30s

先上图：425万nodes、180万relationships只用了30s 243ms

项目需要生成关系图，开始考虑的是用Neo4j官网提供的REST API，从solr中查出2组数据先创建节点再创建关系，过程相当痛苦，速度非常慢，一天都处理不完；

后来改用cypher语句，通过load csv方法，先将数据生成cvs节点文件和关系文件，再通过load csv file create 语法创建，但文件超过30万条时，服务就出错了，遂放弃；

以上2种方法适合小数据量的图库操作，和局部插入更新，不适合大量数据的导入，生成关系图；

后来通过使用官方提供的Neo4jImport 命令行导入数据成功。命令格式在上图中最下面部分有。

首先是要通过查库生成一定格式的csv数据，按node，relationship分别生成，这个可以通过java写代码生成，格式如下：

例子：

节点文件：

文件名：person.csv

文件内容：

id:ID,name,sex,age

p123,jobs,male,28

文件名：company-header.csv

文件内容：

id:ID,entName

文件名：company.csv

文件内容：

c111,Apple

关系文件：

文件名：relationship-header.csv

文件内容：

:START_ID,:END_ID,:TYPE

文件名：relationship.csv

文件内容：

p123,c111,founder

说明：其中一个文件可以分两部分写，一部分写文件头部信息，这些可能需要人为更改，较方便；内容部分一般是代码生成，数据量大，打开修改很费事，一般不动，所以建议分开写，如例子中company-header.csv和company.csv文件就分属于头部文件和内容文件。

:ID表示此列的值作为接连值，并会创建索引，所以如果这列的值有重复，在创建的时候会报错；

:START_ID表示起始节点的ID值；

:END_ID表示结束节点的ID值；

:TYPE表示关系值；

例子中表示的是jobs是Apple公司的创始人；

当然还有其他一些格式，比如：

:LABEL 给列设置标签，可以设置多个标签，用分号分隔；

:IGNORE该列不创建properties

:START_ID(Company)指定该列只能是company中ID的值，前提是company中id:ID(Company)也这样写。

另外，有问题可以留言探讨，我也是刚研究了一周。

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