当需要导入大量的数据时，可以使用neo4j自带的neo4j-admin import工具来进行批量导入，但是该种方式只能用来导入一个全新的数据库，也就是建库的时候来使用。该种导入方式的数据来源是csv文件，下面会具体通过实例来介绍整个的流程，
1、首先我们需要准备导入的csv文件
我们知道neo4j中的数据主要分为节点数据和关系数据，那么csv文件中也就分为节点文件和关系文件。
当系统要导入csv文件的时候，读取文件的第一行必需是数据域信息，用来表示该文件中各列的具体意思，当csv文件是节点文件的时候，必要要包含的是ID域（:ID），用来表示节点的id信息，当csv文件是关系文件的时候，必需包含的是(:START_ID),(:END_ID)，(:TYPE)分别用来表示关系的开始节点id，结束节点id和关系类型。
图1是节点csv文件的数据域信息，数据域的定义方式<name>:<ID/type>，这里定义了3个属性，其中movieId是之后用来创建关系的id, :LABEL是可选项，用来对节点来进行标记，当一个节点有多个标签的时候，可以采用;来进行分割，例如：电影;喜剧。
图2是节点csv文件的具体数据信息，这里需要注意的就是数据域和数据的对应关系，并且ID域中的信息必需是全局唯一的，这个全局唯一后面会进一步讲解。这样我们就准备好了电影节点csv文件。
类似，图3是演员节点csv文件的数据域和数据。
图5是关系csv文件的数据域，数据域必需包含(:START_ID),(:END_ID)，(:TYPE)这三个，分别用来表示开始节点、结束节点和类型。
图6是关系csv文件的具体数据信息。
这里需要注意，数据的头和内容可以分别写在两个不同的csv文件中，也可以写在一个文件中，当一个头信息只是对应一个内容信息的时候，可以考虑写在一个文件，当一个头信息对应多个内容信息文件的时候，可以考虑将头文件放在一个单独的文件中。我这里是将头文件和内容文件分开来表示。
2、将数据导入到数据库中
导入数据的具体命令如下：
neo4j-admin import [--mode=csv] [--database=<name>]
[--additional-config=<config-file-path>]
[--report-file=<filename>]
[--nodes[:Label1:Label2]=<"file1,file2,...">]
[--relationships[:RELATIONSHIP_TYPE]=<"file1,file2,...">]
[--id-type=<STRING|INTEGER|ACTUAL>]
[--input-encoding=<character-set>]
[--ignore-extra-columns[=<true|false>]]
[--ignore-duplicate-nodes[=<true|false>]]
[--ignore-missing-nodes[=<true|false>]]
[--multiline-fields[=<true|false>]]
[--delimiter=<delimiter-character>]
[--array-delimiter=<array-delimiter-character>]
[--quote=<quotation-character>]
[--max-memory=<max-memory-that-importer-can-use>]
[--f=<File containing all arguments to this import>]
[--high-io=<true/false>]
这里我还是通过例子来讲解：
目前我手头的文件包括：
---movieNode_header.csv电影节点头文件
---movieNode.csv电影节点内容文件
---personNode_header.csv演员节点头文件
---personNode.csv演员节点内容文件
---relationshipPM_header.csv关系头文件
---relationshipPM.csv关系文件
所有的文件我放在import目录中，采用命令：
neo4j-admin import --database=graph01.db --nodes "import/movieNode_header.csv,import/movieNode.csv" --nodes "import/personNode_header.csv,import/personNode.csv" --relationships "import/relationshipPM_header.csv,import/relationshipPM.csv" --multiline-fields=true
其中：
--database=graph01.db代表我要建立的数据库的名字为graph01.db，这里需要注意，graph01.db必需为全新的，如果该库已经存在的情况下，会无法导入。
--nodes代表要导入的文件为节点文件，当有多个导入文件的时候，使用,来进行隔开，当如果头文件是单独文件的时候，必需将其放在内容文件的前面，否则会无法导入。
---relationships代表要导入的文件为关系文件，当有多个关系文件导入的时候，使用,来进行隔开，当如果头文件是单独文件的时候，必需将其放在内容文件的前面，否则会无法导入。
--multiline-fields=true代表如果某属性中的数据内容有多行时，可以成功导入。
如图提示，导入成功。
3、通过浏览器查看导入的数据
启动数据库，通过浏览器查看导入的数据情况，可以看出，数据已经全部导入成功了。
4、注意事项：
4.1、:ID字段的内容在全部导入文件中不能有任何的重复。
4.2、该导入方式适合大规模数据的初始化建库，如果是要增量数据导入或者数据规模不大，可以考虑其他的导入方式。可以看到，对于1000多万个节点，导入也就2分钟不到的时间。
