图数据库的世界

图查询语言 nGQL 简明教程 vol.01 快速入门

2022-12-28  本文已影响0人  NebulaGraph
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本文旨在让新手快速了解 nGQL,掌握方向,之后可以脚踩在地上借助文档写出任何心中的 NebulaGraph 图查询。

视频

本教程的视频版在B站这里

准备工作

在正式开始 nGQL 实操之前,记得先看过文档「快速入门流程」,部署、连接过 NebulaGraph,并且看过了「常用命令」。如果你还没看过这两个文档,为了跟上进度,记得先快速过一遍,上面两个文档链接可在文末「参考资料」中获取。

我们的目标是

本教程目的在于让大家大概知道了 NebulaGraph 的查询语句后,解决“不知道什么样的查询应该用什么语句”的问题。

nGQL 是什么

我们先强调一下概念:nGQL 是 NebulaGraph Query Language 的缩写,它表示 NebulaGraph 的查询语言,可以不严谨地分为这 5 部分:

这里,作为简明教程一把梭,我们只关注前两个部分,后边的内容会在 Part 2 中介绍。

nGQL 速查表 cheatsheet

大家可以保存下这份单页速查表,一次了解所有 nGQL 的用法。

image.png

NebulaGraph 独有 DQL

NebulaGraph 的独有读查询语句的设计非常简洁,对初学者非常友好。它结合了管道的概念,做到了只涉及了几个关键词就可以描述出大多数的图查询模式。由于篇幅的问题,所有 DQL 查询语句的更多用法记得查阅本文的「参考资料」

简单来说,nGQL 的独有 DQL 一共分成四类语句:

和两个特别的元素:

用 GO 来图拓展 / 遍历

GO 的语义非常直观:从给定的起点,向外拓展,按需返回终点、起点的信息。

# 图拓展
GO 3 STEPS FROM "player102" OVER follow YIELD dst(edge);
   ───┬───      ───┬───────      ─┬────       ──┬────── 
      │            │              │   ┌─────────┘       
      │            │              │   │                 
      │            │              │   └── 返回最后一跳边的终点
      │            │              │                     
      │            │              └────── 从 follow 这个边[出方向]探索
      │            │                                    
      │            └───────────────────── 起点是 "player102"
      │                                                 
      └────────────────────────────────── 探索 3 步

这里只是做了一个简单的 GO 语法示例,像 GO 实现的反向、双向拓展,指定可变跳数遍历等,更多 GO 语句用法可查阅参考资料。

LOOKUP 基于索引反查 ID

GO 的从已知的点出发相反,LOOKUP 是一个类似于 SQL 里 SELECT 语义的关键字,它实际的作用也类似与关系型数据库中的扫表

LOOKUP 需要手动创建相应 TAG、边类型上索引才能进行相关查询

为什么 LOOKUP 需要索引?

因为 NebulaGraph 中的数据默认是按照邻接表的形式存储,在分布式设计中,扫描一个类型的点、边是非常昂贵的,所以它被默认禁止了。NebulaGraph 索引的存在增加了类似于表结构数据库的排序数据,可以用来做像是 SELECT 的查询。

# 索引反查
LOOKUP ON player WHERE player.name == "Tony Parker" YIELD id(vertex);
          ──┬───  ──────┬──────────────────────────  ──┬──────       
            │           │          ┌───────────────────┘             
            │           │          │                                 
            │           │          └──────────── 返回查到点的 VID
            │           │                                            
            │           └─────────────────────── 过滤条件是属性 name 的值
            │                                                        
            └─────────────────────────────────── 根据点的类别/TAG player 查询

本文仅作 LOOKUP 语法的使用入门,关于索引原理和使用,比如:创建索引会有什么代价?索引会加速读么?记得查看文末的参考资料。

FETCH PROP 获取属性

如字面意思,如果我们知道一个点、边的 ID,想要获取它上边的属性,这时候我们要用 FETCH PROP 而非 LOOKUP

# 取属性
FETCH PROP ON player "player100" YIELD properties(vertex);
              ──┬───  ────┬─────       ─────────┬──────── 
                │         │         ┌───────────┘         
                │         │         │                     
                │         │         └─────── 返回点的 player TAG 下所有属性
                │         │                               
                │         └───────────────── 从 "player100" 这个点获取
                │                                         
                └─────────────────────────── 获取 player 这个 TAG 下的属性

路径查找 FIND PATH

如果我们要找到指定两点之间的所有路径,一定要用 FIND PATH

# 起点终点间路径
FIND SHORTEST PATH FROM "player102" TO "team204" OVER * \   
     ──┬─────            ───────────┬─────────── ───┬───    
  YIELD│path AS p; ┌────────────────┘               │       
       │────┬────  │     ┌──────────────────────────┘       
       │    │      │     │                                  
       │    │      │     └───────── 经由所有类型的边出向探索
       │    │      │                                        
       │    │      └─────────────── 从给定的起点、终点 VID
       │    │                                               
       │    └────────────────────── 返回路径为 p 列
       │                                                    
       └─────────────────────────── 查找最短路径

单点子图 GET SUBGRAPH

和路径查找类似,如果我们只给定一个起点和拓展步数,用 GET SUBGRAPH 可以帮我们获取同样的 BFS 出去的子图。

# 单点 BFS 子图

GET SUBGRAPH 5 STEPS FROM "player101" \           
             ───┬─── ─────┬──────────             
  YIELD VERTICES AS nodes, EDGES AS relationships;
        ────┬───┼─────────┼───────────────────────
   ┌────────┘   │         │                       
   │            │         └─────── 从 "player101" 开始触发
   │            │                                 
   │            └───────────────── 获取 5 步的探索
   │                                              
   └────────────────────────────── 返回所有的点、边

利用管道和属性引用符

NebulaGraph 的管道设计和 Unix-Shell 的设计很像,可以将简单的几种语句结合起来,有强大的表达力。

# 使用通道
GO FROM "player100" OVER follow YIELD dst(edge) AS did  | \  
    ─────┬──────────────────────────────────────────── ─┬─   
  GO FROM│$-.did OVER follow YIELD dst(edge);           │    
         │────┬──     ┌─────────────────────────────────┘    
         │    │       │                                      
         │    │       └──────── 管道将左边的 AS 输出作为右边语句输入
         │    │                                              
         │    └──────────────── 从管道左边的 did 属性开始探索
         │
         └───────────────────── 第一个查询语句

除了以上的集中表达之外,NebulaGraph 独有查询语句还有聚合的表达参考 GROUP-BY,另外在文档里还有一个 Cheatsheet供大家查询一些复杂的例子。

NebulaGraph openCypher DQL

从 NebulaGraph v2.0 起,openCypher 的 MATCH 语句也被 NebulaGraph 原生支持了。虽然 NebulaGraph 这里是一个“方言”,有一些使用细节差异。

MATCH <pattern> [<clause_1>] RETURN <output>  [<clause_2>];

MATCH 的基本表达是由 (v:tag_a) 包裹的点和 --> 或者 <-[:edge_type_1]- 表达的边组成的模式,再与 RETURN 结合表达输出。

如果你从 Cypher 的查询语言入门图数据库,可以从下边几个例子了解到若干 NebulaGraph 里的使用细节差异:

MATCH (v:`player`{name:"Tim Duncan"})-->(v2)<--(v3) \
    RETURN v3.`player`.name AS Name;

MATCH (v:`player`) \
    WHERE NOT (v)--() \
    RETURN v;

MATCH (v:`player`)--(v2) \
    WHERE id(v2) IN ["player101", "player102"] \
    RETURN v;

MATCH (m)-[]->(n) WHERE id(m)=="player100" \
OPTIONAL MATCH (n)-[]->(l) WHERE id(n)=="player125" \
    RETURN id(m), id(n), id(l);

以上,为本次简明教程的第一集。

参考资料


谢谢你读完本文 (///▽///)

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