Cypher Query Builder 使用教程
2024-09-12 09:17:28作者:明树来
项目介绍
Cypher Query Builder 是一个灵活且直观的查询构建器,专为 Neo4j 和 Cypher 设计。它允许开发者使用 JavaScript 编写查询,就像在 Cypher 中编写查询一样。该库提供了流畅的接口,支持使用 observables 流式传输记录,并且完全包含 TypeScript 声明。
项目快速启动
安装
你可以通过 npm 或 yarn 安装 Cypher Query Builder:
npm install --save cypher-query-builder
或
yarn add cypher-query-builder
导入
在项目中导入 Cypher Query Builder:
const cypher = require('cypher-query-builder');
或使用 ES6 模块导入:
import { Connection, greaterThan } from 'cypher-query-builder';
连接数据库
创建与 Neo4j 数据库的连接:
const db = new cypher.Connection('bolt://localhost', {
username: 'root',
password: 'password',
});
编写查询
使用 Cypher Query Builder 编写查询:
db.matchNode('projects', 'Project')
.return('projects')
.run()
.then(function (results) {
// 处理查询结果
});
应用案例和最佳实践
示例:获取项目列表
以下是一个简单的示例,展示如何使用 Cypher Query Builder 获取项目列表:
db.matchNode('projects', 'Project')
.return('projects')
.run()
.then(function (results) {
results.forEach(row => {
console.log(row.projects.properties.name);
});
});
最佳实践
- 使用流式传输:对于大型数据集,建议使用
stream方法以流式方式处理结果,以提高效率。 - 类型安全:使用 TypeScript 可以确保查询的类型安全,减少运行时错误。
- 参数化查询:避免直接在查询中嵌入用户输入,使用参数化查询以防止 SQL 注入。
典型生态项目
Neo4j
Neo4j 是一个高性能的 NoSQL 图形数据库,支持 ACID 事务。Cypher Query Builder 是与 Neo4j 配合使用的理想工具,提供了便捷的查询构建接口。
TypeScript
TypeScript 是 JavaScript 的超集,提供了静态类型检查。Cypher Query Builder 完全支持 TypeScript,使得开发者可以在编写查询时享受类型检查的好处。
RxJS
RxJS 是一个用于处理异步事件流的库。Cypher Query Builder 支持使用 observables 流式传输查询结果,与 RxJS 结合使用可以实现高效的异步数据处理。
通过以上内容,你可以快速上手使用 Cypher Query Builder,并了解其在实际项目中的应用和最佳实践。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
771
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355