merge用法：MERGE 是 Neo4j 中一个强大的操作符，用于确保图中存在特定的节点或关系。它的核心逻辑是：如果目标存在则匹配，不存在则创建
基本语法与逻辑：

MERGE <pattern>
[ON CREATE <create_clause>]  // 不存在时执行
[ON MATCH <match_clause>]     // 存在时执行

（1）. 简单创建 / 匹配节点

 // 确保存在一个名为"周杰伦"的歌手节点 （多次执行以下语句，只会插入一条数据，因为如果存在则不执行）
MERGE (s:Singer {name: "周杰伦"})
RETURN s

（2）带属性更新的节点 MERGE

  // 创建或更新节点属性 （因为上面 周杰伦这条数据创建过，所以走Match,会创建一个lastUpdate 属性）
MERGE (s:Singer {name: "周杰伦"})
ON CREATE SET s.age = 43, s.debut = 2000
ON MATCH SET s.lastUpdate = timestamp()
RETURN s

（3）合并多个标签的节点

  // 节点同时属于歌手和演员 （也就是说同时创建3个node 节点Person、Singer、Actor,name属性为刘德华）
MERGE (p:Person:Singer:Actor {name: "刘德华"})
SET p.age = 61
RETURN p

注释：打个比方，如果我已经存在了Person，Singer nodej节点的刘德华，但是没有Actor 节点，执行上面语句，只会创建Actor节点，其他两个节点不会创建

（4）创建 / 匹配节点间的关系

  // 确保周杰伦和陈奕迅之间存在"朋友"关系（在如下语句里面会创建周杰伦和陈奕迅这两个节点数据，然后给他们设置关系（如果关系不存在的话））
MERGE (j:Singer {name: "周杰伦"})
MERGE (e:Singer {name: "陈奕迅"})
MERGE (j)-[r:FRIEND]->(e)
SET r.since = 2005
RETURN r

（5）带条件更新的关系 MERGE

 // 匹配或创建关系，并根据情况更新属性 （如下语句，因为已经存在两个节点，所以会设置lastMet的关系属性）
MERGE (j:Singer {name: "周杰伦"})-[r:FRIEND]-(e:Singer {name: "陈奕迅"})
ON CREATE SET r.since = 2005, r.verified = true
ON MATCH SET r.lastMet = timestamp()
RETURN r

（6）MERGE 与 UNIQUE 约束结合
创建唯一性约束

  // 确保姓名是歌手节点的唯一标识
CREATE CONSTRAINT ON (s:Singer) ASSERT s.name IS UNIQUE

基于约束的 MERGE

 // 约束会增强 MERGE 的匹配效率
MERGE (s:Singer {name: "王菲"})
SET s.gender = "女"
RETURN s

（7）MERGE 的性能优化
使用 UNWIND 批量处理

 // 批量创建多个歌手节点
WITH [{name: "张学友", age: 62},{name: "郭富城", age: 58}
] AS singersUNWIND singers AS singer
MERGE (s:Singer {name: singer.name})
SET s.age = singer.age
RETURN count(s)

（8）MERGE 的注意事项

a.模式匹配的精确性：
MERGE (n:Person {name: "张三"}) 只会匹配完全符合属性的节点，若节点还有其他属性（如 age），仍会被匹配。
b.性能开销：
MERGE 比 CREATE 慢，因为它需要先检查是否存在，适合需要避免重复数据的场景。
c.与 WHERE 结合
// 仅当歌手年龄小于60时才创建关系
MERGE (j:Singer {name: "周杰伦"})
MERGE (s:Singer {name: "孙燕姿"})
WHERE s.age < 60
MERGE (j)-[r:COLLABORATED]->(s)