DataX neo4jWriter 插件文档

功能简介

本目前市面上的neo4j 批量导入主要有Cypher Create,Load CSV,第三方或者官方提供的Batch Import。Load CSV支持节点10W级别一下，Batch Import 需要对数据库进行停机。要想实现不停机的数据写入，Cypher是最好的方式。

支持版本

支持Neo4j 4 和Neo4j 5,如果是Neo4j 3,需要自行将驱动降低至相对应的版本进行编译。

实现原理

将datax的数据转换成了neo4j驱动能识别的对象，利用 unwind 语法进行批量插入。

如何配置

配置项介绍

配置	说明	是否必须	默认值	示例
database	数据库名字	是	-	neo4j
uri	数据库访问链接	是	-	bolt://localhost:7687
username	访问用户名	是	-	neo4j
password	访问密码	是	-	neo4j
bearerToken	权限相关	否	-	-
kerberosTicket	权限相关	否	-	-
cypher	同步语句	是	-	unwind $batch as row create(p) set p.name = row.name
batchDataVariableName	unwind 携带的数据变量名			batch
properties	定义neo4j中数据的属性名字和类型	是	-	见后续案例
batchSize	一批写入数据量	否	1000
maxTransactionRetryTimeSeconds	事务运行最长时间	否	30秒	30
maxConnectionTimeoutSeconds	驱动最长链接时间	否	30秒	30
retryTimes	发生错误的重试次数	否	3次	3
retrySleepMills	重试失败后的等待时间	否	3秒	3

支持的数据类型

配置时均忽略大小写

BOOLEAN, 
STRING,
LONG,
SHORT,
INTEGER,
DOUBLE,
FLOAT,
LOCAL_DATE,
LOCAL_TIME,
LOCAL_DATE_TIME,
LIST,
//map类型支持 . 属性表达式取值
MAP,
CHAR_ARRAY,
BYTE_ARRAY,
BOOLEAN_ARRAY,
STRING_ARRAY,
LONG_ARRAY,
INT_ARRAY,
SHORT_ARRAY,
DOUBLE_ARRAY,
FLOAT_ARRAY,
Object_ARRAY

写节点

这里提供了一个写节点包含很多类型属性的例子。你可以在我的测试方法中运行。

"writer": {
        "name": "neo4jWriter",
        "parameter": {
            "uri": "neo4j://localhost:7687",
            "username": "neo4j",
            "password": "Test@12343",
            "database": "neo4j",
            "cypher": "unwind $batch as row create(p:Person) set p.pbool = row.pbool,p.pstring = row.pstring,p.plong = row.plong,p.pshort = row.pshort,p.pdouble=row.pdouble,p.pstringarr=row.pstringarr,p.plocaldate=row.plocaldate",
            "batchDataVariableName": "batch",
            "batchSize": "33",
            "properties": [
                {
                    "name": "pbool",
                    "type": "BOOLEAN"
                },
                {
                    "name": "pstring",
                    "type": "STRING"
                },
                {
                    "name": "plong",
                    "type": "LONG"
                },
                {
                    "name": "pshort",
                    "type": "SHORT"
                },
                {
                    "name": "pdouble",
                    "type": "DOUBLE"
                },
                {
                    "name": "pstringarr",
                    "type": "STRING_ARRAY",
                    "split": ","
                },
                {
                    "name": "plocaldate",
                    "type": "LOCAL_DATE",
                    "dateFormat": "yyyy-MM-dd"
                }
            ]
        }
    }

写关系

"writer": {
        "name": "neo4jWriter",
        "parameter": {
            "uri": "neo4j://localhost:7687",
            "username": "neo4j",
            "password": "Test@12343",
            "database": "neo4j",
            "cypher": "unwind $batch as row match(p1:Person) where p1.id = row.startNodeId match(p2:Person) where p2.id = row.endNodeId create (p1)-[:LINK]->(p2)",
            "batchDataVariableName": "batch",
            "batch_size": "33",
            "properties": [
                {
                    "name": "startNodeId",
                    "type": "STRING"
                },
                {
                    "name": "endNodeId",
                    "type": "STRING"
                }
            ]
        }
    }

节点/关系类型动态写

需要使用AOPC函数拓展，如果你的数据库没有，请安装APOC函数拓展

    "writer": {
        "name": "neo4jWriter",
        "parameter": {
            "uri": "bolt://localhost:7687",
            "username": "yourUserName",
            "password": "yourPassword",
            "database": "yourDataBase",
            "cypher": "unwind $batch as row CALL apoc.cypher.doIt( 'create (n:`' + row.Label + '`{id:$id})' ,{id: row.id} ) YIELD value RETURN 1 ",
            "batchDataVariableName": "batch",
            "batch_size": "1",
            "properties": [
                {
                    "name": "Label",
                    "type": "STRING"
                },
                {
                    "name": "id",
                    "type": "STRING"
                }
            ]
        }
    }

注意事项

properties定义的顺序需要与reader端顺序一一对应。
灵活使用map类型，可以免去很多数据加工的烦恼。在cypher中，可以根据 . 属性访问符号一直取值。比如 unwind $batch as row create (p) set p.name = row.prop.name,set p.age = row.prop.age，在这个例子中，prop是map类型，包含name和age两个属性。
如果提示事务超时，建议调大事务运行时间或者调小batchSize
如果用于更新场景，遇到死锁问题影响写入，建议二开源码加入死锁异常检测，并进行重试。

性能报告

JVM参数

16G G1垃圾收集器 8核心

Neo4j数据库配置

32核心，256G

datax 配置

Channel 20 batchsize = 1000
任务平均流量：15.23MB/s
记录写入速度：44440 rec/s
读出记录总数：2222013

neo4jwriter.md 7.2 KB History Raw