探索图数据库模型的力量，以及 Cypher、Gremlin 和 SPARQL 等图查询语言如何简化对复杂互连数据的处理。
译自 A Guide to Graph Query Languages - Dgraph Blog，作者 Dgraph Labs; Inc。
您可能想知道图查询语言是什么以及它为什么重要。也许您听说过 Cypher、Gremlin 或 SPARQL 等术语，但感到有点迷茫。或者您可能是一位希望扩展工具包的开发人员。
我们理解。深入研究一项新技术可能令人生畏，尤其是在您已经忙于处理复杂的项目和紧迫的期限时。但了解图查询语言可以开辟与数据交互的新方法，让您的生活变得更加轻松。
让我们分解图查询语言是什么以及它如何对您有用。
图查询语言是一种用于查询和操作图数据库的编程语言。它允许开发人员有效地检索和更新存储在图结构中的数据。在图数据库中，数据表示为节点（实体）和边（关系），这与传统的关联数据库不同。
使用图查询语言，您可以遍历这些节点和边以查找特定模式或关系。这使得处理涉及多个连接级别的复杂查询变得更加容易。例如，您可以在社交网络中快速找到所有朋友的朋友，或在交通网络中识别两点之间的最短路径。
图查询语言旨在直观且表达力强，使您能够以直接的方式描述复杂的查询。它们提供了一种强大的方法来与图数据交互，使发现见解和做出明智决策变得更加容易。
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了解不同类型的图查询语言可以帮助您为您的特定需求选择合适的工具。每种语言都有其自身的优势和理想用例，因此让我们深入了解一些最流行的选择。
Cypher 是一种由 Neo4j 开发的声明式查询语言，专门用于查询图数据库。它以使用 ASCII 艺术来表示图模式而著称，使其直观且易于阅读。当您编写 Cypher 查询时，您描述了要检索的数据的结构，而不是详细说明获取数据的步骤。这种方法简化了复杂的查询，并允许您专注于数据中的关系。
例如，要查找名为“Alice”的人的所有朋友，您可以编写：
MATCH (alice:Person {name: 'Alice'})-[:FRIEND]->(friend)
RETURN friend
这里，模式 (alice:Person {name: 'Alice'})-[:FRIEND]->(friend)
直观地表示节点和关系，使查询易于理解。
提示：要全面了解图数据库，请查看图数据模型 101 教程。
Gremlin 是 Apache TinkerPop 框架的一部分，是一种图遍历语言，支持命令式和声明式查询。与 Cypher 不同，Gremlin 允许您将查询编写为一系列步骤，这些步骤可以按特定顺序执行。这种灵活性使 Gremlin 适用于复杂的图遍历和算法。
Gremlin 的语法旨在与多种编程语言一起使用，包括 Java、Groovy 和 Python。这使其在各种开发环境中通用且适应性强。例如，要使用 Gremlin 查找“Alice”的所有朋友，您可以编写：
g.V().has('name', 'Alice').out('FRIEND').values('name')
此查询从名为“Alice”的顶点开始，遍历传出的“FRIEND”边，并检索连接顶点的名称。
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SPARQL（SPARQL 协议和 RDF 查询语言）是一种用于查询 RDF（资源描述框架）数据的查询语言。它是 W3C 的推荐标准，在语义网中被广泛使用。SPARQL 允许您查询和操作以 RDF 格式存储的数据，RDF 将信息表示为三元组：主体、谓词和宾语。
SPARQL 的语法旨在匹配 RDF 数据中的模式。例如，要查找“Alice”的所有朋友，您可以编写：
PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
SELECT ?friend
WHERE {
?alice foaf:name "Alice" .
?alice foaf:knows ?friend .
}
此查询使用 PREFIX 声明来定义 FOAF（朋友的朋友）词汇表的命名空间，然后匹配模式以查找“Alice”的所有朋友。
SPARQL 支持多种查询类型，包括 SELECT、CONSTRUCT、ASK 和 DESCRIBE，每种类型都服务于不同的目的。SELECT 查询检索特定数据，而 CONSTRUCT 查询根据查询结果创建新的 RDF 图。ASK 查询返回一个布尔值，指示模式是否存在，而 DESCRIBE 查询返回描述资源的 RDF 数据。
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您可能想知道，当您已经熟悉 SQL 时，为什么要花时间学习一种新的查询语言。好吧，让我们谈谈让图查询语言值得您花时间的优势。
图查询语言擅长高效地遍历和检索连接的数据。在使用图数据库时，您经常需要探索实体之间的关系。例如，在社交网络中查找某人的所有朋友，或追踪交通网络中的最短路径。图查询语言旨在无缝地处理这些任务。它们允许您快速地遍历节点和边，确保您能够在没有不必要延迟的情况下检索所需的信息。这种效率使它们成为性能和速度至关重要的应用程序的理想选择。
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图查询语言提供了表达复杂关系和模式的表达方式。与传统的查询语言不同，它们允许您指定数据点之间错综复杂的连接。例如，您可以定义匹配特定关系序列的模式，或识别相关实体的集群。这种表达能力使您能够编写捕获数据模型细微差别的查询。无论您是在分析社交网络、欺诈检测还是推荐系统，图查询语言都为您提供了清晰准确地表达查询的工具。
图查询语言高度适应不断变化的数据模型和模式。在数据结构频繁变化的动态环境中，灵活性是关键。图查询语言允许您在数据模型演变时修改查询。您可以轻松地添加新的节点和关系类型，或更新现有类型，而无需重写整个查询逻辑。这种适应性确保您的查询保持相关性和有效性，即使您的数据环境发生变化。它还简化了集成新数据源和扩展图数据库的过程，使您更容易保持系统最新并响应新的需求。
了解图查询语言的机制可以帮助您了解它为什么如此强大。让我们分解一下。
图查询语言使用节点、边和属性的组合来表示和查询数据。节点表示实体，边定义这些实体之间的关系，属性存储有关节点和边的附加信息。这种结构允许您以反映现实世界关系的方式对复杂、相互关联的数据进行建模。
当您编写查询时，您会指定描述您感兴趣的节点和边的模式。然后，查询语言遍历图，沿着边探索节点之间的连接。这种遍历可以像查找直接邻居一样简单，也可以像通过各种关系导航多个跳跃一样复杂。
例如，如果您想查找名为“Alice”的人的所有朋友，您的查询将从表示 Alice 的节点开始，并遍历“FRIEND”边以到达其他节点。该语言将指定的模式与图的结构进行匹配，确保只检索相关数据。
遍历和模式匹配完成后，结果将作为子图或一组节点和边返回。这意味着您将获得满足查询条件的数据的集中视图，无论是图的子集还是更广泛的相互关联实体网络。这种方法使您能够轻松地可视化和分析数据中的复杂关系。
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如果您多年来一直在使用 SQL，您可能对切换到其他工具持怀疑态度。让我们比较一下两者，这样您就可以了解为什么图查询语言可能值得您尝试。
SQL 是为查询表格数据而设计的，而图查询语言是为了图结构而优化的。在 SQL 中，数据被组织成每行每列的表格。这种结构适用于许多应用程序，但在处理高度互联数据时会变得很繁琐。而图查询语言将数据表示为节点和边，以更自然的方式反映现实世界的关系。这使得它们特别适用于实体之间的连接与实体本身一样重要的场景。
与 SQL 相比，图查询语言能够以更自然的方式表达复杂的关系和遍历。在图数据库中，你可以通过节点和边轻松导航，以查找特定模式或关系。例如，在社交网络中查找朋友的朋友，或在交通网络中追踪两点之间的最短路径，使用图查询语言都很简单。这些语言允许你用直接映射到图结构的方式来描述这些查询，使查询更加直观且易编写。
SQL 依赖于连接来查询相关数据，这对于高度连接的数据集来说可能是低效的。SQL 中的连接需要根据公共属性来匹配不同表中的行，随着连接数的增加，这可能会变得复杂而缓慢。相比之下，图查询语言直接遍历边，从而避免了多次连接的需要。这种直接遍历方法更有效，并且可以处理大型互连数据集，并获得更好的性能。
例如，考虑一下如下社交网络，你想要找到某个人的所有朋友。在 SQL 中，这需要在表示用户及其连接的表之间进行多次联接。每个联接都会增加复杂性并可能降低查询速度。在图查询语言中，只需从表示用户的节点开始并遍历“朋友”边即可到达已连接的节点。这种方法更直接，性能也更好，尤其是在网络不断增长的过程中。
提示：对于从 SQL 转向图数据库的 SQL 用户，请查看针对 SQL 用户的 Dgraph 简介教程。
您可能想知道行业标准是什么，以及这些语言的采用程度有多广。这有助于您衡量它们在技术格局中的相关性和生命周期。
ISO/IEC 39075 标准设定了图查询语言要求，确保了不同系统之间的一致性和互操作性。此标准的目的是为查询图数据库提供一个统一框架，使开发人员可以更轻松地使用各种图形技术。
几个主要的图数据库厂商已经为适应自己的特定系统开发出了自己的查询语言。比如，Neo4j 使用 Cypher，一种通过使用 ASCII 图形表示图模式来简化查询模式的声明式语言。Apache TinkerPop 采用了 Gremlin，一种支持命令式和声明式查询模式的多功能图遍历语言。这些私有语言已经成为各自平台的一个组成部分，可针对图数据操作提供定制解决方案。
为了开发统一的图查询语言标准，目前已有一些工作在进行。目标是创建一个可在不同图数据库中使用的通用语言，以减少开发者的学习曲线，并推动更广泛地采用图技术。此举旨在结合 Cypher、Gremlin 和 SPARQL 等现有语言的优势，同时解决其限制。统一的标准将有助于无缝数据集成和互操作性，从而使开发人员能够充分利用图数据库的全部潜能，而无需绑定到特定供应商的语言。
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是否对学习一门新的查询语言的前景感到不知所措？别担心，我们有一些建议可以让这个过程更加轻松。
了解图的基础概念是第一步。图由节点、边和属性组成。节点代表实体，边定义这些实体之间的关系，属性存储有关节点和边的附加信息。掌握这些基础知识将帮助您浏览更复杂查询和数据结构。
提示：深入了解图数据模型 101 教程以巩固你的基础知识。
使用示例数据集练习是获得实际操作经验的绝佳方法。许多可公开获取的图形数据集可以帮助您磨练技能。这些数据集提供了真实场景，您可以在其中应用学到的知识。通过编写和执行对这些数据集的查询，您能够更好地了解如何有效地检索和操作数据。
提示：探索 Dgraph 的案例研究，了解不同公司如何在实践中使用图数据库。
官方文档和教程是宝贵的资源。它们提供详细的解释和示例，可以指导您完成图查询语言的各个方面。无论您是刚开始还是想深入了解，这些资源都提供分步说明和最佳实践。请务必参考图数据库供应商提供的文档，因为它将针对您正在学习的语言的特定功能和能力进行定制。
提示：查看 Dgraph Cloud 文档 以获取全面的指南和教程。
与社区互动可以加速您的学习过程。社区论坛、讨论板和社交媒体平台是提出问题、分享经验和向他人学习的绝佳场所。许多开发人员和专家参与这些论坛，提供对常见挑战的见解和解决方案。通过加入这些社区，您可以了解图查询语言的最新发展和趋势，并从那些遇到过类似问题的人那里获得实用建议。
那么，学习图查询语言是否值得付出努力？绝对值得，以下是一些原因。
图数据库在处理复杂、关联的数据方面越来越受欢迎。随着数据变得更加互联，传统数据库难以有效地管理关系。图数据库在这些场景中表现出色，使其成为社交网络、推荐引擎和欺诈检测等应用程序的首选解决方案。它们直接建模和查询关系的能力转化为更快的洞察力和更直观的数据管理。
学习图查询语言对于使用基于图的应用程序的开发人员来说是一项宝贵的技能。掌握 Cypher、Gremlin 或 SPARQL 等图查询语言使您能够以 SQL 不可能的方式处理数据。这些语言允许您编写遍历关系和模式的查询。这种技能在理解数据点之间连接至关重要的行业（如金融、医疗保健和物流）中特别有用。
随着图技术的不断发展，图查询语言的熟练程度可能会受到高度重视。技术领域正在转向更复杂的数据模型，而图数据库处于这种变化的最前沿。越来越多的公司采用图数据库来解决复杂问题，他们需要能够有效利用这些工具的开发人员。了解图查询语言不仅使您更加多才多艺，而且还使您成为竞争激烈的就业市场中的一项宝贵资产。
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