图查询语言 nGQL 简明教程 vol.01 快速入门

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 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。

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  [] RETURN 
  [];

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。

参考资料

• 快速入门 NebulaGraph：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/2.quick-start/1.quick-start-workflow/
• nGQL 常见命令：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/2.quick-start/4.nebula-graph-crud/
• GO 语句文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/7.general-query-statements/3.go/
• 全方位讲解 NebulaGraph 索引原理和使用：https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/8074
• LOOKUP 语句文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/7.general-query-statements/5.lookup/
• FETCH PROP 语句文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/7.general-query-statements/4.fetch/
• GET SUBGRAPH 语句文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/16.subgraph-and-path/1.get-subgraph/
• 管道 ｜ 文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/5.operators/4.pipe/
• 引用符 $ 文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/5.operators/5.property-reference/
• GROUP-BY：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/8.clauses-and-options/group-by/
• nGQL Cheatsheet：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/2.quick-start/6.cheatsheet-for-ngql-command/
• MATCH 语句文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/7.general-query-statements/2.match/

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