欧易

欧易(OKX)

国内用户最喜爱的合约交易所

火币

火币(HTX )

全球知名的比特币交易所

币安

币安(Binance)

全球用户最多的交易所

一文了解主流图数据库查询语言|操作入门篇

时间:2022-10-10 18:08:41 | 浏览:8480

图数据库已经越来越被人们熟知,同时也在许多企业中得到了应用,但是由于市面上没有统一的图查询语言标准,所以有部分开发者对于不同图数据库的用法存在着疑问。因此本文作者对市面上主流的几款图数据库进行了一番分析,并以查询操作为例进行深入介绍。文章的

图数据库已经越来越被人们熟知,同时也在许多企业中得到了应用,但是由于市面上没有统一的图查询语言标准,所以有部分开发者对于不同图数据库的用法存在着疑问。因此本文作者对市面上主流的几款图数据库进行了一番分析,并以查询操作为例进行深入介绍。

文章的开头我们先来看下什么是图数据库,根据维基百科的定义:图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库,它使用节点、边和属性来表示和存储数据

虽然和关系型数据库存储的结构不同(关系型数据库为表结构,图数据库为图结构),但不计各自的性能问题,关系型数据库可以通过递归查询或者组合其他 SQL 语句(Join)完成图查询语言查询节点关系操作。得益于 1987 年 SQL 成为国际标准化组织(ISO)标准,关系型数据库行业得到了很好的发展。同 60、70 年代的关系型数据库类似,图数据库这个领域的查询语言目前也没有统一标准,虽然 19 年 9 月经过国际 SQL 标准委员会投票表决,决定将图查询语言(Graph Query Language)纳为一种新的数据库查询语言,但 GQL 的制定仍需要一段时间。

鉴于市面上没有统一的图查询语言标准,在本文中我们选取市面上主流的几款图查询语言来分析一波用法,由于篇幅原因本文旨在简单介绍图查询语言和常规用法,更详细的内容将在进阶篇中讲述。

图查询语言·介绍

图查询语言 Gremlin

Gremlin 是 Apache ThinkerPop 框架下的图遍历语言。Gremlin 可以是的也可以是命令性的。虽然 Gremlin 是基于 Groovy 的,但具有许多语言变体,允许开发人员以 Java、JavaScript、Python、Scala、Clojure 和 Groovy 等许多现代编程语言原生编写 Gremlin 查询

支持图数据库:Janus Graph、InfiniteGraph、Cosmos DB、DataStax Enterprise(5.0+) 、Amazon Neptune

图查询语言 Cypher

Cypher 是一个描述性的图形查询语言,允许不必编写图形结构的遍历代码对图形存储有表现力和效率的查询,和 SQL 很相似,Cypher 语言的关键字不区分大小写,但是属性值,标签,关系类型和变量是区分大小写的。

支持图数据库: Neo4j、RedisGraph、AgensGraph

图查询语言 nGQL

nGQL 是一种类 SQL 的声明型的文本查询语言,nGQL 同样是关键词大小写不敏感的查询语言,目前支持模式匹配、聚合运算、图计算,可无嵌入组合语句。

支持图数据库:Nebula Graph

图查询语言·术语篇

在比较这 3 个图查询语言之前,我们先来看看他们各自的术语,如果你翻阅他们的文档会经常见到下面这些“关键字”,在这里我们不讲用法,只看这些图数据库常用概念在这 3 个图数据库文档中的叫法。

术语GremlinCyphernGQL点VertexNodeVertex边EdgeRelationshipEdge点类型LabelLabelTag边类型labelRelationshipTypeedge type点 IDvidid(n)vid边 IDeidid®无插入addcreateinsert删除dropdeletedelete / drop更新属性setPropertysetupdate

我们可以看到大体上对点和边的叫法类似,只不过 Cypher 中直接使用了 Relationship 关系一词代表边。其他的术语基本都非常直观。

图查询语言·实操篇

上面说了一通术语之类的“干货”之后,是时候展示真正的技术了——来个具体一点的例子,在具体的例子中我们将会分析 Gremlin、Cypher、nGQL 的用法不同。

示例图:The Graphs of Gods

实操示例使用了 Janus Graph 的示例图 The Graphs of Gods。该图结构如下图所示,描述了罗马万神话中诸神关系。

插入数据

复制代码

# 插入点## nGQLnebula> INSERT VERTEX character(name, age, type) VALUES hash("saturn"):("saturn", 10000, "titan"), hash("jupiter"):("jupiter", 5000, "god");## Gremlingremlin> saturn = g.addV("character").property(T.id, 1).property("name", "saturn").property("age", 10000).property("type", "titan").next();==>v[1]gremlin> jupiter = g.addV("character").property(T.id, 2).property("name", "jupiter").property("age", 5000).property("type", "god").next();==>v[2]gremlin> prometheus = g.addV("character").property(T.id, 31).property("name",  "prometheus").property("age", 1000).property("type", "god").next();==>v[31]gremlin> jesus = g.addV("character").property(T.id, 32).property("name",  "jesus").property("age", 5000).property("type", "god").next();==>v[32]## Cyphercypher> CREATE (src:character {name:"saturn", age: 10000, type:"titan"})cypher> CREATE (dst:character {name:"jupiter", age: 5000, type:"god"})# 插入边## nGQLnebula> INSERT EDGE father() VALUES hash("jupiter")->hash("saturn"):();## Gremlingremlin> g.addE("father").from(jupiter).to(saturn).property(T.id, 13);==>e[13][2-father->1]## Cyphercypher> CREATE (src)-[rel:father]->(dst)

在数据插入这块,我们可以看到 nGQL 使用 INSERT VERTEX 插入点,而 Gremlin 直接使用类函数的 g.addV() 来插入点,Cypher 使用 CREATE 这个 SQL 常见关键词来创建插入的点。在点对应的属性值方面,nGQL 通过 VALUES 关键词来赋值,Gremlin 则通过操作 .property() 进行对应属性的赋值,Cypher 更直观直接在对应的属性值后面跟上想对应的值。

在边插入方面,可以看到和点的使用语法类似,只不过在 Cypher 和 nGQL 中分别使用 -[]-> 和 **-> 来表示关系,而 Gremlin 则用 to() ** 关键词来标识指向关系,在使用这 3 种图查询语言的图数据库中的边均为有向边,下图左边为有向边,右边为无向边。

删除数据

复制代码

# nGQLnebula> DELETE VERTEX hash("prometheus");# Gremlingremlin> g.V(prometheus).drop();# Cyphercypher> MATCH (n:character {name:"prometheus"}) DETACH DELETE n 

这里,我们可以看到大家的删除关键词都是类似的:Delete 和 Drop,不过这里需要注意的是上面术语篇中提过 nGQL 中删除操作对应单词有 Delete 和 Drop ,在 nGQL 中 Delete 一般用于点边,Drop 用于 Schema 删除,这点和 SQL 的设计思路是一样的。

更新数据

复制代码

# nGQLnebula> UPDATE VERTEX hash("jesus") SET character.type = "titan";# Gremlingremlin> g.V(jesus).property("age", 6000);==>v[32]# Cyphercypher> MATCH (n:character {name:"jesus"}) SET n.type = "titan";

可以看到 Cypher 和 nGQL 都使用 SET 关键词来设置点对应的类型值,只不过 nGQL 中多了 UPDATE 关键词来标识操作,Gremlin 的操作和查看点操作类似,只不过增加了变更 property 值操作,这里我们注意到的是,Cypher 中常见的一个关键词便是 MATCH,顾名思义,它是一个查询关键词,它会去选择匹配对应条件下的点边,再进行下一步操作。

查看数据

复制代码

# nGQLnebula> FETCH PROP ON character hash("saturn");===================================================| character.name | character.age | character.type |===================================================| saturn         | 10000         | titan          |---------------------------------------------------# Gremlingremlin> g.V(saturn).valueMap();==>[name:[saturn],type:[titan],age:[10000]]# Cyphercypher> MATCH (n:character {name:"saturn"}) RETURN properties(n)  ╒════════════════════════════════════════════╕  │"properties(n)"                             │  ╞════════════════════════════════════════════╡  │{"name":"saturn","type":"titan","age":10000}│  └────────────────────────────────────────────┘

在查看数据这块,Gremlin 通过调取 valueMap() 获得对应的属性值,而 Cypher 正如上面更新数据所说,依旧是 MATCH 关键词来进行对应的匹配查询再通过 RETURN 返回对应的数值,而 nGQL 则对 saturn 进行 hash 运算得到对应 VID 之后去获取对应 VID 的属性值。

查询 hercules 的父亲

复制代码

# nGQLnebula>  LOOKUP ON character WHERE character.name == "hercules" |       -> GO FROM $-.VertexID OVER father YIELD $$.character.name;=====================| $$.character.name |=====================| jupiter           |---------------------# Gremlingremlin> g.V().hasLabel("character").has("name","hercules").out("father").values("name");==>jupiter# Cyphercypher> MATCH (src:character{name:"hercules"})-[:father]->(dst:character) RETURN dst.name      ╒══════════╕      │"dst.name"│      ╞══════════╡      │"jupiter" │      └──────────┘

查询父亲,其实是一个查询关系 / 边的操作,这里不做赘述,上面插入边的时候简单介绍了 Gremlin、Cypher、nGQL 这三种图数据库是各自用来标识边的关键词和操作符是什么。

查询 hercules 的祖父

复制代码

# nGQLnebula> LOOKUP ON character WHERE character.name == "hercules" |      -> GO 2 STEPS FROM $-.VertexID OVER father YIELD $$.character.name;=====================| $$.character.name |=====================| saturn            |---------------------# Gremlingremlin> g.V().hasLabel("character").has("name","hercules").out("father").out("father").values("name");==>saturn# Cyphercypher> MATCH (src:character{name:"hercules"})-[:father*2]->(dst:character) RETURN dst.name      ╒══════════╕      │"dst.name"│      ╞══════════╡      │"saturn"  │      └──────────┘

查询祖父,其实是一个查询对应点的两跳关系,即:父亲的父亲,我们可以看到 Gremlin 使用了两次 out() 来表示为祖父,而 nGQL 这里使用了 (Pipe 管道) 的概念,用于子查询。在两跳关系处理上,上面说到 Gremlin 是用了 2 次 out(),而 Cypher、nGQL 则引入了 step 数的概念,分别对应到查询语句的 GO 2 STEP 和 [:father *2],相对来说 Cypher、nGQL 这样书写更优雅。

查询年龄大于 100 的人物

复制代码

# nGQLnebula> LOOKUP ON character WHERE character.age > 100 YIELD character.name, character.age;=========================================================| VertexID             | character.name | character.age |=========================================================| 6761447489613431910  | pluto          | 4000          |---------------------------------------------------------| -5860788569139907963 | neptune        | 4500          |---------------------------------------------------------| 4863977009196259577  | jupiter        | 5000          |---------------------------------------------------------| -4316810810681305233 | saturn         | 10000         |---------------------------------------------------------# Gremlingremlin> g.V().hasLabel("character").has("age",gt(100)).values("name");==>saturn==>jupiter==>neptune==>pluto# Cyphercypher> MATCH (src:character) WHERE src.age > 100 RETURN src.name      ╒═══════════╕      │"src.name" │      ╞═══════════╡      │  "saturn" │      ├───────────┤      │ "jupiter" │      ├───────────┤      │ "neptune" │      │───────────│      │  "pluto"  │      └───────────┘

这个是一个典型的查询语句,找寻符合特定条件的点并返回结果,在 Cypher 和 nGQL 中用 WHRER 进行条件判断,而 Gremlin 延续了它的“编程风”用 gt(100) 表示年大于龄 100 的这个筛选条件,延伸下 Gremlin 中 eq() 则表示等于这个查询条件。

从一起居住的人物中排除 pluto 本人

复制代码

# nGQLnebula>  GO FROM hash("pluto") OVER lives YIELD lives._dst AS place | GO FROM $-.place OVER lives REVERSELY WHERE $$.character.name != "pluto" YIELD $$.character.name AS cohabitants;===============| cohabitants |===============| cerberus    |---------------# Gremlingremlin> g.V(pluto).out("lives").in("lives").where(is(neq(pluto))).values("name");==>cerberus# Cyphercypher> MATCH (src:character{name:"pluto"})-[:lives]->()<-[:lives]-(dst:character) RETURN dst.name      ╒══════════╕      │"dst.name"│      ╞══════════╡      │"cerberus"│      └──────────┘

这是一个沿指定点 Pluto 反向查询指定边(居住)的操作,在反向查询中,Gremlin 使用了 in 来表示反向关系,而 Cypher 则更直观的将指向箭头反向变成 <- 来表示反向关系,nGQL 则用关键词 REVERSELY 来标识反向关系。

Pluto 的兄弟们居住在哪

复制代码

# which brother lives in which place?## nGQLnebula> GO FROM hash("pluto") OVER brother YIELD brother._dst AS god | GO FROM $-.god OVER lives YIELD $^.character.name AS Brother, $$.location.name AS Habitations;=========================| Brother | Habitations |=========================| jupiter | sky         |-------------------------| neptune | sea         |-------------------------## Gremlingremlin> g.V(pluto).out("brother").as("god").out("lives").as("place").select("god","place").by("name");==>[god:jupiter, place:sky]==>[god:neptune, place:sea]## Cyphercypher> MATCH (src:Character{name:"pluto"})-[:brother]->(bro:Character)-[:lives]->(dst)RETURN bro.name, dst.name      ╒═════════════════════════╕      │"bro.name""dst.name"│      ╞═════════════════════════╡      │ "jupiter""sky"   │      ├─────────────────────────┤      │ "neptune""sea"    │      └─────────────────────────┘

这是一个通过查询指定点 Pluto 查询指定边 brother 后再查询指定边 live 的查询,相对来说不是很复杂,这里就不做解释说明了。

最后,本文只是对 Gremlin、Cypher、nGQL 等 3 个图查询语言进行了简单的介绍,更复杂的语法将在本系列的后续文章中继续,欢迎在论坛留言交流。

相关资讯

数据库:什么是数据库,数据库管理系统,数据库系统,数据库管理员?

数据库 : 数据库(DataBase 简称 DB)就是信息的集合或者说数据库是由数据库管理系统管理的数据的集合。数据库管理系统 : 数据库管理系统(Database Management System 简称 DBMS)是一种操纵和管理数据库

数据库超详细讲解,MySQL数据库的简介、及常用数据库介绍

数据库简介数据库:顾名思义,就是数据的仓库,它是长期存储在计算机内,有组织的、可共享的数据的集合。数据库管理系统(DBMS: 用来对数据进行存储、管理等操作的软件)数据库分类数据库通常分为:层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不

C++基础语法梳理:数据库!带你深入浅出了解数据库

基本概念数据(data):描述事物的符号记录称为数据。数据库(DataBase,DB):是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合,具有永久存储、有组织、可共享三个基本特点。数据库管理系统(DataBase Management

数据库指南:一文让你浅显易懂地了解数据库

在数据分析的技能中,数据库与SQL会是性价比最高的技能之一。数据库是逻辑上的概念,它是一堆互相关联的数据,放在物理实体上,是一堆写在磁盘上的文件,文件中有数据。这些最基础的数据组成了表(table),我们把它想象成一张Excel的sheet

10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系(一)

作为数据相关的产品小白,在日常学习工作中经常能看到或者听到大家在讨论数据库,数据仓库,数据集市,数据湖还有最近比较火的数据中台,似乎这些名词都与数据存在着联系,查看各类相关书籍,大部分书籍中的内容过于专业晦涩难懂。那么这篇文章结合我积累的相

什么是数据库DataBase?数据库和数据记录的概念简单讲解

大家好,在讲数据库之前,我用了很长的时间,和大家分享了很多VBA方面的一些知识点,其中很多是我个人对VBA的理解。从这讲开始我们要在原先的基础上深入的讲解一些VBA的提高利用,就是我们要开始讲解的数据库。在《VBA与数据库利用》中我会讲解到

数据库看这一篇就够了!MySQL、Redis、Mongodb等常见数据库教程

数据库是系统健康和用户行为健康的重要指标。数据库中的异常行为可能会引起应用程序中的问题。或者当应用程序中存在异常时,都可以使用数据库指标来帮助加快调试过程。先来认识下市面上常用的数据库:关系型数据库1. MySQL数据库2. Microso

为什么要使用数据库,什么是数据库

1、为什么要使用数据库持久化(persistence):把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。持久化的大多数时候是将内存中的数据存储在数据库中,当然也可以存储在磁盘文件、XML数据文件中。方便管理数据(例如:快速的检索等)2、什么是数

重塑数据库发展路径业界聚焦我国数据库产业发展

人民网北京12月27日电 (记者乔雪峰)近日发布的《软件和信息技术服务业十四五规划》中,明确提出我国“十四五”时期要加快实施国家软件发展战略,不断提升软件产业创新活力,聚力攻坚基础软件,有效满足多层次、多样化市场需求,为构建以国内大循环为主

常见的数据库类型及各种数据库特点的简单介绍

大家好,在上一讲中,讲了数据库的概念及表的概念,通过上讲的内容,我们大概了解了一些数据库的基本知识。其实,在我的日常生产中,数据库和我们也是息息相关的,当我们打电话、上网、去银行交易等等,都要访问不同的数据库,这些数据库各有自己的特点,但都

数据库篇-第一章:数据库基本概念

基础知识学习,面试必备,关注吧 骚年01 第一,什么是数据库?维基百科上是这样定义的:所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。一个数据库由多个表空间(Tablespace)

数据库技术新版图-Serverless数据库

数据库的发展已走过近四十年,作为基础软件之一,数据库称得上是一个“古老”的领域。而随着新技术的涌现,这个传统的领域也正不断焕发出新的生机。如果说云时代的到来推动了数据库的变革,那么,与 Serverless 的结合,则再次为数据库的发展添了

什么是数据库?用最简单的方法讲明白数据库

数据库基本概念数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。数据库(database)是保存有组织的数据的容器。数据库管理系统(DBMS)是一种数据库软件,MySQL是一种DBMS,即它是一种数据库软件,作者使用的数据库管理系统是MySQL

一文读懂Access数据库,从此不用Access数据库

1992年11月,Microsoft Access 1.0版本发布。同时,这也是Access数据库,第一次进入大家的视野。起初,Access的原名并不叫Access,而叫Cirrus。Ciruus开发于Visual Basic之前,当时的窗

闲聊数据库发展历史三个阶段、分类、数据库规范及趋势

概述数据库(Database)是存储与管理数据的软件系统,就像一个存入数据的物流仓库。在商业领域,信息就意味着商机,取得信息的一个非常重要的途径就是对数据进行分析处理,这就催生了各种专业的数据管理软件,数据库就是其中的一种。当然,数据库管理

友情链接

网址导航 SEO域名抢注宝宝起名网妈妈知道币圈波旁咖啡品鉴网钦州坭兴陶官网今日财经网世界奢侈名酒网东南电子股票隆基绿能A股卡萨帝冰箱评测网河内旅游网扬州瘦西湖旅游李晨影迷网向涵之影迷网衡阳新闻头条网桂圆龙眼网小说阅读网海南椰子种植网
澳洲进口奶粉-澳洲进口奶粉加盟、澳洲进口婴儿奶粉品牌、俄罗斯奶粉、澳洲儿童奶粉、澳大利亚原装进口奶粉、新西兰三大品牌奶粉、澳大利亚羊奶粉十大名牌、新西兰奶粉、澳大利亚奶粉品牌大全、荷兰奶粉品牌麦蔻乐享、荷兰羊奶粉品牌排行榜、羊奶粉品牌、婴幼儿奶粉十大名牌、澳大利亚奶粉代理官网。
澳洲进口奶粉代购 18486.cn ©2022-2028版权所有