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.NET 9.0

针对 Ladybug DB 执行 openCypher,支持 Schema-first DDL、Python 同步/异步执行、CALL 存储过程及全文搜索(CREATE_FTS_INDEX / QUERY_FTS_INDEX)等功能。

Ladybug 打开Cypher.

功能概述

Ladybug 打开Cypher.是一项面向实际任务的技能,主要用于Ladybug 尽可能跟随开Cypher.;Chema, DDL, 一些条款, 和 MATCH 语义与 Neo4j 不同. 概览: Ladybug 和 Neo4j 的不同. .。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

Ladybug openCypher

Ladybug 尽可能遵循 openCypher 规范。模式(Schema)、DDL、部分子句以及 MATCH 语义与 Neo4j 存在差异。概览:Ladybug 与 Neo4j 的主要区别。DDL:创建表。

Ladybug 是 嵌入式(in-process) 数据库 —— 不使用服务端 URI;通过 real_ladybug 打开文件路径或 :memory:。

核心原则

  1. 先建模后写入(Schema first) —— 节点表与关系表必须预先存在,方可执行插入操作;每个节点/关系表仅支持一个标签;每个节点表必须定义 主键。
  2. 遍历(Walk) vs 轨迹(Trail) —— 模式匹配采用 walk 语义(允许边重复出现)。如需 Neo4j 风格的轨迹检查,请显式使用 is_trail() / is_acyclic() 函数。
  3. 变长路径(Variable-length paths) —— 必须指定上界以确保终止;若未显式指定,默认上界为 30。
  4. 目录(Catalog) —— 多数内省(introspection)任务推荐使用 CALL procedure(...),而非 Neo4j 的 SHOW … 语法。

从 Python 执行(快速入门)

导入 real_ladybug(Ladybug 的 Python 绑定)。完整文档参见:Python API 及自动生成的参考手册。

import real_ladybug as lb

db = lb.Database("path/to/db.lbug")
conn = lb.Connection(db)
rows = conn.execute("""
    MATCH (a:User)-[f:Follows]->(b:User)
    RETURN a.name, b.name, f.since;
""")
for row in rows:
    print(row)
  • conn.execute / await conn.execute 每次仅执行一条语句,除非 API 明确支持批处理(batching)。
  • 多条语句(以分号分隔)将返回一个 结果列表;单条语句则返回单个结果对象。
  • COPY / LOAD FROM 中的路径默认相对于进程当前工作目录(CWD)解析;若为绝对路径,则按绝对路径处理。

如需异步支持、结果辅助工具、UDF(用户自定义函数)及 Parquet/DataFrame 导入功能,请参阅 references/api-reference.md。

模式片段(DDL)

CREATE NODE TABLE User(name STRING PRIMARY KEY, age INT64);
CREATE NODE TABLE City(name STRING PRIMARY KEY, population INT64);
CREATE REL TABLE Follows(FROM User TO User, since INT64);
CREATE REL TABLE LivesIn(FROM User TO City, MANY_ONE);

可选 IF NOT EXISTS。基数(Multiplicity)取值包括:MANY_ONE、ONE_MANY、MANY_MANY、ONE_ONE。CREATE NODE TABLE AS / CREATE REL TABLE AS 支持从 LOAD FROM 或 MATCH … RETURN 查询结果中自动推断模式。

数据导入

  • COPY NodeTable FROM "file.csv"(支持 Parquet 等多种格式,详见 Import data 文档)。
  • Neo4j 的 LOAD CSV FROM 在 Ladybug 中对应 LOAD FROM。
  • 在 Python 中:可直接使用 LOAD FROM df / COPY Table FROM df 将 Pandas / Polars / Arrow DataFrame 导入,无需中间文件。

全文搜索(FTS)

需先加载 FTS 扩展。仅支持对节点表中的 STRING 列建立全文索引;查询时使用 CALL QUERY_FTS_INDEX;列出所有索引使用 CALL SHOW_INDEXES() RETURN *。完整过程签名请参阅 references/api-reference.md。

当查询结果与 Neo4j 不一致时

请参考 references/workflow-patterns.md 中的检查清单与子句对照表:walk vs trail、变长路径默认上界、不支持的子句(如 FOREACH、REMOVE、FINISH、SET += 等),以及 CALL 与 SHOW 的语义差异。

实用脚本

附带的辅助脚本(可选,需确保 real_ladybug 已加入 PYTHONPATH):

  • scripts/run_cypher.py —— 对指定 .lbug 文件执行 Cypher 字符串或 .cypher 文件。
  • scripts/check_env.py —— 验证 import real_ladybug 是否成功,并输出基础环境信息。

其他资源

  • 详细的 Python API、FTS CALL 语法、DDL / 导入表格说明:见 references/api-reference.md
  • 调试工作流、Neo4j 对比表格、常见查询习惯:见 references/workflow-patterns.md

文档链接

  • Ladybug vs Neo4j
  • DDL / 创建表
  • 导入数据
  • 全文搜索
  • MATCH
  • CALL / 函数
目录

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