一、 简介

本博客针对Neo4j 3.5版本，原始内容请见官方文档：https://neo4j.com/docs/cypher-manual/3.5/schema/index/

Neo4j的全文索引采用Lucene，能够对neo4j中string类型的属性建立全文索引。

  1. 能够同时为node和relationship的属性建立索引。而neo4j内嵌的索引仅能够对node的属性建立索引。
  2. 至于字符串如何被切分和索引，取决于为lucene配置的analyzer。支持自定义Analyzer，包括lucene中没有提供的。
  3. 能够用lucene查询语句进行查询；
  4. 能够返回相似度score；
  5. 能够随着节点和关系的添加、移除、修改进行自动的更新；
  6. 自动检查一致性，如果有不一致的问题自动重建；
  7. 在单个索引中，能够支持任意数目的文档；
  8. 创建、删除、更新都是事务的，能够在集群中自动进行副本；
  9. 能够通过cypher语句访问.
  10. 能够配置为满足最终一致性。即，索引更新在提交路径中被移除，转为后台线程。利用此特性，对于性能要求高的场景，能够消除主要的写瓶颈。

相比于Neo4j内嵌的索引，采用Lucene索引具有如下优势：

  1. neo4j的内嵌索引采用b树，其仅能够对STARTS WITH、ENDS WITH、完全相等三种条件起作用。而lucene建立的全文索引能够对任意片段的字符串进行查询。
  2. lucene索引能够对多个label建立.
  3. lucene索引能够对一到多个关系建立.
  4. 能够同时应用于多个属性。与内嵌索引的Composite Index不同。Composite Index仅对满足label且同时具有所有属性的实体起作用，而全文索引则对至少满足一个label、关系类型、属性的节点或关系起作用.

二、使用

1. 常用操作
采用neo4j的内生procedure来管理全文索引。最常用的procedure在下文列示。

功能

过程

描述

创建全文节点索引

db.index.fulltext.createNodeIndex

参数包括：

1. 全局唯一的索引名称（类型为string）;

2. labels（类型为string list）；

3. properties（类型为string list）；

4. config（可选的，是个key和value都为string类型的map）。config可以指定要建立索引的Analyzer（通过analyzer属性），还可以指定是否采用最终一致性模式（通过eventually_consistent）。

创建全文关系索引

db.index.fulltext.createRelationshipIndex

参数包括：

1. 全局唯一的索引名称（类型为string）;

2. relationship types（类型为string list）；

3. properties（类型为string list）；

4. config（可选的，是个key和value都为string类型的map）。config可以指定要建立索引的Analyzer（通过analyzer属性），还可以指定是否采用最终一致性模式（通过eventually_consistent）。

使用全文节点索引

db.index.fulltext.queryNodes

参数：

1. 索引名称

2. lucene查询语句

返回：

1. 匹配到的节点

2. lucene得分按照score降序返回

使用全文关系索引

db.index.fulltext.queryRelationships

参数：

1. 索引名称

2. lucene查询语句

返回：

1. 匹配到的关系

2. lucene得分按照score降序返回

删除索引

db.index.fulltext.drop

参数：

1. 索引名称

最终一致性索引

db.index.fulltext.awaitEventuallyConsistentIndexRefresh

等待最新提交的事务在最终一致性全文索引中生效。

列出可用的Analyzer

db.index.fulltext.listAvailableAnalyzers

列出全文索引可用的所有Analyzer。lucene中已经内置了多种语言的analyzer。

2. 创建和配置全文索引
例如，想要对于Label为Movie和Book的节点创建索引，索引的字段包括title和description。则采用如下cypher语句。

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

想要使用以上索引搜索标题或者描述中包含“matrix”的节点，调用如下cypher语句。

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

创建关系索引，以及可选参数config的使用。

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

3. 使用全文索引进行查询

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

可以用Lucene的全文检索语法，例如，如果需要完全匹配，则加双引号

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

可以使用逻辑操作符，例如AND OR

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

还可以对指定的属性进行查询。

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

4. 删除全文索引

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