{"id":178656,"date":"2026-01-28T12:55:59","date_gmt":"2026-01-28T11:55:59","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=178656"},"modified":"2026-02-06T04:32:41","modified_gmt":"2026-02-06T03:32:41","slug":"cypher-die-sprache-zur-manipulation-von-daten-in-graphen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/cypher-die-sprache-zur-manipulation-von-daten-in-graphen","title":{"rendered":"Cypher: Die Sprache zur Manipulation von Daten in Graphen"},"content":{"rendered":"

F\u00fcr den Menschen ist das visuelle Verst\u00e4ndnis oft einfacher als das Textverst\u00e4ndnis, da unser Gehirn visuelle Informationen schneller und effizienter verarbeiten kann. Aus diesem Grund konnten wir das Aufkommen von grafischen Datenbanken beobachten, die die Sprache Cypher anstelle des traditionellen SQL verwenden.<\/strong><\/p>\nVisuelle Datenbanken<\/strong> bieten einen viel schnelleren und intuitiveren Weg, Daten zu modellieren und abzufragen. Die Sprache wurde gr\u00f6\u00dftenteils von Andr\u00e9s Taylor, einem Mitarbeiter, der an Neo4j<\/a> arbeitete, erfunden. Bei der Entwicklung der Sprache wurde die St\u00e4rke und F\u00e4higkeit von SQL<\/a> im Auge behalten, w\u00e4hrend die Benutzer die Ergebnisse ihrer Abfragen visuell sehen k\u00f6nnen.\n\nCypher<\/strong> ist eine grafische Sprache, die aufgrund ihrer \u00c4hnlichkeit mit anderen Sprachen und ihrer Intuitivit\u00e4t sehr leicht zu erlernen ist. F\u00fcr ein Unternehmen ist es wichtig, das richtige Werkzeug zu w\u00e4hlen, das sowohl einfach zu bedienen als auch leistungsstark ist, um den Anforderungen bei der Weiterentwicklung von Anwendungen gerecht zu werden. Aus diesem Grund wird Neo4j von gro\u00dfen Unternehmen wie Michelin, NASA<\/a>, Cr\u00e9dit Agricole und Volvo eingesetzt. Erfahre in diesem Artikel mehr \u00fcber die St\u00e4rke dieser Sprache.\n\n?Auch interessant:\n\n\n<\/colgroup>\n\n\n\n\n\n\n
MySQL Relationale Datenbanksoftware<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
SQL Tutorial<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Apache Cassandra noSQL BDD<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
SQL Joins<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
SQL Count Tutorial<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Wie funktioniert Cypher ?<\/h2>\nCypher<\/strong> wurde speziell f\u00fcr die Arbeit mit Graphendatenbanken entwickelt. Das Vokabular und die verwendete Syntax sind optimiert, um den Benutzern zu helfen, zu verstehen, wie ihre Abfrage funktioniert und wie die Ergebnisse erzeugt werden.\n\nWie die SQL-Sprache<\/a> sind auch Entit\u00e4ten und Beziehungen in Cypher vorhanden, aber in einer anderen Form: Entit\u00e4ten werden durch Knoten dargestellt, w\u00e4hrend Beziehungen die Form von Kanten haben. Indem diese Elemente grafisch dargestellt werden, k\u00f6nnen die Nutzer die Beziehungen und Verbindungen zwischen den Elementen eines komplexen Systems visualisieren. Dies macht die Sprache sehr intuitiv f\u00fcr Nutzer, um die Datenstruktur von Graphen<\/strong> zu verstehen und Cypher-Abfragen effizienter zu formulieren.\n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"
<\/figcaption><\/figure>\n

Was sind die Unterschiede zwischen Cypher und SQL?<\/h2>\nSQL<\/strong> gibt es schon lange, es ist eine m\u00e4chtige Sprache, aber es gibt einige Dinge, die man besser mit Cypher machen kann. Wir werden uns nun den Unterschied zwischen SQL-Abfragen<\/strong> und Cypher ansehen. Die Syntax von Cypher \u00e4hnelt der einer klassischen SQL-Abfragesprache, unterscheidet sich aber in einigen Punkten. Wir nehmen als Beispiel eine Abfrage, die als Ergebnis nur Personen zur\u00fcckgibt, die nach 1998 geboren wurden.\n

SQL-Abfrage:<\/h3>\n
SELECT person.name\n\nFROM person\n\nWHERE personne.birthdate > 1998;<\/pre>\n
Cypher Abfrage:<\/h3>\n
MATCH (person:Person)\n\nWHERE person.birthdate > 1998\n\nRETURN person.name;<\/pre>\nWie du sehen kannst, beginnen Cypher-Abfragen<\/strong> immer mit dem Schl\u00fcsselwort „MATCH“<\/strong> anstelle von „SELECT“ in der SQL-Sprache, gefolgt von einer „WHERE“-Klausel, um die Ergebnisse zu filtern, und schlie\u00dflich „RETURN“, um die zur\u00fcckzugebenden Daten zu spezifizieren.\n\nDer Unterschied zwischen den beiden Sprachen f\u00fcr Datenbanken zeigt sich in den Beziehungen zwischen den Entit\u00e4ten.\n\nIn Cypher ist eine Beziehung eine Kante, die zwei Knoten in einem Graphen verbindet. Beziehungen werden durch Bindestriche ( – ) zwischen den Knoten dargestellt. Jede Beziehung kann eine Richtung haben, die durch einen Pfeil ( -> oder <- ) dargestellt wird. Dieser gibt die Richtung an, in der die Beziehung durchlaufen werden kann. Zum Beispiel kann die Beziehung „LOVES“ dargestellt werden durch:\n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\n\n
<\/figcaption><\/figure>\n\n
Cypher und mehr lernen<\/a><\/div><\/div>\n\n\nWir k\u00f6nnen sehen, dass es eine Beziehung „LOVES“ gibt, die von Knoten 1 ausgeht und auf Knoten 2 zeigt. Es ist auch m\u00f6glich, Beziehungen oder Knoten Eigenschaften hinzuzuf\u00fcgen, um zus\u00e4tzliche Informationen zu speichern. Eigenschaften werden durch geschweifte Klammern dargestellt und k\u00f6nnen nach der Beziehung hinzugef\u00fcgt werden. In diesem Beispiel suchen wir nach Personen, die von einer Person mit dem Namen „Dan“ geliebt werden.\n\nMithilfe der Beziehungen in Cypher<\/strong> ist es einfacher und intuitiver, Abfragen an die Datenbank zu stellen. Lass uns ein paar Abfragen schreiben, um eine Datenbank zu f\u00fcttern. Anders als bei SQL ist es nicht notwendig, das Schema vorher zu definieren. Es sind unsere Abfragen zum Einf\u00fcgen von Daten, die die Architektur unserer Datenbank<\/a> definieren. Zuerst erstellen wir einige Knoten, die Personen in unserer Datenbank repr\u00e4sentieren:\n
CREATE (:Person {name: 'Daniel', age: 40})\n\nCREATE (:Person {name: 'Julia', age: 25})\n\nCREATE (:Person {name: Bob'', age: 35})<\/pre>\nNachdem wir diese Knoten zu unserer Datenbank<\/strong> hinzugef\u00fcgt haben, die eine Person mit einem Namen und einem Alter darstellt, k\u00f6nnen wir Beziehungen zwischen ihnen herstellen. Im Gegensatz zu SQL<\/strong> k\u00f6nnen wir unsere Knoten sehr einfach miteinander verkn\u00fcpfen. Wenn wir zum Beispiel wollen, dass Daniel in Julia verliebt und mit Bob befreundet ist, k\u00f6nnen wir das mit Cypher mit den folgenden Abfragen erreichen:\n
MATCH (daniel:Person {name: 'Daniel'}), (julia:Person {name: 'Julia'})\n\nCREATE (daniel)-[:LOVES]->(julia)\n\n\n\nMATCH (daniel:Person {name: 'Daniel'}), (bob:Person {name: 'Bob'})\n\nCREATE (daniel)-[:FRIEND]->(bob)<\/pre>\nIm Gegensatz dazu m\u00fcssten wir mit SQL<\/strong> zuerst drei Entit\u00e4ten (Person, Friendship und Love) erstellen und dann die Werte in die Tabellen einf\u00fcgen, um sie zu verbinden.\n\nSobald die Daten hinzugef\u00fcgt<\/strong> sind, k\u00f6nnen wir sehen, dass es einfacher ist, Abfragen mit Cypher als mit SQL zu machen. Wenn wir Daniels Freunde sehen wollen, ist es m\u00f6glich, dies mit den folgenden Befehlen f\u00fcr beide Sprachen zu tun:\n
Requ\u00eate SQL :<\/h3>\n
SELECT p.name\n\nFROM Person p\n\nJOIN Friendship f ON p.id = f.id\n\nWHERE f.name = \u2018Daniel\u2019;<\/pre>\n
Requ\u00eate Cypher :<\/h3>\n
MATCH (daniel:Person {name: 'Daniel'})-[:FRIEND]->(friend)\n\nRETURN friend.name<\/pre>\nWir k\u00f6nnen sehen, dass Cypher-Abfragen viel k\u00fcrzer sind als SQL-Anweisungen und deutlich einfacher zu verstehen.\n
Fazit<\/h2>\nCypher<\/strong> ist eine leistungsf\u00e4hige Sprache, die es Entwicklern erm\u00f6glicht, komplexe Abfragen in graphenorientierten Datenbanken durchzuf\u00fchren. Seine klare und pr\u00e4gnante Syntax macht es auch zu einer ausgezeichneten Wahl f\u00fcr Benutzer, die mit grafischen Datenbanken nicht vertraut sind und lernen m\u00f6chten, mit ihnen zu interagieren. Die Beherrschung von Neo4j<\/a> und Cypher ist zusammen mit SQL, MongoDB<\/a>, Elasticsearch<\/a> und Cassandra Teil des Datenbankmoduls des Data Engineer-Kurses von Liora.\n\n\n
Entdecke unsere Data Engineer Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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