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nGQL 简明教程 vol.01 快速入门
pczhy
发布于 2023-2-28 15:03
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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，来一把梭，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 PATH 与 GET 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
和 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。
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：
- 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);以上，为本次简明教程的第一集。
本文转载自公众号：Graph Nebula Community
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已于2023-2-28 15:03:00修改
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