Vue前端调用Neo4j接口实战：基于Axios的知识图谱数据构建与Cypher查询

一、Vue前端调用Neo4j接口实践

本文旨在分享如何在Vue项目中集成并调用Neo4j图数据库的接口，完成知识图谱数据的构建与操作。

1. 数据准备：创建递归的图谱数据

我们需要在Neo4j中创建一批具有递归关系（父子关系）的节点数据。

第一步：为现有节点添加子节点

假设我们已有一个知识节点“南派三叔”（id: 3），现在需要为其添加四个子节点，属性包括职业、别名、出生地、主要成就。

可以使用以下Cypher语句批量创建节点和关系：

MATCH (parent:Knowledge {id: 3})
CREATE (child301:Knowledge {id: 301, name: '企业家', categary: '职业'})
CREATE (child302:Knowledge {id: 302, name: '南派三叔', categary: '别名'})
CREATE (child303:Knowledge {id: 303, name: '浙江省嘉兴市嘉善县', categary: '出生地'})
CREATE (child304:Knowledge {id: 304, name: '第七届中国作家富豪榜最佳冒险小说奖', categary: '主要成就'})
CREATE (parent)-[:HAS_CHILD]->(child301),
       (parent)-[:HAS_CHILD]->(child302),
       (parent)-[:HAS_CHILD]->(child303),
       (parent)-[:HAS_CHILD]->(child304);

执行后，图谱结构得到扩展。
（优化提示：在Vue等前端项目中，我们通常通过Axios或Fetch API将这些Cypher语句作为参数发送到后端接口，再由后端与Neo4j交互。）

第二步：清理无效数据

在构建过程中，有时需要删除无效的节点或关系。例如，删除某个节点及其所有关系：

MATCH (c:Knowledge {id:17})-[r]-() 
DELETE r

或者通过节点内部id进行删除（需谨慎使用）：

MATCH (a) 
WHERE id(a)=10
MATCH (a)-[r]-() 
DELETE r

第三步：为子节点继续添加后代

现在，为刚刚创建的“企业家”（id: 301）节点添加三个子节点，描述其特征、角色和外文名。

MATCH (parent:Knowledge {id: 301})
CREATE (child30101:Knowledge {id: 30101, name: '冒险家，创新者', categary: '特征'})
CREATE (child30102:Knowledge {id: 30102, name: '掌控者，领导者', categary: '企业角色'})
CREATE (child30103:Knowledge {id: 30103, name: 'entrepreneur', categary: '外文名'})
CREATE (parent)-[:HAS_CHILD]->(child30101),
       (parent)-[:HAS_CHILD]->(child30102),
       (parent)-[:HAS_CHILD]->(child30103);

通过上述操作，我们构建了一个简单的、具有两层结构的递归知识树。

2. 构建以“人工智能”为主题的节点簇

计划构建多个独立的节点簇，每个簇以一个根节点为核心。已完成id为10000的节点簇，现在创建以id=20000为根节点的、关于“人工智能”的节点簇。

第一步：创建根节点

首先，创建一个标签为AI的根节点。

CREATE (root:AI {id: 20000, name: '人工智能[计算机科学的一个分支]', categary: '百科'})

第二步：为根节点添加子节点

接着，为该根节点创建6个子节点，涵盖其中文名、外文名、简称、提出时间、地点及名称来源。

MATCH (root:AI {id: 20000})
CREATE (child1:AI {id: 1599811251651, name: '人工智能', categary: '中文名'}),
       (child2:AI {id: 1599811251652, name: 'ARTIFICIALINTELLIGENCE', categary: '外文名'}),
       (child3:AI {id: 1599811251653, name: 'AI', categary: '简称'}),
       (child4:AI {id: 1599811251654, name: '1956年', categary: '提出时间'}),
       (child5:AI {id: 1599811251655, name: 'DARTMOUTH学会', categary: '提出地点'}),
       (child6:AI {id: 1599811251656, name: '雨果·德·加里斯的著作', categary: '名称来源'})
CREATE (root)-[:HAS_CHILD]->(child1),
       (root)-[:HAS_CHILD]->(child2),
       (root)-[:HAS_CHILD]->(child3),
       (root)-[:HAS_CHILD]->(child4),
       (root)-[:HAS_CHILD]->(child5),
       (root)-[:HAS_CHILD]->(child6);

此操作成功构建了一个关于人工智能百科信息的树状结构。这种结构化的数据存储与查询正是Neo4j等图数据库的优势所在，特别适合表达复杂的关联关系。

二、前端接口调用思路

在前端Vue项目中，通常不会直接连接数据库。通用的实践是：

1. 后端提供API：构建一个后端服务（如使用Node.js, Spring Boot等），该服务封装对Neo4j的Cypher操作。
2. 前端发送请求：在Vue组件中，使用Axios库向后端定义好的API接口发送HTTP请求（GET/POST）。
3. 传递查询参数：请求体中携带需要执行的Cypher语句或结构化的查询参数。
4. 处理返回数据：接收后端返回的JSON格式的查询结果，并在前端进行渲染或进一步处理。

通过将数据库操作逻辑放在后端，保证了安全性，并使得前后端职责分离，架构更清晰。在复杂的知识图谱应用中，利用Vue的响应式特性可以非常流畅地展示和操作这些关联数据。