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图查询语言 nGQL 简明教程 vol.01 快速入门

作者:NebulaGraph
  • 2022-12-29
    浙江
  • 本文字数:4898 字

    阅读完需:约 16 分钟


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:


  • NebulaGraph 独有 DQL(Data Query Language)查询语句

  • NebulaGraph openCypher DQL

  • NebulaGraph DML(Data Mutation Language)写语句

  • NebulaGraph DDL(Data Definition Language) Schema 语句

  • NebulaGraph Admin Queries 管理语句


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。


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:


  • 图拓展 / 遍历:GO

  • 索引反查:LOOKUP

  • 取属性:FETCH

  • 路径与子图:FIND PATHGET SUBGRAPH


和两个特别的元素:


  • 管道:|

  • 引用属性: $ 开头的几个符号,用来描述一些特定的上下文

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
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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
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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
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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
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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
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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
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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>];
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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:


  • 增加了 WHERE id(v) == "foo" 的表达;

  • == 表达相等判断而不是 =

  • 点的属性表达需要填写 TAG,例如 v3.player.name 而不是 v3.name


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);
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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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