Java如何去解析Neo4j返回的Record

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前言

Neo4j是一个可以构建节点关系的非关系型的图数据库，通过使用Neo4j存储数据，我们可以很好地实现一些节点关系数据，比如物流中的运输路线等。

对于第一次使用Neo4j的朋友来说，解析查询记录是很痛苦的，本文记录了几种常用的处理查询结果的方法，以便不时之需。

操作

如果查询返回的是m，r，n

正如下述Neo4j查询语句，返回的记录是两个节点的信息及其关系：

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MATCH (n) -[r]- (m) RETURN n,r,m

我们可以这样去解析：

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// 获取节点n的数据
Node n = record.get("n").asNode();
// 获取节点m的数据
Node m = record.get("m").asNode();
// 获取关系r的数据
Relationship relationship = record.get("r").asRelationship();

注意：上述的r，n，m要与cypher语句中的对应

如果返回的是一条路径 path = (xxx)

在我们物流的路线规划业务中，往往会有最短距离路线和最低成本路线的选取，而这是返回的路线数据是比较复杂的，正如下面 cypher 查询：

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MATCH path = shortestPath((n:n_Label) -[*..{}]- (m:m_Label))
WHERE n.bid = 10001 AND m.bid = 10002
RETURN path

此时我们获取到的 record 是 节点n 到 节点m 的整条路径的值，包括一个开始节点（n）、结束节点（m）。

以及从开始节点到结束节点之间经过的每两个节点间的片段segements：

segments:[{startNode, relationship, endNode},{xxx},{xxx}]

此时，如果我们想要获取record中的某一条线路的值，我们可以通过 record.get(x) 来获取（注意：x为第x条线路，因为我们这里的最短线路只有一条线路，所以 record.get(0) 即可以获取到），这里获取到的就是我们的path值，是Value接口类型的。

record.get(0) 的结果：

image-20230822200019573

Value接口类型是一个类似于Map的接口，这里我们不好处理，所以我们要将其转换为PathValue（PathValue是Value类型的一个实现类可以获取到Path，Path类型处理结果方便）。

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// 将第一条记录格式化成path-> path
PathValue pathValue = (PathValue) record.get(0);
/**
* path[nodes, relationship, segment] 
* nodes: 所有节点 
* relationship: 节点间的关系 
* segment:  路线的轨迹片段
*/
Path path = pathValue.asPath();

转换成path之后，我们可以看到path里面的值

image-20230822200125781

在这里，我们可以查看一下path源码，看一下nodes、relationships、segments的值分别是什么

image-20230822200148765

通过上述代码以及注释我们可以发现：

  • nodes是Path类帮我们实现的一个迭代器，里面包含了整条路径涉及到的所有的node

  • relationships同上，里面封装的是整条路线涉及到的节点之间的关系

  • segment是一个接口，segment其实就是我们某段关系的记录，包括开始节点、关系、接收节点，也就是对应的 n-r-m 。

    注意：segment是某一段关系，而一个节点到另外一个节点的中间，可能会有多段关系

上述cypher语句的查询路径如下图所示

注意：因为 shortestPath() 是有方向性的，所以这里只能查询到从a到b的结点

如果要查询a到e之间的所有路线，我们把shortestPath去掉即可，但是一定要加排序并加limit加以限制，不然会造成OOM。

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好的，言归正传，如果我们需要获取record中的node进行数据处理，只需要调用 path.nodes() 遍历即可

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// 这里我用的是Stream来处理数据
List<OrganDTO> organDTOList = StreamUtil.of(path.nodes()).map(
        node -> {
            Map<String, Object> map = node.asMap();
            OrganDTO organDTO = BeanUtil.toBean(map, OrganDTO.class);
            OrganTypeEnum organTypeEnum = OrganTypeEnum.valueOf(CollUtil.getFirst(node.labels()));
            organDTO.setType(organTypeEnum.getCode());
            Object location = map.get("location");
            organDTO.setLatitude(BeanUtil.getProperty(location, "y"));
            organDTO.setLongitude(BeanUtil.getProperty(location, "x"));

            return organDTO;
        }

上面代码的执行流程：

  1. 将 nodes 转换为Stream流，用于遍历处理node

  2. 因为node是一个接口并且其结构与Map类似，也是K-V键值对，所以我们在这里可以直接调用它的asMap 方法将其转成map集合，用于后续数据处理

    Node接口的类图：

    image-20230822203138378

    我们可以查看MapAcessor接口，看里面的方法

    image-20230822203236912

  3. 将Node转成Map之后，我们就可以用工具类对我们需要的实体类进行封装。

同理，relationship 的获取也是差不多。

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// 这里获取到的是一个迭代器，我们可以直接使用Stream遍历
path.relationships();
double cost = StreamUtil.of(path.relationships()).mapToDouble(relationship -> {
                    Map<String, Object> map = relationship.asMap();
                    return Convert.toDouble(map.get("cost"), 0D);
              }).sum();

上面获取cost的代码，执行流程是这样的

  1. 通过 StreamUtil.of(path.relationships()) 将relationships转换为流。

  2. 使用 mapToDouble 对Stream流做一个映射，映射的结果返回为double类型

  3. 然后再映射过程中，将 relationship 转换成map，因为relationship是一个k-v键值对。

    relationship.asMap(); 将relationship转为map

    image-20230822200316496

  4. 然后获取 cost 属性，并且进行一个求和处理

    image-20230822200333102

如果返回的是一个统计结果

当然，如果我们对结果进行统计，这时想要获取record中的统计结果的话，我们直接获取即可。

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// 统计从n到m有多少条线路
MATCH path = (n:n_LabelType)-[r]-(m:m_LabelType)
        WHERE n.bid =$startId AND m.bid = $endId
        RETURN count(r) AS c

比如上述cypher查询中，我们要获取c的值，直接get即可。

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Long result = Convert.toLong(record.get(0))