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数据类型映射

Neo4j 和 Cypher® 提供了一个类型系统，用于描述值在数据库中的存储方式，但这些类型并非总能与 Spark 提供的类型完全匹配。

在某些情况下，Neo4j 提供的数据类型在 Spark 中没有等效类型，反之亦然。

数据类型映射

表 1. Spark 到 Neo4j 类型映射参考
Neo4j 类型 Spark 类型 备注

字符串

字符串

示例："Hello"

整数

长整数

示例：12345

浮点数

双精度浮点数

示例：3.141592

布尔值

布尔值

示例：true

点

struct { type: string, srid: integer, x: double, y: double, z: double }

有关 Neo4j 中空间类型的更多信息，请参阅空间值

日期

日期

示例：2020-09-11

时间

struct { type: string, value: string }

示例：[offset-time, 12:14:08.209Z]

本地时间

struct { type: string, value: string }

示例：[local-time, 12:18:11.628]

日期时间

时间戳

示例：2020-09-11 12:17:39.192 此映射仅适用于从 Neo4j 读取时；否则，timestamp 会作为 LocalDateTime 写入 Neo4j。如果您需要写入 DateTime，请使用Cypher 写入查询。

本地日期时间

时间戳

示例：2020-09-11 12:14:49.081

持续时间

struct { type: string, months: long, days: long, seconds: long, nanonseconds: integer, value: string }

请参阅时间函数：持续时间

节点

struct { <id>: long, <labels>: array[string], (PROPERTIES) }

Neo4j 中的节点表示为属性容器；即它们以结构体的形式出现，其属性对应于节点中的任何属性。为了方便使用，通常最好从查询中返回单个属性而非整个节点。

关系

struct { <rel.id>: long, <rel.type>: string, <source.id>: long, <target.id>: long, (PROPERTIES) }

关系以映射的形式返回，标识关系的源和目标、其类型以及关系的属性（如果有）。为了方便使用，通常最好从查询中返回单个属性而非整个关系。

路径

字符串

示例：path[(322)←[20280:AIRLINE]-(33510)]。为了方便使用，建议使用路径函数从查询中返回路径的单个属性/方面。

[同类型数组]

array[元素]

在 Neo4j 中，数组必须类型一致（例如，一个数组只能包含 Float 值）。内部 Spark 类型与上述类型映射一致。

复杂数据类型

Spark 不原生支持所有 Neo4j 数据类型（例如Point、Time、Duration）。此类类型会被转换为包含所有有用数据的 Struct 类型。

表 2. 复杂数据类型转换
Neo4j 类型 Spark 结构体

持续时间

 
Struct(Array(
    ("type", DataTypes.StringType, false),
    ("months", DataTypes.LongType, false),
    ("days", DataTypes.LongType, false),
    ("seconds", DataTypes.LongType, false),
    ("nanoseconds", DataTypes.IntegerType, false),
    ("value", DataTypes.StringType, false)
  ))

点

 
Struct(Array(
    ("type", DataTypes.StringType, false),
    ("srid", DataTypes.IntegerType, false),
    ("x", DataTypes.DoubleType, false),
    ("y", DataTypes.DoubleType, false),
    ("z", DataTypes.DoubleType, true),
  ))

时间

 
Struct(Array(
    ("type", DataTypes.StringType, false),
    ("value", DataTypes.StringType, false)
  ))

映射类型

当列为映射类型时，连接器会尝试将其展平。例如，考虑以下数据集

ID 名称 居住地

1

Andrea Santurbano

{address: 'Times Square, 1', city: 'NY', state: 'NY'}

2

Davide Fantuzzi

{address: 'Statue of Liberty, 10', city: 'NY', state: 'NY'}

连接器将 lives_in 列展平为三列：lives_in.address、lives_in.city 和 lives_in.state

ID 名称 lives_in.address lives_in.city lives_in.state

1

Andrea Santurbano

Times Square, 1

NY

NY

2

Davide Fantuzzi

Statue of Liberty, 10

NY

NY

当 Dataframe 列是映射时，我们在内部将其展平，因为 Neo4j 不支持此类型作为图实体属性；因此，对于像这样的 Spark 作业

val data = Seq(
  ("Foo", 1, Map("inner" -> Map("key" -> "innerValue"))),
  ("Bar", 2, Map("inner" -> Map("key" -> "innerValue1"))),
).toDF("id", "time", "table")

data.write
  .mode(SaveMode.Append)
  .format(classOf[DataSource].getName)
  .option("url", SparkConnectorScalaSuiteIT.server.getBoltUrl)
  .option("labels", ":MyNodeWithFlattenedMap")
  .save()

在 Neo4j 中，对于带有 MyNodeWithFlattenedMap 标签的节点，您会发现以下信息已存储

MyNodeWithFlattenedMap {
    id: 'Foo',
    time: 1,
    `table.inner.key`: 'innerValue'
}
MyNodeWithFlattenedMap {
    id: 'Bar',
    time: 1,
    `table.inner.key`: 'innerValue1'
}

现在您可能会遇到以下问题

val data = Seq(
  ("Foo", 1, Map("key.inner" -> Map("key" -> "innerValue"), "key" -> Map("inner.key" -> "value"))),
  ("Bar", 1, Map("key.inner" -> Map("key" -> "innerValue1"), "key" -> Map("inner.key" -> "value1"))),
).toDF("id", "time", "table")
data.write
  .mode(SaveMode.Append)
  .format(classOf[DataSource].getName)
  .option("url", SparkConnectorScalaSuiteIT.server.getBoltUrl)
  .option("labels", ":MyNodeWithFlattenedMap")
  .save()

由于生成的展平键是重复的，Neo4j Spark 将以非确定性方式选择其中一个关联值。

因为我们将存储到 Neo4j 中的信息将是这样的（请注意顺序不保证）

MyNodeWithFlattenedMap {
    id: 'Foo',
    time: 1,
    `table.key.inner.key`: 'innerValue' // but it could be `value` as the order is not guaranteed
}
MyNodeWithFlattenedMap {
    id: 'Bar',
    time: 1,
    `table.key.inner.key`: 'innerValue1' // but it could be `value1` as the order is not guaranteed
}

将重复键分组为值数组

您可以使用选项 schema.map.group.duplicate.keys 来避免此问题。连接器会将所有具有相同键的值分组到一个数组中。此选项的默认值为 false。在以下场景中

val data = Seq(
  ("Foo", 1, Map("key.inner" -> Map("key" -> "innerValue"), "key" -> Map("inner.key" -> "value"))),
  ("Bar", 1, Map("key.inner" -> Map("key" -> "innerValue1"), "key" -> Map("inner.key" -> "value1"))),
).toDF("id", "time", "table")
data.write
  .mode(SaveMode.Append)
  .format(classOf[DataSource].getName)
  .option("url", SparkConnectorScalaSuiteIT.server.getBoltUrl)
  .option("labels", ":MyNodeWithFlattenedMap")
  .option("schema.map.group.duplicate.keys", true)
  .save()

输出将是

MyNodeWithFlattenedMap {
    id: 'Foo',
    time: 1,
    `table.key.inner.key`: ['innerValue', 'value'] // the order is not guaranteed
}
MyNodeWithFlattenedMap {
    id: 'Bar',
    time: 1,
    `table.key.inner.key`: ['innerValue1', 'value1'] // the order is not guaranteed
}

约束类型映射

表 3. Spark 到 Cypher 约束类型映射

Spark 类型

Neo4j 类型

BooleanType

BOOLEAN

StringType

STRING

IntegerType

INTEGER

LongType

INTEGER

FloatType

FLOAT

DoubleType

FLOAT

DateType

DATE

TimestampType

本地日期时间

自定义 pointType 如下：Struct { type: string, srid: integer, x: double, y: double, z: double }

POINT

自定义 durationType 如下：Struct { type: string, months: long, days: long, seconds: long, nanonseconds: integer, value: string }

DURATION

DataTypes.createArrayType(BooleanType, false)

LIST<BOOLEAN NOT NULL>

DataTypes.createArrayType(StringType, false)

LIST<STRING NOT NULL>

DataTypes.createArrayType(IntegerType, false)

LIST<INTEGER NOT NULL>

DataTypes.createArrayType(LongType, false)

LIST<INTEGER NOT NULL>

DataTypes.createArrayType(FloatType, false)

LIST<FLOAT NOT NULL>

DataTypes.createArrayType(DoubleType, false)

LIST<FLOAT NOT NULL>

DataTypes.createArrayType(DateType, false)

LIST<DATE NOT NULL>

DataTypes.createArrayType(TimestampType, false)

LIST<LOCAL DATETIME NOT NULL>

DataTypes.createArrayType(pointType, false)

LIST<POINT NOT NULL>

DataTypes.createArrayType(durationType, false)

LIST<DURATION NOT NULL>

对于数组，我们特别使用了不允许空元素的版本，因为 Neo4j 不允许数组中包含空元素。

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