一 数据库的选用
我们要实现一个智能问答的系统，所以问到的关键词是不确定的，所以查询的时候更注重的是数据的连接性。而普通的表格数据库它们不能提供用于遍历大量数据的适当性能，无论是遍历还是检索都比较困难。做为图数据库的Neo4j 可以提供存储更多的连接数据。 它将每个配置文件数据作为节点存储在内部，它与相邻节点连接的节点，它们通过关系相互连接，这样检索或遍历是非常容易和更快的。
所以我们选用Neo4j数据库，相比而言他有着以下的有点：
它很容易表示连接的数据检索/遍历/导航更多的连接数据是非常容易和快速的它非常容易地表示半结构化数据Neo4j CQL查询语言命令是人性化的可读格式，非常容易学习它使用简单而强大的数据模型它不需要复杂的连接来检索连接的/相关的数据，因为它很容易检索它的相邻节点或关系细节没有连接或索引
二 构建Neo4j数据库
1.mysql数据库结构
因为我们要做的是一个电影的智能问答系统，所以足够的数据是确保问答成功的基础，我们不可能将数据一条一条的导入，所以我们在网上找到一个关于电影的mysql数据库。该数据库的结构包括以下内容：
（1）.genre表（电影类型表）
（2）. movie表（电影信息表）
（3）. person表（演员信息表）
（4）. movie_to_genre表（电影与类别对应关系）
（5）：person_to_movie表（电影与演员的对呀关系）
以上为mysql的数据类型以及部分数据，我们要将mysql数据已csv格式导出，才可以用在Neo4j的数据库上。
2. 导出csv文件
由于mysql导出数据的默认目录是：安装路径\Uploads\，因此，我们导出csv的时候，一定要在这个目录下指定导出文件名，否则会提示权限不足。
脚本语言如下：
1 use movie; 2 3 #CMD命令 查看MySql的导入与导出的目录【其他目录无权限】 4 # 使用mysql -u root -p 连接mysql 5 # show variables like '%secure%' 6 #+--------------------------+------------------------------------------------+ 7 #| Variable_name | Value | 8 #+--------------------------+------------------------------------------------+ 9 #| require_secure_transport | OFF | 10 #| secure_auth | ON | 11 #| secure_file_priv | C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\Uploads\ |genregenre 12 #+--------------------------+------------------------------------------------+ 13 #3 rows in set, 1 warning (0.00 sec) 14 15 #MySql导出csv数据，带表头 16 17 18 #导出电影的类型 19 SELECT * INTO OUTFILE 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Uploads/genre.csv' 20 FIELDS TERMINATED BY ',' 21 FROM (select 'gid','gname' union select*from genre) genre_; 22 23 24 25 #导出电影的信息 == 如果太多可以只导出前500个，加限制 26 SELECT * INTO OUTFILE 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Uploads/movie.csv' 27 FIELDS TERMINATED BY ',' 28 OPTIONALLY ENCLOSED BY '"' 29 LINES TERMINATED BY '\r' #电影描述中出现\r换行字符， 30 FROM (select 'mid','title','introduction','rating','releasedate' union select*from movie) movie_; 31 32 33 34 #导出演员person的信息 == 如果有中文名要中文名，如果没有取英文名 35 SELECT * INTO OUTFILE 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Uploads/person.csv' 36 FIELDS TERMINATED BY ',' 37 OPTIONALLY ENCLOSED BY '"' 38 FROM (select 'pid','birth','death','name','biography','birthplace' union 39 select person_id,person_birth_day,person_death_day,case when person_name is null then person_english_name else person_name end 40 as name,person_biography,person_birth_place from person) person_; 41 42 #导出电影ID和电影类别之间的对应 【1对1】 43 SELECT * INTO OUTFILE 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Uploads/movie_to_genre.csv' 44 FIELDS TERMINATED BY ',' 45 OPTIONALLY ENCLOSED BY '"' 46 FROM (select 'mid','gid' union select*from movie_to_genre) movie_to_genre_; 47 48 49 #导出演员ID和电影ID之间的对应 【1对多】 50 SELECT * INTO OUTFILE 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Uploads/person_to_movie.csv' 51 FIELDS TERMINATED BY ',' 52 OPTIONALLY ENCLOSED BY '"' 53 FROM (select 'pid','mid' union select*from person_to_movie) person_to_movie_; 54 55 56 #解决导出csv中文乱码问题：将csv用txt打开，另存为，选择utf8编码保存覆盖即可导出后在Upload目录下有着如下的导出文件：
注意：如果csv文件中出现乱码，将其以记事本方式打开，保存时将编码方式改为“UTF-8”，覆盖源文件即可。
三 导入Neo4j数据库
1. neo4j导入路径
在neo4j安装目录下有一个import文件夹（没有的话自己新建一个这样的文件夹），将刚才导出的csv文件存放到这个文件夹中。
2. Neo4j导入数据
开启Neo4j服务之后，进入服务页面 http://localhost:7474/browser/
在输入命令行中依次输入以下命令进行导入数据库。
1 找到neo4j的安装路径，并在D:\neo4j-community-3.4.0\目录下创建import目录 2 完整路径如下D:\neo4j-community-3.4.0\import 3 因为neo4j支持导入csv文件，其默认目录入口是 ...\import 4 5 6 //导入节点 电影类型 == 注意类型转换 7 LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///genre.csv" AS line 8 MERGE (p:Genre{gid:toInteger(line.gid),name:line.gname}) 9 10 11 //导入节点 演员信息 12 LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///person.csv' AS line 13 MERGE (p:Person { pid:toInteger(line.pid),birth:line.birth, 14 death:line.death,name:line.name, 15 biography:line.biography, 16 birthplace:line.birthplace}) 17 18 19 // 导入节点 电影信息 20 LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///movie.csv" AS line 21 MERGE (p:Movie{mid:toInteger(line.mid),title:line.title,introduction:line.introduction, 22 rating:toFloat(line.rating),releasedate:line.releasedate}) 23 24 25 // 导入关系 actedin 电影是谁参演的 1对多 26 LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///person_to_movie.csv" AS line 27 match (from:Person{pid:toInteger(line.pid)}),(to:Movie{mid:toInteger(line.mid)}) 28 merge (from)-[r:actedin{pid:toInteger(line.pid),mid:toInteger(line.mid)}]->(to) 29 30 //导入关系 电影是什么类型 == 1对多 31 LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///movie_to_genre.csv" AS line 32 match (from:Movie{mid:toInteger(line.mid)}),(to:Genre{gid:toInteger(line.gid)}) 33 merge (from)-[r:is{mid:toInteger(line.mid),gid:toInteger(line.gid)}]->(to)检测查询：
1 //问：章子怡都演了哪些电影？ 2 match(n:Person)-[:actedin]->(m:Movie) where n.name='章子怡' return m.title 3 //删除所有的节点及关系 4 MATCH (n)-[r]-(b) 5 DELETE n,r,b由于csv导入neo4j的数据都是字符串的数据类型，因此，对于一些有特殊要求的字段，我们需要在导入的时候进行类型转换。如下等等：
导入之后，Neo4j结构如下：
可以查询关联记录如下：
1 $ match (n)-[r:is]-(b) return n,r,b limit 10以上，就完成了电影问答系统中Neo4j数据库的创建。
！文中部分引用“https://blog.csdn.net/Appleyk/article/details/80332911”
转载于:https://www.cnblogs.com/Mask-D/p/9267446.html
相关资源：Python Neo4j医药知识图谱自动问答系统源码