Neo4j：空值如何工作？

我时不时地发现自己想将CSV文件导入Neo4j，而我总是对如何处理可能潜伏在其中的各种空值感到困惑。

让我们从一个没有CSV文件的示例开始。考虑以下列表，以及我尝试仅返回空值的尝试：

WITH [null, "null", "", "Mark"] AS values
UNWIND values AS value
WITH value WHERE value = null
RETURN value(no changes, no records)

WITH [null，“ null”，“”，“ Mark”] AS值UNWIND值AS值WITH值WHERE值= null RETURN值（无更改，无记录）

嗯，这很奇怪。我曾期望至少将第一个值保留在集合中。如果我们做相反的事情呢？

WITH [null, "null", "", "Mark"] AS values
UNWIND values AS value
WITH value WHERE value <> null
RETURN value(no changes, no records)

WITH [null，“ null”，“”，“ Mark”] AS值UNWIND值AS值WITH值WHERE值<> null RETURN值（无更改，无记录）

依然没有！让我们尝试返回比较的输出，而不是过滤行：

WITH [null, "null", "", "Mark"] AS values
UNWIND values AS value
RETURN value = null AS outcome╒═══════╤═════════╕
│"value"│"outcome"│
╞═══════╪═════════╡
│null   │null     │
├───────┼─────────┤
│"null" │null     │
├───────┼─────────┤
│""     │null     │
├───────┼─────────┤
│"Mark" │null     │
└───────┴─────────┘

好的，这不是我们所期望的。一切都有“空”的“结果”！如果我们要检查值是否为字符串“ Mark”，该怎么办？

WITH [null, "null", "", "Mark"] AS values
UNWIND values AS value
RETURN value = "Mark" AS outcome╒═══════╤═════════╕
│"value"│"outcome"│
╞═══════╪═════════╡
│null   │null     │
├───────┼─────────┤
│"null" │false    │
├───────┼─────────┤
│""     │false    │
├───────┼─────────┤
│"Mark" │true     │
└───────┴─────────┘

通过执行此查询，我们了解到，如果比较的一侧为null，则返回值将始终为null。

那么，如果行为空，我们如何排除呢？

事实证明，我们必须使用'is'关键字而不是使用等于运算符。让我们看看它是什么样的：

WITH [null, "null", "", "Mark"] AS values
UNWIND values AS value
WITH value WHERE value is null
RETURN value╒═══════╕
│"value"│
╞═══════╡
│null   │
└───────┘

和积极的情况：

WITH [null, "null", "", "Mark"] AS values
UNWIND values AS value
WITH value WHERE value is not null
RETURN value╒═══════╕
│"value"│
╞═══════╡
│"null" │
├───────┤
│""     │
├───────┤
│"Mark" │
└───────┘

如果我们想摆脱空字符串怎么办？

WITH [null, "null", "", "Mark"] AS values
UNWIND values AS value
WITH value WHERE value <> ""
RETURN value╒═══════╕
│"value"│
╞═══════╡
│"null" │
├───────┤
│"Mark" │
└───────┘

有趣的是，这也摆脱了我没想到的空值。但是，如果我们寻找与空字符串匹配的值：

WITH [null, "null", "", "Mark"] AS values
UNWIND values AS value
WITH value WHERE value = ""
RETURN value╒═══════╕
│"value"│
╞═══════╡
│""     │
└───────┘

也不在那里！嗯，这是怎么回事：

WITH [null, "null", "", "Mark"] AS values
UNWIND values AS value
RETURN value, value = "" AS isEmpty, value <> "" AS isNotEmpty╒═══════╤═════════╤════════════╕
│"value"│"isEmpty"│"isNotEmpty"│
╞═══════╪═════════╪════════════╡
│null   │null     │null        │
├───────┼─────────┼────────────┤
│"null" │false    │true        │
├───────┼─────────┼────────────┤
│""     │true     │false       │
├───────┼─────────┼────────────┤
│"Mark" │false    │true        │
└───────┴─────────┴────────────┘

除非我们显式检查值“为空”，否则对于每种等式匹配，空值似乎都会被过滤掉。

那么，当我们使用Neo4j的LOAD CSV工具解析CSV文件时，如何利用这些知识呢？

假设我们有一个CSV文件，如下所示：

$ cat nulls.csv
name,company
"Mark",
"Michael",""
"Will",null
"Ryan","Neo4j"

$ cat nulls.csv名称，公司“ Mark”，“ Michael”，“” Will”，空“ Ryan”，“ Neo4j”

因此，前三行都没有“ company”的值。我根本没有任何值，Michael有一个空字符串，Will有一个空值。让我们看看LOAD CSV是如何解释的：

load csv with headers from "file:///nulls.csv" AS row
RETURN row╒═════════════════════════════════╕
│"row"                            │
╞═════════════════════════════════╡
│{"name":"Mark","company":null}   │
├─────────────────────────────────┤
│{"name":"Michael","company":""}  │
├─────────────────────────────────┤
│{"name":"Will","company":"null"} │
├─────────────────────────────────┤
│{"name":"Ryan","company":"Neo4j"}│
└─────────────────────────────────┘

我们已经从上面全面了解了所有组合。我们想为每行创建一个Person节点，但仅在定义了实际公司的情况下才创建Company节点和关联的“ WORKS_FOR”关系hp –我们不想创建一个空公司。

因此，我们只想为Ryan行创建一个公司节点和'WORKS_FOR'关系。

以下查询可以解决问题：

load csv with headers from "file:///nulls.csv" AS row
MERGE (p:Person {name: row.name})
WITH p, row
WHERE row.company <> "" AND row.company <> "null"
MERGE (c:Company {name: row.company})
MERGE (p)-[:WORKS_FOR]->(c)Added 5 labels, created 5 nodes, set 5 properties, created 1 relationship, statement completed in 117 ms.

使用“ file：///nulls.csv”中的标头加载csv AS行合并（p：Person {name：row.name}）WITH p，row WHERE row.company <>“” AND row.company <>“ null ” MERGE（c：Company {name：row.company}）MERGE（p）-[：WORKS_FOR]->（c）添加了5个标签，创建了5个节点，设置了5个属性，创建了1个关系，语句在117毫秒内完成。

如果我们可视化所创建的内容：