写点什么

当 GraphQL 遇上图数据库,便有了更方便查询数据的方式

作者:NebulaGraph
  • 2023-06-14
    浙江
  • 本文字数:3209 字

    阅读完需:约 11 分钟


人之初,性本鸽。


大家好,我叫储惠龙(实名上网),你可以叫我小龙人,00 后一枚。目前从事后端开发工作。


今天给大家带来一个简单的为 NebulaGraph 提供 GraphQL 查询支持的 DEMO,为什么是简单的,因为本来想完成更多工作再给大家介绍的,但是上个月太忙加上下个月更忙,但是我又很想白嫖一下 Nebula 官方的奖品,所以就赶紧端上来了。


体验 NebulaGraphQL

先上项目地址:https://github.com/Dragonchu/NebulaGraphQL

GraphQL 是什么

先简单介绍一下 GraphQL,https://graphql.cn/ 详细的信息官方介绍得都很清晰。说一下我的理解,GraphQL 并不是对标 Cypher 这种查询语言,而是对标 REST 的一种 API 设计风格


所以,严格意义上,不是说使用 GraphQL 查询图数据库,而是使用一种 GraphQL 风格的 API 查询图数据库,或者说是将 Cypher 封装了一样。这个本质工作和大家做应用开发时,基于 NebulaGraph 写一些通过的 REST 接口是一样的。

API 查询示例

本文的测试数据集使用的 NebulaGraph 官方的 basketballplayer 数据集https://docs.nebula-graph.io/2.0/basketballplayer-2.X.ngql


举个例子,如果我想“根据科比的名字得到科比的全部信息”,可能会使用下面这样的 nGQL 语句:


LOOKUP ON player WHERE player.name == "Kobe Bryant" YIELD id(vertex) as vertexId | FETCH PROP ON player $-.vertexId YIELD properties(vertex);
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虽然说 nGQL 已经很方便阅读了,但是如果让一个完全 0 基础的萌新来看也是看不懂的,并且这个语句的返回值是不明确的,至少没有办法从查询看到结果。而返回值的解析一直也是很多人的痛苦


那么,来看看使用 GraphQL 查询同一场景会是什么情况。


查询语句会是:


{  players(name:"Kobe Bryant"){    name    age  }}
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返回结果是:


{  players=[{name=Kobe Bryant, age=40}]}
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看看这优雅的查询和返回结果,想必我不多说,大家也都看得懂。这真的是



其实上面说了那么多,就是官方对 GraphQL 的总结:描述你的数据、请求你所要的数据、得到可预测的结果


上述的查询在 NebulaGraphQL 中已经实现了,同时还支持通过 VertexID 查询数据(好吧,我也就实现了这两种)。

NebulaGraphQL 简单入门

NebulaGraphQL 是一个 Java 库,旨在应用层提供使用 GraphQL 语法查询 NebulaGraph 图数据库中数据的能力。


在项目中使用 NebulaGraphQL 非常简单,因为 NebulaGraphQL 本身只想做一个简单的工具库,未来如果想直接集成到 MVC 框架可能会再起一个 NebulaGraphQL-Spring 之类的项目(画大饼中……)。所以 NebulaGraphQL 的使用和 nebula-java 是几乎完全一致的。


使用示例:


//创建一个configGraphqlSessionPoolConfig graphqlSessionPoolConfig = new GraphqlSessionPoolConfig(                Lists.newArrayList(graphdAddress),                Lists.newArrayList(metadAddress),                spaceName, username, password);//创建一个连接池GraphqlSessionPool pool = new GraphqlSessionPool(graphqlSessionPoolConfig);//执行语句ExecutionResult executionResult = pool.execute("{players(age:32){name\nage}}");//获取结果System.out.println(executionResult.getData().toString());
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其实 GraphSessionPool 内部就是使用的 nebula-java 的 SessionPool,所有配置都和使用官方提供的连接池一致,唯一的区别是需要额外提供 metad 的连接地址。这是因为 NebulaGraphQL 是通过 metad 来自动构建 Schema 的,NebulaGraphQL 会在创建连接池时自动创建 Schema。

NebulaGraphQL 的实现

NebulaGraphQL 主要是基于 graphql-java实现的。而使用 graphql-java,大家可以根据自己的项目定义自己的 GraphQL 的 Schema。不过,NebulaGraphQL 想尽可能地提供一些通用功能,并且一定是根据 NebulaGraph 的 Schema 自动构建的。


在创建 GraphqlSessionPool 时,NebulaGraphQL 通过连接 NebulaGraphQL 的 metad 将 NebulaGraph 中的元数据信息构造成 GraphQL 的 Schema 信息。这一部分是关键难题。目前,我仅仅做了如下的变换:


  1. 对于 NebulaGraph 中所有的 Tag,都会构造一个对应的 GraphQL 的可查询对象。

  2. 每一个 Tag 都会有一个同名的根据 ID 获取信息的查询。举例来说,对于 player 这个 tag,会生成一个查询 player,这个查询的参数是 vertexID,会根据 vertexID 获取到信息。

  3. 每一个 Tag 都会有一个在名称后加 -s 的查询。举例来说,对于 player 这个 tag,会生成一个查询 players,这个查询的参数是任意的属性。如果 player 上有 age,name,country 这些属性,在查询参数中可以传入这三种属性的任意组合,NebulaGraphQL 查询时会将这些参数进行“与” AND 语义的构造,再获取相关顶点。对于用户没有指定的参数,默认为 null(这是一个已知的问题,如果目的就是查 null 会有问题)。


测试数据集上自动生成的 GraphQL 的 Schema 示例:


type Query { player( "Vertex ID" ID: ID): playerplayers(age: Int = null, name: String = null): [player]!team("Vertex ID"ID: ID): team teams(name: String = null): [team]!}type player {age: Intname: String}type team {name: String}
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简单讲解一下,Query 是 GraphQL 的查询入口,其中的 player, players, team, teams 都是自动生成的查询,可以当作查询语句。


player 是根据 VertexID 查询并返回一个 player,player 后面没有 ! 标识符,说明可能查询结果为空。players 查询有两个参数,对应着 player 这个 tag 的两个属性 age 和 name,这两个参数的类型都从 NebulaGraph 中的数据类型映射到了 GraphQL 的数据类型,默认值都为 null,返回值是一个列表。列表后的 !,说明一定返回一个列表,但是其中的 player 后没有 ! 标识符,指的是可能返回一个空列表。


使用 players 查询,参数可以指定 age 或者 name,或者 age 和 name 一起指定。


下面的 player 和 team 两个 type 就表示了这两个对象有什么属性,可以在查询时指定返回的属性,NebulaGraphQL 在返回结果时就只会提供查询需要的属性。


每一个 GraphQL 的查询会有一个绑定的 DataFetcher 对象,该对象中实现的就是如何将 GraphQL 语法映射成 nGQL 语句,并执行插叙返回结果。而返回结果会映射到自定义对象上,这里使用了我另一个小工具NebulaResultBoot 将执行结果映射到自定的对象上后,我们就可以在未来实现应用层的缓存,当然这里也有一个潜在的问题:每一次查询都要求获取到每一个点边的所有属性,这部分未来需要考虑优化。


当然,NebulaGraphQL 的目标不只是简单将 nGQL 映射到 GraphQL 这么简单,因为 GraphQL 除了查询简单这个很明朗的特点,还可以更轻松的支持权限管理,以及通过 DataLoader 机制在应用层实现一层缓存。不过,我这边目前也没有研究的很透彻,如果有大佬愿意加入一起实现那就最好不过了。


为了方便大家贡献(主要是我懒),NebulaGraphQL 的开发测试已经完成了一部分的容器化了,将代码库克隆到本地后,本地只需要有 Docker,然后在仓库根目录下运行


docker-compose -f docker-compose.dev.yml up --build
复制代码


就可以看到在自动跑测试了,会在本地启动 NebulaGraph 集群并自动插入测试的数据,后续会继续优化这方面的流程。

小结

NebulaGraphQL 提供了更简单的查询语句,这个查询语句的构造应该是让前端直接提供的,GraphQL 的优势之一就是可以让前端选择自己需要的数据从而避免“接口地狱”,可能会有人认为这相当于让前端直接访问数据库了。是的,我觉得这个理解也确实没问题,这也是有人反对 GraphQL 的理由,不过这里就不继续讨论了。


但是使用 GraphQL 有一个潜在优势,也就是可以更轻松的将图数据库和关系型数据库整合在一起。当然如果只是使用图数据库的话,那使用 NebulaGraphQL 至少也能方便做一些简单的数据查询与测试。



对于 NebulaGraphQL 在实际生产中的价值目前我也没有体验过,因为纯属兴趣写着玩儿,如果大家有想法,欢迎在评论区交流。

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