Neo4j的全文索引是基于Lucene實現(xiàn)的，但是Lucene默認(rèn)情況下只提供了基于英文的分詞器，下篇文章我們在討論中文分詞器（IK）的引用，本篇默認(rèn)基于英文分詞來做。我們前邊文章就舉例說明過，比如我要搜索蘋果公司？首先我們要做的第一步在各個詞條上創(chuàng)建全文索引，第二步我們根據(jù)蘋果公司進(jìn)行全文檢索，把匹配度高的按順序輸出。下邊我們一步步講解怎么做。

# Neo4j的全文索引采用Lucene，能夠?qū)eo4j中string類型的屬性建立全文索引。- 1. 能夠同時為node和relationship的屬性建立索引。而neo4j內(nèi)嵌的索引僅能夠?qū)ode的屬性建立索引。
- 2. 至于字符串如何被切分和索引，取決于為lucene配置的analyzer。支持自定義Analyzer，包括lucene中沒有提供的。
- 3. 能夠用lucene查詢語句進(jìn)行查詢；
- 4. 能夠返回相似度score；
- 5. 能夠隨著節(jié)點和關(guān)系的添加、移除、修改進(jìn)行自動的更新；
- 6. 自動檢查一致性，如果有不一致的問題自動重建；
- 7. 在單個索引中，能夠支持任意數(shù)目的文檔；
- 8. 創(chuàng)建、刪除、更新都是事務(wù)的，能夠在集群中自動進(jìn)行副本；
- 9. 能夠通過cypher語句訪問.
- 10. 能夠配置為滿足最終一致性。即，索引更新在提交路徑中被移除，轉(zhuǎn)為后臺線程。利用此特性，對于性能要求高的場景，能夠消除主要的寫瓶頸。# 相比于Neo4j內(nèi)嵌的索引，采用Lucene索引具有如下優(yōu)勢：- 1. neo4j的內(nèi)嵌索引采用b樹，其僅能夠?qū)TARTS WITH、ENDS WITH、完全相等三種條件起作用。而lucene建立的全文索引能夠?qū)θ我馄蔚淖址M(jìn)行查詢。
- 2. lucene索引能夠?qū)Χ鄠€label建立.
- 3. lucene索引能夠?qū)σ坏蕉鄠€關(guān)系建立.
- 4. 能夠同時應(yīng)用于多個屬性。與內(nèi)嵌索引的Composite Index不同。Composite Index僅對滿足label且同時具有所有屬性的實體起作用，而全文索引則對至少滿足一個label、關(guān)系類型、屬性的節(jié)點或關(guān)系起作用.

1. call和yield的用法

首先看看這兩個詞的用方法。CALL語句用于調(diào)用數(shù)據(jù)庫中的過程(Procedure),YIELD子句用于顯示的選擇返回結(jié)果集中的哪些部分并綁定到一個變量以供后續(xù)查詢引用。簡單說就是用call來調(diào)用函數(shù)，用yield來接收函數(shù)返回的結(jié)果。我們舉個例子

call db.labels() yield label
return count(label) as num

這里是調(diào)用數(shù)據(jù)庫中內(nèi)嵌的過程db.labels()計算數(shù)據(jù)庫中的總標(biāo)簽數(shù)。返回結(jié)果

2. 索引

在Neo4j中，有兩種不同的索引類型：B-樹和全文索引

可以使用Cypher創(chuàng)建和刪除B-樹索引。用戶通常不必知道索引就可以使用它，因為Cypher的查詢計劃器會決定在哪種情況下使用哪個索引。B-樹索引擅長于對所有類型的值進(jìn)行精確查找，以及范圍掃描，完整掃描和前綴搜索。比如(=，>，start with，contains)等

全文索引與B-樹索引不同，它們針對索引和搜索文本進(jìn)行了優(yōu)化。它們用于需要理解語言的查詢，并且僅索引字符串?dāng)?shù)據(jù)。還必須通過過程明確查詢它們。全文索引需要手動去創(chuàng)建它，查詢的時候也是手動去調(diào)用。

在理解了索引的兩種概念后，我們著手看看全文索引怎么創(chuàng)建。

3. 創(chuàng)建全文索引

在第一節(jié)中用到了db.labels()的過程，那有沒有內(nèi)置創(chuàng)建全文索引的過程呢。答案當(dāng)然是有了。會發(fā)現(xiàn)有db.index.fulltext.createNodeIndex()，那就用這個過程來開始創(chuàng)建一個全文索引。在Dao層代碼如下，其中創(chuàng)建索引的名稱，標(biāo)簽和字段通過動態(tài)傳參傳過去的，比如在公司，產(chǎn)品上創(chuàng)建公司名稱，產(chǎn)品名稱的全文索引名稱為allFullIndex

可以手動從CQL查詢界面進(jìn)行創(chuàng)建

比如從GoodDes標(biāo)簽的name上創(chuàng)建全文索引, 并使用cjk分詞器

CALL db.index.fulltext.createNodeIndex("FT_GOODDES",["GoodDes"],["name"],{analyzer:"cjk", eventually_consistent:"true"})CALL db.index.fulltext.queryNodes("FT_GOODDES", "氣體導(dǎo)流管(舊)") YIELD node, score
WHERE score > 0.6
MATCH (node)-[:GoodAndCode]->(goodCode:GoodCode)
RETURN ID(node) AS nodeId, node.name AS goodDesName, score, ID(goodCode) AS goodCodeId, goodCode.code AS goodCodeCode;

@Repository
public interface FullIndexRepository extends Neo4jRepository<CompanyEntryNode, String> {/*** 創(chuàng)建索引** @param indexName  索引名稱* @param labels     標(biāo)簽名稱* @param properties 屬性*/@Query("call db.index.fulltext.createNodeIndex({indexName},{labels},{properties})")void createFullIndex(String indexName, String[] labels, String[] properties);/*** 刪除索引** @param indexName 索引名稱*/@Query("call db.index.fulltext.drop({indexName})")void deleteFullIndexByName(String indexName);
}

service層和controller層就不寫了，直接調(diào)用我們創(chuàng)建的過程，就成功創(chuàng)建了一個名稱為allFullIndex的全文索引。

4. 查詢索引

同樣的有創(chuàng)建索引的過程，也有查詢?nèi)乃饕倪^程db.index.fulltext.queryNodes()，那我們在dao層做如下定義。這里結(jié)果中返回了node和score。score就是按照相似度給出的一個分值，分詞器會影響這個分值，node就是創(chuàng)建索引的節(jié)點信息。結(jié)果默認(rèn)是按照score數(shù)值從高到低返回。

@Repository
public interface BaseSearchRepository extends Neo4jRepository<CompanyEntryNode, String> {/*** 查詢?nèi)臋z索數(shù)據(jù)** @param searchWord* @return*/@Query("call db.index.fulltext.queryNodes('allFullIndex',{searchWord}) yield node,score " +"return node.name as name,score")List<BaseSearchDto> fullTextSearch( String searchWord);}

在controller層中我們調(diào)用會返回如下結(jié)果

這樣整個全文索引的創(chuàng)建和查詢就完成了。

5. 其他調(diào)用過程 [一]

db.index.fulltext.drop()

描述	刪除指定的索引。
用法	db.index.fulltext.drop(indexName :: STRING?) :: VOID

db.index.fulltext.createNodeIndex()

描述	為給定的標(biāo)簽和屬性創(chuàng)建節(jié)點全文索引?？蛇x的“ config”映射參數(shù)可用于為索引提供設(shè)置。支持的設(shè)置是“分析器”，用于指定在建立索引和查詢時要使用的分析器。使用以下db.index.fulltext.listAvailableAnalyzers步驟查看可用的選項?？梢詫ⅰ痚ventually_consistent’設(shè)置為’true’，以使該索引最終保持一致，從而將來自提交事務(wù)的更新應(yīng)用于后臺線程。
語法	db.index.fulltext.createNodeIndex(indexName :: STRING?, labels :: LIST? OF STRING?, properties :: LIST? OF STRING?, config = {} :: MAP?) :: VOID

db.index.fulltext.createRelationshipIndex()

描述	查詢給定的全文索引。返回匹配關(guān)系及其Lucene查詢分?jǐn)?shù)，按分?jǐn)?shù)排序。選項映射的有效鍵是：'skip’跳過前N個結(jié)果；'limit’限制返回的結(jié)果數(shù)。
用法	`db.index.fulltext.queryRelationships(indexName :: STRING?, queryString :: STRING?, options = {} :: MAP?) :: (relationship :: RELATIONSHIP?, score :: FLOAT?)```

db.index.fulltext.queryRelationships()

描述	為給定的關(guān)系類型和屬性創(chuàng)建一個關(guān)系全文本索引?？蛇x的“ config”映射參數(shù)可用于為索引提供設(shè)置。支持的設(shè)置是“分析器”，用于指定在建立索引和查詢時要使用的分析器。使用以下db.index.fulltext.listAvailableAnalyzers步驟查看可用的選項。可以將’eventually_consistent’設(shè)置為’true’，以使該索引最終保持一致，從而將來自提交事務(wù)的更新應(yīng)用于后臺線程。
用法	db.index.fulltext.createRelationshipIndex(indexName :: STRING?, relationshipTypes :: LIST? OF STRING?, properties :: LIST? OF STRING?, config = {} :: MAP?) :: VOID

db.index.fulltext.queryNodes()

描述	查詢給定的全文索引。返回匹配的節(jié)點及其Lucene查詢分?jǐn)?shù)，按分?jǐn)?shù)排序。選項映射的有效鍵是：'skip’跳過前N個結(jié)果；'limit’限制返回的結(jié)果數(shù)。
用法	db.index.fulltext.queryNodes(indexName :: STRING?, queryString :: STRING?, options = {} :: MAP?) :: (node :: NODE?, score :: FLOAT?)

db.index.fulltext.listAvailableAnalyzers()

描述	列出可以配置全文本索引的可用分析器。
用法	db.index.fulltext.listAvailableAnalyzers() :: (analyzer :: STRING?, description :: STRING?, stopwords :: LIST? OF STRING?)

6. 其他調(diào)用過程 [二]

https://blog.csdn.net/xiaqingyin/article/details/105567306

7. 舉例 - 創(chuàng)建和配置、查詢、刪除全文索引

使用全文索引進(jìn)行創(chuàng)建

例如，想要對于Label為Movie和Book的節(jié)點創(chuàng)建索引，索引的字段包括title和description。則采用如下cypher語句。

CALL db.index.fulltext.createNodeIndex("titlesAndDescriptions",["Movie", "Book"],["title", "description"])

想要使用以上索引搜索標(biāo)題或者描述中包含“matrix”的節(jié)點，調(diào)用如下cypher語句。

CALL db.index.fulltext.queryNodes("titlesAndDescriptions", "matrix") YIELD node, score
RETURN node.title, node.description, score

創(chuàng)建關(guān)系索引，以及可選參數(shù)config的使用。

CALL db.index.fulltext.createRelationshipIndex("taggedByRelationshipIndex",["TAGGED_AS"],["taggedByUser"], { analyzer: "url_or_email", eventually_consistent: "true" })

使用全文索引進(jìn)行查詢

CALL db.index.fulltext.queryNodes("titlesAndDescriptions", "Full Metal Jacket") YIELD node, score
RETURN node.title, score

可以用Lucene的全文檢索語法，例如，如果需要完全匹配，則加雙引號

CALL db.index.fulltext.queryNodes("titlesAndDescriptions", "\"Full Metal Jacket\"") YIELD node, score
RETURN node.title, score

可以使用邏輯操作符，例如AND OR

CALL db.index.fulltext.queryNodes("titlesAndDescriptions", 'full AND metal') YIELD node, score
RETURN node.title, score

還可以對指定的屬性進(jìn)行查詢。

CALL db.index.fulltext.queryNodes("titlesAndDescriptions", 'description:"surreal adventure"') YIELD node, score
RETURN node.title, node.description, score

刪除全文索引

CALL db.index.fulltext.drop("taggedByRelationshipIndex")

8. 全文檢索之中文分詞器

其實用了這么久，我感覺用不用中文的全文索引影響不是很大

說說二種方式實現(xiàn)中文全文索引的創(chuàng)建。

1). 利用系統(tǒng)自帶的分詞器

我們在創(chuàng)建全文索引函數(shù)的時候是可以指定索引的分詞器的，他的分詞器可用下邊的方式查詢：

call db.index.fulltext.listAvailableAnalyzers

查到很多系統(tǒng)自帶的分詞器，其中有一個是“cjk”是針對中國，日本，韓國做的分詞器，所以說是支持中文分詞的。所以可以這樣建索引，像下邊指定analyzer的類型為“cjk”就指定的分詞器的類型。

CALL db.index.fulltext.createNodeIndex("companyFullIndex",["CompanyEntry"],["name"], { analyzer: "cjk"}

2). 通過第三方庫來創(chuàng)建全文索引

參考https://zhuanlan.zhihu.com/p/364927850

未驗證

通過查找有第三方庫neo4j-graph-plugin-1.0.1.jar，這個不確定是不是官方的還是別人提供的，git下載地址：

https://github.com/crazyyanchao/ongdb-lab-apoc

下載neo4j-graph-plugin-1.0.1.jar文件，放到neo4j的plugins目錄下，該插件對應(yīng)的ik版本為：IKAnalyzer-5.0，支持LUCENE-5.5.0。修改配置文件，然后重啟neo4j服務(wù)。

dbms.security.procedures.unrestricted=apoc.*,zdr.*

安裝好后執(zhí)行，如果不報錯，表示安裝成功。初次會失敗！

RETURN zdr.apoc.hello("你好") as greeting

運行函數(shù)zdr.index.iKAnalyzer會報莫名其妙的錯誤，經(jīng)過測試需要繼續(xù)從https://github.com/crazyyanchao/neo4j-graph-plugin下載neo4j-graph-plugin-master.zip文件，解壓縮后取出其中的dic目錄拷貝到neo4j根目錄下，否則一直運行失敗，因為他需要找分詞文件目錄，和java中引用IK分詞一樣。dic目錄下的分詞文件user_defined.dic可以添加自定義的分詞。如果想修改用戶自定義詞典的位置，可以修改配置文件：

vim dic/dic-cfg/IKAnalyzer.cfg.xml

以上配置好了之后創(chuàng)建中文索引，CompanyFullIndex是索引名稱，CompanyEntry是節(jié)點。

CALL zdr.index.addChineseFulltextIndex('CompanyFullIndex', ["name"], 'CompanyEntry') YIELD message RETURN message

這里的語法和系統(tǒng)庫里的稍微參數(shù)位置不一樣，其他邏輯都是一樣的。查詢的方法如下。

CALL zdr.index.chineseFulltextIndexSearch('CompanyFullIndex', 'name:測試~') YIELD node RETURN node