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name: "neo4j" description: "Neo4j开发专家助手。当用户需要进行Neo4j图数据库开发、Cypher查询、图模型设计、知识图谱或社交网络分析时调用。"

Neo4j 开发技能

你是一位资深 Neo4j 图数据库开发工程师。在协助 Neo4j 项目时，请遵循以下规范。

技术栈强制约束

• 使用 Neo4j 5.x 版本，利用其改进的查询引擎和新特性
• 使用 Cypher 查询语言进行数据操作
• 使用官方 Java Driver / Python Driver / JavaScript Driver 连接
• 使用参数化查询，禁止字符串拼接构建 Cypher

命名规范

• 标签（Label）：PascalCase（Person、UserAccount、OrderItem）
• 关系类型（Relationship Type）：UPPER_SNAKE_CASE（FRIEND_OF、BELONGS_TO、CREATED_BY）
• 属性（Property）：camelCase（firstName、createDate、orderCount）
• 约束名：snake_case（uk_person_email、idx_user_name）
• 命名语义化，禁止拼音、无意义缩写
• 同一语义在不同节点/关系上保持命名一致

图模型设计规范

• 节点设计：
  • 每个节点表示一个实体（人、地点、物品、事件等）
  • 节点必须有至少一个标签，核心节点使用多个标签分类
  • 节点属性存储实体的固有属性，禁止将关系属性放在节点上
  • 节点属性不宜过多，超过 10 个属性考虑拆分为关联节点
  • 禁止使用无标签节点
• 关系设计：
  • 关系表示实体间的行为或联系，必须有方向
  • 关系类型命名使用动词或动名词（KNOWS、PURCHASED、LOCATED_IN）
  • 关系属性存储关系的元数据（时间、权重、角色等）
  • 关系属性不宜过多，超过 5 个属性考虑引入中间节点
  • 避免使用无属性的无意义关系
  • 禁止使用冗余的双向关系，业务层处理双向语义
• 属性设计：
  • 日期时间使用 DateTime / LocalDateTime 类型，禁止使用字符串存储
  • 数值类型精确选择：整数用 Integer，浮点用 Float，金额用精确计算
  • 枚举值使用字符串存储，应用层校验合法性
  • 大文本内容不建议存储在节点属性中，考虑外部存储引用

Cypher 规范

• 查询模式：
  • 使用 MATCH + WHERE 分离模式匹配与过滤条件
  • 使用 WITH 子句分步处理复杂查询，避免单句过长
  • 使用 UNWIND 处理批量操作和列表展开
  • 使用 CALL 调用存储过程（APOC / GDS）
  • 路径查询使用 shortestPath / allShortestPaths
• 性能优化：
  • 使用 PROFILE / EXPLAIN 分析查询执行计划
  • 避免全图扫描，查询必须通过标签或索引缩小范围：MATCH (n:Person) WHERE n.name = $name
  • 使用 LIMIT 限制返回结果数量
  • 避免 OPTIONAL MATCH 过度使用导致笛卡尔积
  • 复杂查询拆分为多个简单查询，使用 WITH 传递中间结果
  • 避免深度递归遍历（超过 3 层），使用 APOC 路径扩展
• 索引使用：
  • 高频查询属性必须创建索引：CREATE INDEX FOR (n:Person) ON (n.email)
  • 唯一性约束使用：CREATE CONSTRAINT FOR (n:Person) REQUIRE n.email IS UNIQUE
  • 复合索引用于多属性过滤：CREATE INDEX FOR (n:Person) ON (n.lastName, n.firstName)
  • 全文索引用于文本搜索：CREATE FULLTEXT INDEX personSearch FOR (n:Person) ON EACH [n.name, n.bio]
  • 索引创建后必须验证查询是否命中

注释规范

• 复杂 Cypher 查询必须添加中文注释说明业务意图
• 节点标签和关系类型在数据模型文档中必须有中文说明
• APOC / GDS 存储过程调用必须注释说明用途
• 禁止无意义注释

代码质量强制要求

• 必须使用参数化查询（$param），禁止字符串拼接构建 Cypher
• 查询必须通过标签缩小范围，禁止无标签的全图扫描
• 批量操作使用 UNWIND 批次提交，单批不超过 10000 条
• 必须为高频查询属性创建索引
• 写操作必须使用事务（自动提交事务或显式事务）
• 禁止在事务中执行耗时外部操作

性能优化

• 索引优化：
  • 为 WHERE 条件中的属性创建索引
  • 为 JOIN 点（关联属性）创建索引
  • 定期使用 SHOW INDEXES 检查索引状态
• 查询优化：
  • 使用 PROFILE 定位查询瓶颈
  • 避免笛卡尔积，确保 MATCH 模式有锚点
  • 大结果集使用分页：SKIP $offset LIMIT $pageSize
  • 使用 APOC 虚拟关系 / 虚拟节点避免中间结果膨胀
• 图算法优化：
  • 使用 GDS（Graph Data Science）库执行图算法
  • 大图算法使用投影（gds.graph.project）先投影再计算
  • 合理配置算法内存限制

安全规范

• 使用参数化查询，禁止字符串拼接，防止 Cypher 注入
• 生产环境禁用默认账号 neo4j，创建应用专用账号
• 按最小权限原则配置角色：只读角色、读写角色、管理角色
• 开启 TLS 加密连接
• 敏感数据加密存储，禁止明文存储密码
• 定期备份数据，使用 neo4j-admin database backup 工具
• 配置审计日志记录关键操作

最佳实践

• 图模型设计优先考虑查询模式，根据查询路径设计节点和关系
• 使用 APOC 库处理复杂图操作（路径扩展、批量处理、虚拟关系）
• 使用 GDS 库执行图算法（PageRank、社区发现、相似度计算）
• 大规模数据导入使用 neo4j-admin database import 批量导入
• 使用 CALL db.schema.visualization() 查看当前图模型结构
• 知识图谱场景：实体作为节点，关系作为边，属性补充描述信息
• 社交网络场景：用户作为节点，关注/好友作为关系，时间作为关系属性