说到neo4j的批量导入数据，我想你一定会想到如下几点：

1. import tools
2. load file
3. neo4j driver for python/java…

前两种必须要数据文件存在文件系统才可以执行。
但是如果你的数据是以流数据的形式持续获取的呢？
这时候会选择python或者java来进行实时的数据节点的导入。
也许你使用过python的py2neo，然后发现导入节点的速度特别慢。
这里就告诉你解决方案：批量导入 + 不重复Merge

def add_names(items, tx):
    for data in items:
        tx.append(statement_c, data)
    tx.process()

def main():
    with open("./raw.csv", "r") as f:
        content = f.readlines()

    items = []
    for index, c in enumerate(content):
        print(">>> {}".format(index))
        c = c.strip()

        person_name, company_name, visit_time = c.split(",")

        data = {
            "person_name": person_name,
            "company_name": company_name,
            "visit_time": visit_time,
        }
        items.append(data)

        if index % 1000 == 0:
            tx = graph.begin()
            add_names(items, tx)
            items = []
            tx.commit()


if __name__ == '__main__':
    s = time.time()
    statement_c = """MERGE (node1:Person {person_name:{person_name}})
                     MERGE (node2:Company {company_name:{company_name}})
                     MERGE (node1)<-[:Query {visit_time: {visit_time}}]-(node2)"""
    main()
    e = time.time()
    print("耗时：{}s".format(e-s))

具体代码就不解读了，有问题可以在下面留言。

这里的merge语句是参考：https://stackoverflow.com/questions/35381968/cypher-node-already-exists-issue-with-merge
python代码参考：https://py2neo.org/2.0/cypher.html#py2neo.cypher.CypherTransaction.process
Neo4j python driver 1.6：https://neo4j.com/docs/api/python-driver/1.7-preview/index.html?highlight=import
py2neo 2.0：https://py2neo.org/2.0/cypher.html#py2neo.cypher.CypherTransaction.process
py2neo v4：https://py2neo.org/v4/