一篇文章我給大家說(shuō)明了如何從零開(kāi)始搭建一個(gè)node的服務(wù)端框架，我們用到了Egg框架。Egg框架我不再過(guò)多介紹，如果有小伙伴想了解，可以回去看我以前寫(xiě)的文章，會(huì)有相關(guān)的介紹。這次我將在上次搭建的框架上進(jìn)行延伸，講一下如果用Egg框架連接數(shù)據(jù)庫(kù)，并且實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的增刪查改。接下來(lái)我們直接進(jìn)入主題。

安裝數(shù)據(jù)庫(kù)插件

我本次選用的數(shù)據(jù)庫(kù)是MySQL。所以我們安裝Egg官方的數(shù)據(jù)庫(kù)插件即可，首先我們安裝插件 egg-mysql 。我們?cè)陧?xiàng)目根目錄打開(kāi)命令提示符，輸入命令行：npm i --save egg-mysql 。回車(chē)等待插件下載安裝完成。

npm i --save egg-mysql

配置插件

命令行下載安裝插件完成后，我們下一步的工作就是在項(xiàng)目中開(kāi)啟并配置egg-mysql插件。具體操作如下：

首先我們要在項(xiàng)目中開(kāi)啟數(shù)據(jù)庫(kù)。找到項(xiàng)目中的/config/plugin.js文件我們需要在里面添加幾行代碼，如下所示。

//開(kāi)啟數(shù)據(jù)庫(kù)插件
  mysql : {
    enable: true,
    package: 'egg-mysql',
  }

然后我們還要在 config/config.default.js 中配置各個(gè)環(huán)境的數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息。具體配置如下。

//添加數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息
  config.mysql = {
    // 單數(shù)據(jù)庫(kù)信息配置
    client: {
      // host
      host: 'localhost',
      // 端口號(hào)
      port: '3306',
      // 用戶(hù)名
      user: 'root',
      // 密碼
      password: '123456',
      // 數(shù)據(jù)庫(kù)名
      database: 'testdb',
    },
    // 是否加載到 app 上，默認(rèn)開(kāi)啟
    app: true,
    // 是否加載到 agent 上，默認(rèn)關(guān)閉
    agent: false,
  };

到此步驟我們的數(shù)據(jù)庫(kù)插件已經(jīng)安裝完成并且配置好了。那我們?cè)趺磳?shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增刪查改呢？大家請(qǐng)繼續(xù)往下看。

數(shù)據(jù)操作-新增用戶(hù)

首先我們看一下怎么新增數(shù)據(jù)。我們?cè)趍ysql的testdb實(shí)例中新建一個(gè)user空表。如下圖所示。

我們的egg框架也遵循MVC的架構(gòu)所以我們一般會(huì)在service層里面寫(xiě)我們邏輯處理的代碼，而controller層則是獲取前端數(shù)據(jù)，回傳數(shù)據(jù)的控制層。所以我們操作數(shù)據(jù)庫(kù)的代碼是寫(xiě)在service文件夾里面的。

我們?cè)赼pp/service文件夾里面新建一個(gè)user.js文件。在里面寫(xiě)個(gè)新增用戶(hù)的方法，該方法就是把數(shù)據(jù)存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。具體代碼如下。

const Service = require('egg').Service;

class UserService extends Service {

  //新增用戶(hù)data是有controller層傳遞過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)記錄。
  async addUser(data) {

    const {ctx, app} = this;
    let result = {};
    try {
      data.id = 0;//定義id=0，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)設(shè)置id為主鍵，并且自增。所以只需要賦值0即可。
      // 在 user 表中，插入前端提交上來(lái)的數(shù)據(jù)記錄
      const info = await app.mysql.insert('user', data); 
  
      //插入成功后。
      if(info.affectedRows === 1){
        //給前端返回一個(gè)Json的對(duì)象
        result = {
          state: 0, //自定義的狀態(tài)碼
          msg: "添加成功", //返回的消息
          data: info.insertId, //新增的記錄的id
        }
      }

    } catch (err) {
      //插入數(shù)據(jù)失敗的返回結(jié)果
      result = {
        state: 1, 
        msg: err,
        data: null,
      }
    }
    
    return result
  }
};
module.exports = UserService;

然后我們?cè)赼pp/controller文件夾里新建一個(gè)user.js文件。在這里我們需要獲取前端提交上來(lái)的數(shù)據(jù)，并且將數(shù)據(jù)處理的結(jié)果返回給前端。具體代碼如下。

'use strict';

const Controller = require('egg').Controller;
/**
 * @Controller 用戶(hù)管理
 */
class UserController extends Controller {

  /**
  * @summary 新增用戶(hù)
  * @router post /user/add
  * @request body userAddRequest 
  * @response 200 
  */
  async addUser() {
    const { ctx } = this;

    //通過(guò)ctx.request.body的方式，可以獲取到前端post方式提交上來(lái)的數(shù)據(jù)
    const data = ctx.request.body;

    //調(diào)用service層的addUser方法。并且返回相應(yīng)的結(jié)果
    const userInfo = await ctx.service.user.addUser(data);
    
    //向前端接口響應(yīng)數(shù)據(jù)。
    ctx.body = userInfo;
  }

}

module.exports = UserController;

最后我們定義一個(gè)路由，讓前端請(qǐng)求訪(fǎng)問(wèn)此路由。框架會(huì)監(jiān)聽(tīng)路由是否被訪(fǎng)問(wèn)，如果被訪(fǎng)問(wèn)了則會(huì)調(diào)用我們定義在controller層的新增用戶(hù)的方法。我們?cè)赼pp/router.js文件中添加如下代碼，即可完成路由的定義。

//新增用戶(hù)路由
  router.post('/user/add', controller.user.addUser);

完成這步驟后，我們一個(gè)新增用戶(hù)的功能就已經(jīng)完成了。接下里我們就測(cè)試一下它的實(shí)際效果。我們運(yùn)行命令：npm run dev。啟動(dòng)項(xiàng)目，然后打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)http://127.0.0.1:7001，可以直接在swagger-ui.html頁(yè)面中進(jìn)行測(cè)試。結(jié)果如下圖所示。

經(jīng)過(guò)測(cè)試，數(shù)據(jù)已經(jīng)添加完成。所以數(shù)據(jù)庫(kù)連接也是正常的。

本次分享暫時(shí)先告一段落。請(qǐng)各位小伙伴抬起你們發(fā)財(cái)?shù)男∈郑c(diǎn)個(gè)贊唄。下次我將會(huì)進(jìn)行和大家分享對(duì)數(shù)據(jù)查改刪的方法。關(guān)注我！！！更多精彩分享不迷路。

CREATE TABLE `zzjh2019v` (
`YXDH` varchar(9) COMMENT '學(xué)校代號(hào)',
`YXMC` varchar(54) COMMENT '學(xué)校名稱(chēng)',
`ZYDH` varchar(2) COMMENT '專(zhuān)業(yè)代號(hào)',
`ZYMC` varchar(28) COMMENT '專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)',
`XZ` varchar(3) COMMENT '學(xué)制',
`XL` varchar(4) COMMENT '學(xué)歷',
`JH` varchar(6) COMMENT '招生計(jì)劃數(shù)',
`BZ` varchar(200) COMMENT '備注',
`yxbm` char(2) COMMENT '學(xué)校編碼',
`sxbm` char(2) COMMENT '市縣編碼'
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Compact;

CREATE TABLE `sx` (
`sxbm` char(2) COMMENT '市縣編碼',
`sxmc` varchar(20) COMMENT '市縣名稱(chēng)'
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Compact;

CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `splitjh`()
BEGIN
declare done INT DEFAULT 0;
declare pyxbm char(2);
declare psxmc varchar(10);
declare pyxmc varchar(50);
declare pjhall int;
declare pjhrows TEXT;
declare yxjh cursor
for
select yxbm,yxmc,sum(jh) jhall from zzjh2019v a,sx b where a.sxbm=b.sxbm group by yxbm,yxmc order by yxbm;
declare CONTINUE HANDLER FOR SQLSTATE '02000' SET done = 1;
open yxjh;
fetch yxjh into pyxbm,pyxmc,pjhall;
while done !=1 do
select group_concat(jhrow separator '') into pjhrows from
(select concat('<tr class="subtitle"><td>',yxdh,'</td><td>',yxmc,'在 <span><font color="red">',b.sxmc,'</font></span> 招生計(jì)劃如下</td><td>',sum(jh),'</td><td></td><td></td></tr>',group_concat('<tr class="jhrow"><td>',zydh,'</td><td>',zymc,'(',bz,')</td><td>',jh,'</td><td>',xz,'</td><td>',xl,'</td></tr>' order by zydh separator '')) jhrow
from zzjh2019v a,sx b where yxbm=pyxbm and a.sxbm=b.sxbm group by yxdh order by yxdh,zydh) jhs;
set @pfilename = concat('''d:/32/1/1/jh11',pyxbm,'.html''');
set @sql =concat('select concat(''<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="zsjh.css" ><title>3+2計(jì)劃</title></head><body><h3></h3><table><tr class="subtitle"><th>代號(hào)</th><th>專(zhuān)業(yè)及名稱(chēng)備注</th><th>人數(shù)</th><th>學(xué)制</th><th>學(xué)歷</th></tr>'',''',pjhrows,''',''</body></html>'') from dual into outfile ',@pfilename);
prepare execsql from @sql;
execute execsql;
DEALLOCATE PREPARE execsql;
fetch yxjh into pyxbm,pyxmc,pjhall;
end while;
close yxjh;
END;

call splitjh();

declare yxjh cursor
for
select yxbm,yxmc,sum(jh) jhall from zzjh2019v a,sx b where a.sxbm=b.sxbm group by yxbm,yxmc order by yxbm;#游標(biāo)定義
declare CONTINUE HANDLER FOR SQLSTATE '02000' SET done = 1;#游標(biāo)循環(huán)條件，注意此句一定要定義在游標(biāo)之后，才起作用
open yxjh;#打開(kāi)游標(biāo)
fetch yxjh into pyxbm,pyxmc,pjhall;#將游標(biāo)行內(nèi)容賦值給變量。

prepare execsql from @sql;#從一個(gè)變量準(zhǔn)備一個(gè)動(dòng)態(tài)sql，注意execsql不用提前定義
execute execsql;#執(zhí)行準(zhǔn)備好的語(yǔ)句
DEALLOCATE PREPARE execsql;#銷(xiāo)毀語(yǔ)句

數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)越來(lái)越被人們熟知，同時(shí)也在許多企業(yè)中得到了應(yīng)用，但是由于市面上沒(méi)有統(tǒng)一的圖查詢(xún)語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)，所以有部分開(kāi)發(fā)者對(duì)于不同圖數(shù)據(jù)庫(kù)的用法存在著疑問(wèn)。因此本文作者對(duì)市面上主流的幾款圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了一番分析，并以查詢(xún)操作為例進(jìn)行深入介紹。

文章的開(kāi)頭我們先來(lái)看下什么是圖數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)維基百科的定義：圖數(shù)據(jù)庫(kù)是使用圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行語(yǔ)義查詢(xún)的數(shù)據(jù)庫(kù)，它使用節(jié)點(diǎn)、邊和屬性來(lái)表示和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

雖然和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)不同（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為表結(jié)構(gòu)，圖數(shù)據(jù)庫(kù)為圖結(jié)構(gòu)），但不計(jì)各自的性能問(wèn)題，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可以通過(guò)遞歸查詢(xún)或者組合其他 SQL 語(yǔ)句（Join）完成圖查詢(xún)語(yǔ)言查詢(xún)節(jié)點(diǎn)關(guān)系操作。得益于 1987 年 SQL 成為國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）標(biāo)準(zhǔn)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)得到了很好的發(fā)展。同 60、70 年代的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)似，圖數(shù)據(jù)庫(kù)這個(gè)領(lǐng)域的查詢(xún)語(yǔ)言目前也沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，雖然 19 年 9 月經(jīng)過(guò)國(guó)際 SQL 標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)投票表決，決定將圖查詢(xún)語(yǔ)言（Graph Query Language）納為一種新的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)言，但 GQL 的制定仍需要一段時(shí)間。

鑒于市面上沒(méi)有統(tǒng)一的圖查詢(xún)語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)，在本文中我們選取市面上主流的幾款圖查詢(xún)語(yǔ)言來(lái)分析一波用法，由于篇幅原因本文旨在簡(jiǎn)單介紹圖查詢(xún)語(yǔ)言和常規(guī)用法，更詳細(xì)的內(nèi)容將在進(jìn)階篇中講述。

圖查詢(xún)語(yǔ)言·介紹

圖查詢(xún)語(yǔ)言 Gremlin

Gremlin 是 Apache ThinkerPop 框架下的圖遍歷語(yǔ)言。Gremlin 可以是聲明性的也可以是命令性的。雖然 Gremlin 是基于 Groovy 的，但具有許多語(yǔ)言變體，允許開(kāi)發(fā)人員以 Java、JavaScript、Python、Scala、Clojure 和 Groovy 等許多現(xiàn)代編程語(yǔ)言原生編寫(xiě) Gremlin 查詢(xún)。

支持圖數(shù)據(jù)庫(kù)：Janus Graph、InfiniteGraph、Cosmos DB、DataStax Enterprise(5.0+) 、Amazon Neptune

圖查詢(xún)語(yǔ)言 Cypher

Cypher 是一個(gè)描述性的圖形查詢(xún)語(yǔ)言，允許不必編寫(xiě)圖形結(jié)構(gòu)的遍歷代碼對(duì)圖形存儲(chǔ)有表現(xiàn)力和效率的查詢(xún)，和 SQL 很相似，Cypher 語(yǔ)言的關(guān)鍵字不區(qū)分大小寫(xiě)，但是屬性值，標(biāo)簽，關(guān)系類(lèi)型和變量是區(qū)分大小寫(xiě)的。

支持圖數(shù)據(jù)庫(kù)： Neo4j、RedisGraph、AgensGraph

圖查詢(xún)語(yǔ)言 nGQL

nGQL 是一種類(lèi) SQL 的聲明型的文本查詢(xún)語(yǔ)言，nGQL 同樣是關(guān)鍵詞大小寫(xiě)不敏感的查詢(xún)語(yǔ)言，目前支持模式匹配、聚合運(yùn)算、圖計(jì)算，可無(wú)嵌入組合語(yǔ)句。

支持圖數(shù)據(jù)庫(kù)：Nebula Graph

圖查詢(xún)語(yǔ)言·術(shù)語(yǔ)篇

在比較這 3 個(gè)圖查詢(xún)語(yǔ)言之前，我們先來(lái)看看他們各自的術(shù)語(yǔ)，如果你翻閱他們的文檔會(huì)經(jīng)常見(jiàn)到下面這些“關(guān)鍵字”，在這里我們不講用法，只看這些圖數(shù)據(jù)庫(kù)常用概念在這 3 個(gè)圖數(shù)據(jù)庫(kù)文檔中的叫法。

術(shù)語(yǔ)GremlinCyphernGQL點(diǎn)VertexNodeVertex邊EdgeRelationshipEdge點(diǎn)類(lèi)型LabelLabelTag邊類(lèi)型labelRelationshipTypeedge type點(diǎn) IDvidid(n)vid邊 IDeidid?無(wú)插入addcreateinsert刪除dropdeletedelete / drop更新屬性setPropertysetupdate

我們可以看到大體上對(duì)點(diǎn)和邊的叫法類(lèi)似，只不過(guò) Cypher 中直接使用了 Relationship 關(guān)系一詞代表邊。其他的術(shù)語(yǔ)基本都非常直觀。

圖查詢(xún)語(yǔ)言·實(shí)操篇

上面說(shuō)了一通術(shù)語(yǔ)之類(lèi)的“干貨”之后，是時(shí)候展示真正的技術(shù)了——來(lái)個(gè)具體一點(diǎn)的例子，在具體的例子中我們將會(huì)分析 Gremlin、Cypher、nGQL 的用法不同。

示例圖：The Graphs of Gods

實(shí)操示例使用了 Janus Graph 的示例圖 The Graphs of Gods。該圖結(jié)構(gòu)如下圖所示，描述了羅馬萬(wàn)神話(huà)中諸神關(guān)系。

插入數(shù)據(jù)

復(fù)制代碼

# 插入點(diǎn)## 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"})# 插入邊## 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)

在數(shù)據(jù)插入這塊，我們可以看到 nGQL 使用 INSERT VERTEX 插入點(diǎn)，而 Gremlin 直接使用類(lèi)函數(shù)的 g.addV() 來(lái)插入點(diǎn)，Cypher 使用 CREATE 這個(gè) SQL 常見(jiàn)關(guān)鍵詞來(lái)創(chuàng)建插入的點(diǎn)。在點(diǎn)對(duì)應(yīng)的屬性值方面，nGQL 通過(guò) VALUES 關(guān)鍵詞來(lái)賦值，Gremlin 則通過(guò)操作 .property() 進(jìn)行對(duì)應(yīng)屬性的賦值，Cypher 更直觀直接在對(duì)應(yīng)的屬性值后面跟上想對(duì)應(yīng)的值。

在邊插入方面，可以看到和點(diǎn)的使用語(yǔ)法類(lèi)似，只不過(guò)在 Cypher 和 nGQL 中分別使用 -[]-> 和 **-> 來(lái)表示關(guān)系，而 Gremlin 則用 to() ** 關(guān)鍵詞來(lái)標(biāo)識(shí)指向關(guān)系，在使用這 3 種圖查詢(xún)語(yǔ)言的圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的邊均為有向邊，下圖左邊為有向邊，右邊為無(wú)向邊。

刪除數(shù)據(jù)

復(fù)制代碼

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

這里，我們可以看到大家的刪除關(guān)鍵詞都是類(lèi)似的：Delete 和 Drop，不過(guò)這里需要注意的是上面術(shù)語(yǔ)篇中提過(guò) nGQL 中刪除操作對(duì)應(yīng)單詞有 Delete 和 Drop ，在 nGQL 中 Delete 一般用于點(diǎn)邊，Drop 用于 Schema 刪除，這點(diǎn)和 SQL 的設(shè)計(jì)思路是一樣的。

更新數(shù)據(jù)

復(fù)制代碼

# 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 關(guān)鍵詞來(lái)設(shè)置點(diǎn)對(duì)應(yīng)的類(lèi)型值，只不過(guò) nGQL 中多了 UPDATE 關(guān)鍵詞來(lái)標(biāo)識(shí)操作，Gremlin 的操作和查看點(diǎn)操作類(lèi)似，只不過(guò)增加了變更 property 值操作，這里我們注意到的是，Cypher 中常見(jiàn)的一個(gè)關(guān)鍵詞便是 MATCH，顧名思義，它是一個(gè)查詢(xún)關(guān)鍵詞，它會(huì)去選擇匹配對(duì)應(yīng)條件下的點(diǎn)邊，再進(jìn)行下一步操作。

查看數(shù)據(jù)

復(fù)制代碼

# 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}│  └────────────────────────────────────────────┘

在查看數(shù)據(jù)這塊，Gremlin 通過(guò)調(diào)取 valueMap() 獲得對(duì)應(yīng)的屬性值，而 Cypher 正如上面更新數(shù)據(jù)所說(shuō)，依舊是 MATCH 關(guān)鍵詞來(lái)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的匹配查詢(xún)?cè)偻ㄟ^(guò) RETURN 返回對(duì)應(yīng)的數(shù)值，而 nGQL 則對(duì) saturn 進(jìn)行 hash 運(yùn)算得到對(duì)應(yīng) VID 之后去獲取對(duì)應(yīng) VID 的屬性值。

查詢(xún) hercules 的父親

復(fù)制代碼

# 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" │      └──────────┘

查詢(xún)父親，其實(shí)是一個(gè)查詢(xún)關(guān)系 / 邊的操作，這里不做贅述，上面插入邊的時(shí)候簡(jiǎn)單介紹了 Gremlin、Cypher、nGQL 這三種圖數(shù)據(jù)庫(kù)是各自用來(lái)標(biāo)識(shí)邊的關(guān)鍵詞和操作符是什么。

查詢(xún) hercules 的祖父

復(fù)制代碼

# 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"  │      └──────────┘

查詢(xún)祖父，其實(shí)是一個(gè)查詢(xún)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的兩跳關(guān)系，即：父親的父親，我們可以看到 Gremlin 使用了兩次 out() 來(lái)表示為祖父，而 nGQL 這里使用了 ｜(Pipe 管道) 的概念，用于子查詢(xún)。在兩跳關(guān)系處理上，上面說(shuō)到 Gremlin 是用了 2 次 out()，而 Cypher、nGQL 則引入了 step 數(shù)的概念，分別對(duì)應(yīng)到查詢(xún)語(yǔ)句的 GO 2 STEP 和 [：father *2]，相對(duì)來(lái)說(shuō) Cypher、nGQL 這樣書(shū)寫(xiě)更優(yōu)雅。

查詢(xún)年齡大于 100 的人物

復(fù)制代碼

# 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"  │      └───────────┘

這個(gè)是一個(gè)典型的查詢(xún)語(yǔ)句，找尋符合特定條件的點(diǎn)并返回結(jié)果，在 Cypher 和 nGQL 中用 WHRER 進(jìn)行條件判斷，而 Gremlin 延續(xù)了它的“編程風(fēng)”用 gt(100) 表示年大于齡 100 的這個(gè)篩選條件，延伸下 Gremlin 中 eq() 則表示等于這個(gè)查詢(xún)條件。

從一起居住的人物中排除 pluto 本人

復(fù)制代碼

# 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"│      └──────────┘

這是一個(gè)沿指定點(diǎn) Pluto 反向查詢(xún)指定邊（居住）的操作，在反向查詢(xún)中，Gremlin 使用了 in 來(lái)表示反向關(guān)系，而 Cypher 則更直觀的將指向箭頭反向變成 <- 來(lái)表示反向關(guān)系，nGQL 則用關(guān)鍵詞 REVERSELY 來(lái)標(biāo)識(shí)反向關(guān)系。

Pluto 的兄弟們居住在哪

復(fù)制代碼

# 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"    │      └─────────────────────────┘

這是一個(gè)通過(guò)查詢(xún)指定點(diǎn) Pluto 查詢(xún)指定邊 brother 后再查詢(xún)指定邊 live 的查詢(xún)，相對(duì)來(lái)說(shuō)不是很復(fù)雜，這里就不做解釋說(shuō)明了。

最后，本文只是對(duì) Gremlin、Cypher、nGQL 等 3 個(gè)圖查詢(xún)語(yǔ)言進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹，更復(fù)雜的語(yǔ)法將在本系列的后續(xù)文章中繼續(xù)，歡迎在論壇留言交流。