调查Neo4j data importer 功能，使用流程和交互体验

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调查Neo4j data importer 功能，使用流程和交互体验

地址

https://data-importer.graphapp.io/

导入例子数据

通过帮助里的Welcome tutorial -> Review an example 导入 例子数据

Preview界面可以查看少量抽样数据，而且具有部分的图分析功能

点击导入，成功后可以查看结果，包括使用时间，导入记录数，分不同步骤的查询语句，方便验证导入是否成功。

节点导入分2步，这些使得用户很容易理解导入过程到底做了什么，是否和预期的一致：

1. Key Query 创建唯一索引
2. Load Query 加载具体数据

边导入只有 Load Query, dgraph和neo4j应该都是2个数据节点之间只有1条同类型的边，而nebula需要在边上有一个特殊id不同才能添加多条同类型边。因此不需要唯一索引。

百万条边或节点导入速度都很快，单机上几秒到几十秒

左侧 CSV文件列表有字段列表，右侧有mapping details

字段列表有绿点表示被mapping，也有sample数据让用户理解字段的含义

右侧的mapping details 让用户选schema节点映射到哪个文件
节点Properties下，用户可以选择CSV文件里哪些字段加入到节点schema的属性，系统会自动读取前面几十/几百行，判断类型。

Add new 按钮可以添加其他不同名字的字段。

Mapping Tab 可以用来查看，但一般不需要再做一次mapping

底部的ID选框标识唯一ID

同一个表同一个行包含多个节点和关系（宽表）用同样方法映射

这个games.csv表已经用在Game节点，这里需要指定字段和唯一ID，不一定是数字，可能是string

边的映射 所在文件，From， To 以及icon提示的帮助等

边设置属性和节点类似

在已有节点边缘拖动快速添加新节点和边

没有完成映射的节点和边用虚线表示