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Neo4j 提供了多种数据导入工具，常用的包括：
- Neo4j Import Tool：用于批量导入大规模数据，支持 CSV 文件格式。
- LOAD CSV：通过 Cypher 语句从 CSV 文件中导入数据。
- APOC Library：提供了多种数据导入和导出的工具，支持 JSON、XML、CSV 等多种格式。
- Neo4j ETL Tool：用于从关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）导入数据到 Neo4j。
- Neo4j Browser：通过浏览器界面手动导入数据。
- Neo4j Data Importer：一个图形化的工具，用于导入 CSV 文件并生成图模型。
本题详细解读
Neo4j Import Tool
- 适用场景：适用于大规模数据的批量导入。
- 特点：高效、快速，适合初始化数据库时使用。
- 使用方法：通过命令行工具运行，支持从多个 CSV 文件导入数据。
LOAD CSV
- 适用场景：适用于小规模数据的导入或增量数据导入。
- 特点：灵活，可以直接在 Cypher 查询中使用。
- 使用方法：在 Cypher 查询中使用
LOAD CSV语句，指定 CSV 文件路径和字段映射。
APOC Library
- 适用场景：适用于复杂的数据导入需求，支持多种数据格式。
- 特点：功能强大，支持 JSON、XML、CSV 等多种格式。
- 使用方法：通过调用 APOC 提供的存储过程进行数据导入。
Neo4j ETL Tool
- 适用场景：适用于从关系型数据库迁移数据到 Neo4j。
- 特点：自动化程度高，支持多种关系型数据库。
- 使用方法：配置源数据库和目标数据库的连接信息，运行 ETL 工具进行数据迁移。
Neo4j Browser
- 适用场景：适用于手动导入少量数据。
- 特点：简单易用，适合开发和测试环境。
- 使用方法：通过浏览器界面手动输入数据或上传文件。
Neo4j Data Importer
- 适用场景：适用于需要图形化操作的数据导入。
- 特点：图形化界面，直观易用，适合非技术人员使用。
- 使用方法：通过图形界面选择 CSV 文件并配置数据映射关系。