Dgraph学习笔记1

//2019.08.05

一、相关概念

1、Dgraph：大规模分布式图数据库，提供ACID,

Dgraph is a horizontally scalable and distributed graph database, providing ACID transactions, consistent replication and linearizable reads. It's built from ground up to perform for a rich set of queries. Being a native graph database, it tightly controls how the data is arranged on disk to optimize for query performance and throughput, reducing disk seeks and network calls in a cluster.

Dgraph's goal is to provide Google production level scale and throughput, with low enough latency to be serving real time user queries, over terabytes of structured data. Dgraph supports GraphQL-like query syntax, and responds in JSON and Protocol Buffers over GRPC and HTTP.

2、与其他数据库的比对

3、docker compose

（1）相关概念

*在使用docker时， 如果定义dockerfile文件，然后使用docker build 、docker run 等命令来操作容器，然而为服务器架构的应用系统一般包含若干个微服务，每个微服务会部署多个实例，如果每个都要手动启停，则效率太低。

*因而，docker compose 可以轻松、高效的管理容器，是一个用于定义和运行多容器docker的应用程序工具。

（2）相关操作

• 打包项目，获取jar包 mvn clean package
• 在jar包所在路径创建Dockerfile,添加内容
• 在jar包所在路径创建文件docker-compose.yml
• 在docker-compose.yml所在路径下执行该命令Compose就会自动构建镜像并使用镜像启动容器

docker-compose up(docker-compose up -d //后台启动并运行容器)

3、相关操作

（1）突变mutation：在Dgraph中添加或者删除数据

在这里有两种标准格式：RDF 和JSON,操作包含两个模式：Blank UID reference 或者 explicit UID reference

• ·Blank UID:           _:michael  and _:amit.
• Explicit UID:          <0x4e030f> "some new data" .

*只能引用存在的UIDs,如果对不存在的UID执行mutation，Dgraph将返回错误。使用blamk nodes创建新节点，Dgraph为新节点分配一个新的UID

(2)GraphQL+-的特性：

• 每个查询都有一个名字，返回结果也以该名字标记
• 检索条件 func:... 进行匹配
• 
• 查询结果是图形，不是表或者数据列表

 

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Dgraph Tour

1、Install and run

*docker pull dgraph/dgraph

*执行：

mkdir -p ~/dgraph # Run dgraphzero docker run -it -p 5080:5080 -p 6080:6080 -p 8080:8080 -p 9080:9080 -p 8000:8000 -v ~/dgraph:/dgraph --name dgraph dgraph/dgraph dgraph zero # In another terminal, now run dgraph docker exec -it dgraph dgraph alpha --lru_mb 2048 --zero localhost:5080 # And in another, run ratel (Dgraph UI) docker exec -it dgraph dgraph-ratel

注意：该执行存在问题，Error while opening WAL store error: sync zw: invalid argument

2、Load Schema

*定义数据结构

name: string @index(term) @lang .
age: int @index(int) .
friend: uid @count .

3、load Data

存入数据

4、Mutation 

向Dgraph中添加数据，增加或者删除数据。在这里有两种类型的标准形式：RDF和JSON.

对于mutation操作，包含两种模式，blank uid reference 和explicit uid reference

(1）空白节点的格式：_:unique name  （RDF的形式）

“uid”:"_:diggy"   (JSON形式)

(注意，在dgraph的bulk loader中任何拼写错误都会被当成空白节点)

(2)explicit uid

对一个已经存在的结点进行修改，可以采用explicit 节点，语法如下：

#

<0x4e030f> "some new data"  

（RDF形式）

"uid":"0x4e030f",

"somePredicate":"some new data"

(JSON形式)

 

*查找已知节点的uid的方式：

 

{ MyUser(func: eq(name, "Jack Torrance")) { uid } }

 

*只能引用已经存在的uid,如果写入一个未存在的uid,那么将会返回一个错误，对于一个新的节点，使用空白节点，然后分配给他新的uid

5、Graph图查询

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Dgraph 具体查询语法

1、*每一次查询都有自己的一个名称，然后查询结果由着这个查询名称标记

2、func:...跟的这个查询条件匹配节点，

find_michael(func: eq(name@., "Michael"))    理解，这里面查询的名称是find_michael，然后查询条件是eq,即匹配名称为“michhael的人，结果是返回与其想匹配的结点和边。

3、uid是节点的唯一标识，不是边的，如果知道uid,可以直接写出func:uid(

*也可以在里面设置返回

{
  michaels_friends(func: eq(name, "Michael")) {
    name
    age
    friend {
      age,
      name@.
    }
  }
}
（大体的理解：{里面显示的是与查询的结点相关的属性信息，后面的friend是与之相连的关系，那么继续类比，friend跟的{是相关结点的信息内容}}）

 

4、数据类型和Schema

（在观察时，可视化界面有事不太好用，所有信息是显示在JSON中的）

*在graph中有两种结点，一种叫做结点，一种叫做文字（值）（自己理解:类似于，结点A的id是xxx,在这里xxx就是文字结点）

，这种值的结点不能有边

Dgraph的数据类型

（对于结点，还有个uid类型）

5、查询可以通过指定要查询和返回的语言来进行标记文本搜寻

*此时需要遵循一定的规则：

（1）至多有一个结果需要返回

（2）

• if results exists in the preferred languages, the left most (in the preference list) of these is returned
• if no result exists in the preferred languages no result is returned unless the preference list is terminated with ., in which case the value without a specified language is returned, or if there is no value without language, a value in “some” language is returned.

*left most of these 什么意思？？？？？在不存在的情况下， preference list 是什么？？？？（已经解决）

上面两个是加点和不加点的区别

{
  language_support(func: allofterms(name@hi, "अमित")) {
    name@bn:hi:en
    age
    friend {
      name@ko:ru
      age
    }
  }
}

个人理解：这里是寻找名字语言为这个 "अमित"的人，如果能查到，name后有相应的语言列表，如果其名称在这个语言列表中，那么将返回第一种语言；如果首选的语言不存在结果，则不会返回name这一项，除非语言列表以．结尾

问题：如果这样理解对的话，为什么还有其他的没有显示？？？？没有明白加点和不加点的区别！

问题+理解：在理解Casade级联时，朋友的名称信息会有多种语言，在输出name时，发现，直接写name，只有单一名称会输出，但是多语言的名称不会显示；如果用name@.则会显示名称。

６、查询语言描述图

·查询的结果是图，查询结果的结果对应查询的结构，构建结构时可以用一层层的{}来嵌套构建

7、函数和过滤器

（1）依赖于点的出边，一些节点可以根据函数进行过滤

（2）过滤不仅可以应用在最顶层的结点，也可以用于其他节点

（3）不过根目录下的过滤和内部块过滤的语法有一定的差异

（4）相关的过滤函数：

• allOfTerms(edge_name, "term1 ... termN"): 匹配的结点的所有的出边要包含这些tem值

• anyOfTerms(edge_name, "term1 ... termN"): 匹配的结点所含有的出边至少要对应一个term值{
    michaels_friends_filter(func: allofterms(name, "Michael")) {
      name
      age
      friend @filter(ge(age, 27)) {
        name@.
        age
      }
    }
  }

• The equalities and inequalities can be applied to edges of types: int, float, string and date

  • eq(edge_name, value): equal to
  • ge(edge_name, value): greater than or equal to
  • le(edge_name, value): less than or equal to
  • gt(edge_name, value): greater than
  • lt(edge_name, value): less than

 

例子：

{
  michaels_friends_filter(func: allofterms(name, "Michael")) {
    name
    age
    friend @filter(ge(age, 27)) {
      name@.
      age
    }
  }
}

 

8、逻辑连接符 AND ,OR, NOT

*这个可以在过滤时连接多个函数

friend @filter(ge(age, 27) AND le(age, 48)) {
      name@.
      age
    }

9、排序

*可以将最后的结果进行排序，语句为“orderase”、“orderdesc”(在可视化界面上可能没有什么区别，但是在json结果集中是排序的)

{
  michael_friends_sorted(func: allofterms(name, "Michael")) {
    name
    age
    friend (orderasc: age) {
      name@.
      age
    }
  }
}
问题：这里取代了func还是说，这里不是过滤，仅仅就是对结果的一个处理？？？

10、分页（Pagination）

*查询结果可能会有很多页，如果想选择top-k的答案，那么可能要进行分页展示或者对一个大的结果集合进行限制

*在这里会结合排序做相应的选择 first,offset,after，注意，默认情况下，是按照uid进行的排序，具体如下：

• first: N Return only the first N results
• offset: N Skip the first N results
• after: uid Return the results after uid（after的含义是，返回在这个uid之后的所有符合条件的结果值）

11、计数

*在条件里面直接写就可以

{
  michael_number_friends(func: allofterms(name, "Michael")) {
    name
    age
    count(friend)   //还是对边关系的一个计算和整理
  }
}

12、高效使用Dgraph

*对于一个大的图来说，从所有的结点搜寻不高效，所以要找到搜寻的根节点。;

*对于根节点，抵用func：使用这个函数来寻找一系列的结点

*在上面的情况下，需要为值建立一个搜索的index，因为，如果没有index,将去遍历所有的数据库来找到匹配的值。

*对于根节点func:他仅仅接受一个单一的函数，不会接受AND\OR连接符号，如果还需要过滤，使用@filter(...)进行数据处理

13、Has函数

has(edge_name):返回具备这些名称的出边的结点

14、更改边的别名

*在输出图中可以更改边的别名

{
  michael_number_friends(func: allofterms(name, "Michael")) {
    persons_name : name
    age
    number_of_friends : count(friend)
  }
}

 

如上面的语句，将原图中的name变成了persons_name，在查询结果中输出的是persons_name

15、Casade

删除不具备所有匹配边的结点

问题：不明白具体的删除原理，不匹配指的是什么，那个匹配条件下，如果满足匹配条件，那原来的边算不算在里面？？？？

解决：查询了载入数据，发现只有几个person存在friend关系，很多关系是单向的。Casade的理解应该是，在查询中，不管{}里面显示的哪些关系，第一层的关系都会输出，也就说，在这里会显示Micheal的所有朋友，然后再将朋友的各个显示关系给加上；但是如果加上了Casade，会将其作为一个删选条件，不满足后面条件的朋友都会被删除掉。

16、规则化

*仅仅返回已经修改别名的边的列表，然后展平结果以删除嵌套

{
  michael_number_friends(func: allofterms(name, "Michael")) @normalize {
    name : name
    age
    number_of_friends : count(friend)
  }
}

注意，重命名时，原名字和现在的名字可以重复

17、查询可以包含注释，注释用#

18、Facets:边属性

*支持facets:边上的键值对，作为三元组的一个扩展；例如，两个朋友间的一个朋友边可能有一个亲密朋友的boolean属性

*那么这个属性其实可以用作边的权重。

*细节文档：https://docs.dgraph.io/query-language/#facets-edge-attributes

*JSON的改变：https://docs.dgraph.io/mutations/#facets

19、对一个单一的结点添加多重属性

有时，需要两个指向同一节点的不同的谓词边，这个可以用来描述节点的关系

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