Neo4j索引笔记之SchemaIndex和LegacyIndex

neo4j包含schema indexes 和 legacy indexes两种类型，两者理念不同且不可互换或兼容，实际应用中应明确检索需求后采用合适的索引。

schema index vs legacy index

参考neo4j index-confusion

* schema index和legacy index 都是基于lucene实现；

* 如果你正在使用Neo4j 2.0或者更高版本并且不需要支持2.0版本之前legacy index的代码，那么请只使用schema index同时避免legacy index；

* 如果你不得不使用Neo4j的早期版本，并且无法升级，无论如何你都只有一种索引可以选择（legacy index）；

* 如果你需要全文检索的索引，不管是什么版本，都将使用legacy index。

schema index（schema based indexes）

Neo4j is a schema-optional graph database. You can use Neo4j without any schema. Optionally you can introduce it in order to gain performance or modeling benefits.

This allows a way of working where the schema does not get in your way until you are at a stage where you want to reap the benefits of having one.

* 在Neo4j 2.0版本之前，Legacy index被称作indexes。这个索引是在graph外部通过Lucene实现，允许“节点”和“关系”以键值对的形式被检索。从Neo4j 提供的REST接口来看，被称作

index

的变量通常是指Legacy indexes；

* Legacy index能够提供全文本检索的能力。这个功能并没有在schema index中被提供，这也是Neo4j 2.0* 版本保留legacy indexes的原因之一。

新建索引

create index on :Node(property)，会对指定label property的所有node新建index ，index新建成功后，当graph更新时index会自动更新，index默认存储在根目录的/schema/index/lucene目录；

如：

# 新建索引
CREATE INDEX ON :AddressNode( preAddressNodeGUIDs)
# 删除索引
DROP INDEX ON :AddressNode(_id)

存储方式

schema index存储方式为复合索引（Compound Index），除了段信息文件，锁文件，以及删除的文件外，其他的一系列索引文件压缩一个后缀名为cfs的文件，即所有的索引文件会被存储成一个单例的Directory，

此方式有助于减少索引文件数量，减少同时打开的文件数量，从而获取更高的效率。比如说，查询频繁，而不经常更新的需求，就很适合这种索引格式。

legacy index

Neo4j Legacy Index配置参数

参数	值	描述
type	exact, fulltext	exact采用Lucene keyword analyzer是默认配置. fulltext采用white-space tokenizer in its analyzer.
to_lower_case	true, false	type=fulltext时生效，在新建索引和查询时会自动进行字母的大小写转换，默认为小写
analyzer	Analyzer类全名	自定义Lucene Analyzer，注意：to_lower_case配置会默认将查询参数转换为小写.如果自定义analyzer索引写入的字母为大写，查询结果将会不匹配

新建索引

分exact和fulltext两类，两者可结合使用，可新建relationship索引，默认存储在根目录的index/lucene目录；

fulltext索引新建方式参考笔记Neo4j中实现自定义中文全文索引

* 注意：使用legacy index查询往往需要一个start node；

存储方式

legacy index采用非复合索引，更灵活，可以单独的访问某几个索引文件

Neo4j联合索引

参考：https://dzone.com/articles/indexing-neo4j-overview

Neo4j不支持联合索引，可采用拼接字段实现

Neo4j 3.0开始支持联合索引，但需要升级至JDK8

https://github.com/neo4j/neo4j/issues/6841