Neo4J

构建Neo4J图数据库(三)利用neo4j-import将csv

2019-09-29  本文已影响0人  菜菜鑫

之前介绍了利用LOAD CSV语句导入导入Neo4J的方法,但是这种方法对于百万级的数据是无能为力的。我亲自实践了在python中利用py2neo和LOAD CSV语句导入百万级数据到Neo4J中,效率奇慢无比,大约估计了一下运行时间,构建全量的图数据库可能需要一个多月时间,这个时间是万万不能接受的。

聪明的我灵机一动,就想到了利用python中的_thread实现多线程导入。发现多线程导入的方式也行不通,因为Neo4J拥有锁的机制,同一时间不能多次写入,即使是多线程,也只有一个线程能正常运行,其余的线程会报错,无法成功导入。

其实目前主要有以下几种导入方式,如果进行十万级别以上的数据导入时,就已经要抛弃LOAD CSV方法了,今天我来讲一下Neo4j-import的导入实践。

几种Neo4J导入方式对比

这边重点来说一下官方最快的neo4j-import,使用的前提条件:

neo4j-import参数说明:

属性

网上的相关教程有很多,方法各不相同(有的带表头有的不带,有的还把表头和数据分成两个文件存储),大坑也比较多,我也是结合了多个教程加上自己的理解才成功导入了数据。

我要一次性导入十个实体和十几种关系。我采用表头和数据在同一个文件中的形式,对于多个实体和多种关系,这种方式比较方便简介,文件看起来不会特别多特别乱。

首先对于实体csv文件,修改表头:

:ID(机构),:LABEL,companyname,companysname,companytypecode,companytypename,regaddress,officeaddress,orgform,founddate
10324824,机构,华夏银行股份有限公司武汉硚口支行,华夏银行武汉硚口支行,01,银行,,,,
10324851,机构,国家开发银行股份有限公司贵州省分行,国家开发银行贵州省分行,01,银行,,,,
10324871,机构,盛京银行股份有限公司北京官园支行,盛京银行北京官园支行,01,银行,,,,
10324880,机构,天津津南村镇银行股份有限公司,天津津南村镇银行,01,银行,津南区津沽大街景明花园三号楼底商2号,,,2010-12-10
:ID(人物),:LABEL,personname,othername,englishname,sex,birthdate,highestdegreecode,highestdegree
20000001,人物,钱明光,,,0,1947,340002,本科
20000002,人物,谭文鋕,,,0,194802,,
20000003,人物,黄蓉芳,,,1,194410,,

之后对于关系文件,修改表头:

:TYPE,:START_ID(机构),:END_ID(人物),relationstarttime,relationendtime
最终控制方,10007173,,2013-03-22 12:00:00,2012-12-31 12:00:00
最终控制方,10004301,,2013-03-26 12:00:00,2012-12-31 12:00:00
最终控制方,10004137,,2013-04-19 12:00:00,2012-12-31 12:00:00
最终控制方,10109782,,2014-02-26 12:00:00,2013-12-31 12:00:00

csv数据文件处理完之后,开始编写导入命令,运行neo4j****/bin目录下的neo4j-import。

最终在Ubuntu18.04上导入命令为:

bin/neo4j-import --multiline-fields=true --bad-tolerance=10000000 --into /media/brx/2d79a6a5-f419-aa4c-b391-314a73033208/neo4j-community-3.3.6/data/databases/graph.db --id-type string --nodes 行业.csv --nodes 业务.csv --nodes 主营产品.csv --nodes 事件.csv --nodes 人物.csv --nodes 机构.csv --nodes 金 融产品.csv --nodes 地区.csv --relationships 主营产品-主营产品.csv --relationships 事件-业务.csv --relationships 事件-机构.csv --relationships 人物-人物.csv --relationships 机构-主营产品.csv --relationships 机构-人物.csv --relationships 机构-地区.csv --relationships 机构-机构.csv --relationships 机构-行业.csv --relationships 金融产品-机构.csv

如果服务器环境为CentOS,需要把所有的相对路径改为绝对路径,导入命令为:

bin/neo4j-import --multiline-fields=true --bad-tolerance=10000000 --into /data/program/neo4j-community-3.5.3/data/databases/yuqing.db --id-type string --nodes /data/program/neo4j-community-3.5.3/行业.csv --nodes /data/program/neo4j-community-3.5.3/业务.csv --nodes /data/program/neo4j-community-3.5.3/主营产品.csv --nodes /data/program/neo4j-community-3.5.3/事件.csv --nodes /data/program/neo4j-community-3.5.3/人物.csv --nodes /data/program/neo4j-community-3.5.3/机构.csv --nodes /data/program/neo4j-community-3.5.3/金融产品.csv --nodes /data/program/neo4j-community-3.5.3/地区.csv --relationships /data/program/neo4j-community-3.5.3/主营产品-主营产品.csv --relationships /data/program/neo4j-community-3.5.3/事件-业务.csv --relationships /data/program/neo4j-community-3.5.3/事件-机构.csv --relationships /data/program/neo4j-community-3.5.3/人物-人物.csv --relationships /data/program/neo4j-community-3.5.3/机构-主营产品.csv --relationships /data/program/neo4j-community-3.5.3/机构-人物.csv --relationships /data/program/neo4j-community-3.5.3/机构-地区.csv --relationships /data/program/neo4j-community-3.5.3/机构-机构.csv --relationships /data/program/neo4j-community-3.5.3/机构-行业.csv --relationships /data/program/neo4j-community-3.5.3/金融产品-机构.csv

如果没有报错的话,就是导入成功了,会提示你有多少个实体,多少个关系,导入失败的数据也会存储到一个文件大功告成,导入成功,bin/neo4j console应该就可以看到数据已经被成功导入啦

\color{red}{(涉及公司机密,完整代码和数据无法提供,请见谅,转载请注明来源)}

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