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对于批量导入操作，为每个文件导入使用单独的:auto命令，以确保它们不会被包含在一个显式的事务中。以下是脚本示例：

导入第一个CSV文件创建节点（Label1）

:auto USING PERIODIC COMMIT
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///xxxx.csv' AS line
CREATE (n:Label1 {id: toInteger(line.id), property1: line.property1})

导入第二个CSV文件创建节点（Label2）

:auto USING PERIODIC COMMIT
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///xxxxx2.csv' AS line
CREATE (m:Label2 {id: toInteger(line.id), property2: line.property2})

导入第三个CSV文件创建节点（Label3）

:auto USING PERIODIC COMMIT
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///xxxxxx3.csv' AS line
CREATE (m:Label3 {id: toInteger(line.id), property3: line.property3})

导入第4.5.6.7等等~~~~~个CSV文件创建节点（Labelx）

:auto USING PERIODIC COMMIT
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///xxxxxx3.csv' AS line
CREATE (m:Label4 {id: toInteger(line.id), property4: line.property4})

导入关系CSV文件创建关系

:auto USING PERIODIC COMMIT
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///guanxi.csv' AS line
MATCH (a:Label1 {id: toInteger(line.source)})
MATCH (b:Label2 {id: toInteger(line.target)})
CREATE (a)-[r:RELATIONSHIP_TYPE]->(b)
SET r = line // 如果你想将CSV中的所有列作为关系属性导入

注意事项

• 分批提交：USING PERIODIC COMMIT默认会每1000条记录提交一次事务，如果你的数据集非常大，这有助于防止内存溢出。
• 数据验证：确保CSV文件中的数据格式正确无误，并且ID字段能够正确转换为整数类型。
• 索引和约束：如果可能的话，在导入前创建适当的索引或唯一性约束，可以大大提高匹配节点的速度。
• 错误处理：考虑添加一些错误处理逻辑，例如使用MERGE代替CREATE以避免重复插入节点。

确认数据导入

首先，运行一些简单的查询以确认数据已经被正确导入到Neo4j数据库中：

MATCH (n:Label1) RETURN n LIMIT 25;

这将返回最多25个Label1类型的节点，

检查关系

MATCH ()-[r:RELATIONSHIP_TYPE]->() RETURN r LIMIT 25;

这将返回最多25条RELATIONSHIP_TYPE类型的关系，

显示所有节点和关系

如果你想要查看所有节点及其关系，可以使用以下查询：

MATCH (n)-[r]->(m)
RETURN n, r, m
LIMIT 25 // 限制返回的结果数量，避免一次性加载过多数据