本页介绍了如何在 Spanner 图中使用图路径。
在图数据库中，图路径数据类型表示与边交错的节点序列，并显示这些节点和边之间的关系。如需详细了解路径数据类型，请参阅图表路径类型。
借助 Spanner Graph Language (GQL)，您可以构建图路径并对其执行查询。本文档中的示例使用与设置和查询 Spanner Graph 页面上所示的 Spanner Graph 架构相同的架构。
构建图表路径
您可以通过在图表模式中创建路径变量或使用 PATH 函数来构建图表路径。
我们建议使用路径变量构建图表路径。创建路径变量的格式为：
MATCH p = PATH_PATTERN
如需了解详情，请参阅图表模式。
示例
在以下示例中，查询会查找 FinGraph 中账号之间的转账模式。
GRAPH FinGraph
MATCH p = (src:Account {id: 16})-[t1:Transfers]->(mid:Account)-[t2:Transfers]->
(dst:Account {id: 7})
RETURN TO_JSON(p) AS full_path;
结果
| full_path |
|---|
| [{"identifier": ..., "properties": {"id": 16, ...}, ...}, {"identifier": ..., "properties": {"amount": 300.0, ...}, ...}, ...] |
结果表明，查询在数据库中找到了 Account -> Transfers -> Account 模式。
查询图表路径
您可以使用以下特定于路径的函数查询图表路径。如需详细了解 Spanner Graph 查询，请参阅查询概览。
EDGES
EDGES 函数会返回图形路径中的所有边。如需了解详细语义，请参阅 EDGES。
示例
此查询会查找两个账号之间通过中间账号的路径。它会返回路径中第二个 Transfers 边的数量，该数量可能介于 src 和 mid 之间或介于 mid 和 dst 之间。
GRAPH FinGraph
MATCH p = (src:Account {id: 7})-[t1:Transfers]->{1,3}(mid:Account)-[t2:Transfers]->
{1,3}(dst:Account {id: 16})
LET second_edge = EDGES(p)[1]
RETURN DISTINCT src.id AS src, dst.id AS dst, second_edge.amount AS second_edge_amount;
结果
| src | dst | second_edge_amount |
|---|---|---|
| 7 | 16 | 300 |
NODES
NODES 函数会返回图形路径中的所有节点。如需了解详细语义，请参阅 NODES。
示例
此查询会查找两个转移的图表路径，然后返回表示该路径的 JSON 列表。
GRAPH FinGraph
MATCH p = (src:Account)-[t1:Transfers]->(mid:Account)-[t2:Transfers]->(dst:Account)
RETURN TO_JSON(NODES(p)) AS nodes;
结果
| 节点 |
|---|
| [{"identifier": "...", "properties": {"id": 16}, ...}, {"identifier": "...", "properties": {"id": 20, ...}, ...] |
| … |
PATH_FIRST
PATH_FIRST 函数用于查找图形路径中的第一个节点。如需了解详细语义，请参阅 PATH_FIRST。
示例
此查询会查找两个转移的图形路径中的第一个节点。它会返回 Account 节点的标签和账号的昵称。
GRAPH FinGraph
MATCH p = -[:Transfers]->{1,3}(dst:Account{id: 7})
RETURN DISTINCT PATH_FIRST(p).id AS can_reach_target;
结果
| can_reach_target |
|---|
| 7 |
| 16 |
| 20 |
PATH_LAST
PATH_LAST 函数用于查找图表路径中的最后一个节点。如需了解详细语义，请参阅 PATH_LAST。
示例
此查询会查找两个转移的图形路径中的最后一个节点。它会返回 Account 节点的标签和账号的昵称。
GRAPH FinGraph
MATCH p =(start:Account{id: 7})-[:Transfers]->{1,3}
RETURN DISTINCT PATH_LAST(p).id as can_reach_target;
结果
| can_reach_target |
|---|
| 7 |
| 16 |
| 20 |
PATH_LENGTH
PATH_LENGTH 函数用于查找图形路径中的边数。如需了解详细语义，请参阅 PATH_LENGTH。
示例
此查询会查找包含 1 到 3 次转接的图路径中的边数。
GRAPH FinGraph
MATCH p = (src:Account)-[e:Transfers]->{1,3}(dst:Account)
RETURN PATH_LENGTH(p) AS num_transfers, COUNT(*) AS num_paths;
结果
| num_transfers | num_paths |
|---|---|
| 1 | 5 |
| 2 | 7 |
| 3 | 11 |
IS_ACYCLIC
IS_ACYCLIC 函数用于检查图表路径是否包含重复的节点。如果发现重复，则返回 TRUE；否则返回 FALSE。如需了解详细语义，请参阅 IS_ACYCLIC。
示例
此查询用于检查此图表路径是否包含重复的节点。
GRAPH FinGraph
MATCH p = (src:Account)-[t1:Transfers]->(mid:Account)-[t2:Transfers]->(dst:Account)
RETURN IS_ACYCLIC(p) AS is_acyclic_path, src.id AS source_account_id,
mid.id AS mid_account_id, dst.id AS dst_account_id;
结果
| is_acyclic_path | source_account_id | mid_account_id | dst_account_id |
|---|---|---|---|
| TRUE | 16 | 20 | 7 |
| TRUE | 20 | 7 | 16 |
| TRUE | 20 | 7 | 16 |
| FALSE | 16 | 20 | 16 |
| TRUE | 7 | 16 | 20 |
| TRUE | 7 | 16 | 20 |
| FALSE | 20 | 16 | 20 |
IS_TRAIL
IS_TRAIL 函数用于检查图表路径是否包含重复边。如果发现重复，则返回 TRUE；否则返回 FALSE。如需了解详细语义，请参阅 IS_TRAIL。
示例
此查询用于检查此图表路径是否包含重复的边。
GRAPH FinGraph
MATCH p = (src:Account)-[t1:Transfers]->(mid1:Account)-[t2:Transfers]->
(mid2:Account)-[t3:Transfers]->(dst:Account)
WHERE src.id < dst.id
RETURN IS_TRAIL(p) AS is_trail_path, t1.id AS t1_id, t2.id AS t2_id, t3.id AS t3_id;
结果
| is_trail_path | t1_id | t2_id | t3_id |
|---|---|---|---|
| FALSE | 16 | 20 | 16 |
| TRUE | 7 | 16 | 20 |
| TRUE | 7 | 16 | 20 |
路径模式
在 Spanner Graph 中，默认行为是返回所有路径，包括包含重复节点和边的路径。您可以使用以下路径模式来包含或排除包含重复节点和边的路径。如需了解详细语义，请参阅 Pathmode 文档。
WALK
WALK 路径模式会返回所有路径，包括包含重复节点和边的路径。WALK 是默认的路径模式。
示例
以下查询演示了如何对非量化路径模式使用 WALK 路径模式。结果中的第一个路径使用了 t1 和 t3 的相同边。
GRAPH FinGraph
MATCH p = WALK (src:Account)-[t1:Transfers]->(mid1:Account)-[t2:Transfers]->
(mid2:Account)-[t3:Transfers]->(dst:Account)
WHERE src.id < dst.id
RETURN t1.id AS transfer1_id, t2.id AS transfer2_id, t3.id AS transfer3_id;
结果
| transfer1_id | transfer2_id | transfer3_id |
|---|---|---|
| 16 | 20 | 16 |
| 7 | 16 | 20 |
| 7 | 16 | 20 |
ACYCLIC
ACYCLIC 路径模式会滤除包含重复节点的路径。
示例
以下查询演示了如何对非量化路径模式使用 ACYCLIC 路径模式。系统会滤除具有相同 src 和 dst 节点的路径。
GRAPH FinGraph
MATCH p = ACYCLIC (src:Account)-[t1:Transfers]->(mid:Account)-[t2:Transfers]->(dst:Account)
RETURN src.id AS account1_id, mid.id AS account2_id, dst.id AS account3_id;
结果
| account1_id | account2_id | account3_id |
|---|---|---|
| 20 | 7 | 16 |
| 20 | 7 | 16 |
| 7 | 16 | 20 |
| 7 | 16 | 20 |
| 16 | 20 | 7 |
TRAIL
TRAIL 路径模式会滤除具有重复边的路径。
示例
以下查询演示了如何对非量化路径模式使用 TRAIL 路径模式。系统会滤除 t1 边和 t3 边相等的路径。
GRAPH FinGraph
MATCH p = TRAIL (src:Account)-[t1:Transfers]->(mid1:Account)-[t2:Transfers]->
(mid2:Account)-[t3:Transfers]->(dst:Account)
RETURN
t1.id AS transfer1_id, t2.id AS transfer2_id, t3.id AS transfer3_id;
结果
| transfer1_id | transfer2_id | transfer3_id |
|---|---|---|
| 16 | 20 | 7 |
| 16 | 20 | 7 |
| 20 | 7 | 16 |
| 20 | 7 | 16 |
| 7 | 16 | 20 |
| 7 | 16 | 20 |
| 7 | 16 | 20 |
| 7 | 16 | 20 |
| 20 | 16 | 20 |
路径搜索前缀
您可以使用路径搜索前缀来限制路径模式，以返回每个数据分区中的最短路径。如需了解详细语义，请参阅路径搜索前缀。
ANY SHORTEST
ANY SHORTEST 路径搜索前缀会返回与每个数据分区中的模式匹配的最短路径（边数最少的路径）。如果每个分区有多个最短路径，则返回其中任意一条。
示例
以下查询会匹配每对 [a, b] 之间的任何路径。
GRAPH FinGraph
MATCH p = ANY SHORTEST (a:Account)-[t:Transfers]->{1,4}(b:Account)
WHERE a.is_blocked
LET total_amount = SUM(t.amount)
RETURN a.id AS account1_id, total_amount, b.id AS account2_id;
结果
| account1_id | total_amount | account2_id |
|---|---|---|
| 16 | 500 | 16 |
| 16 | 800 | 7 |
| 16 | 300 | 20 |
转换规则
如需了解详情，请参阅 GRAPH_PATH 转换规则。
应用场景示例
在以下用例示例中，您发现所有账号都已通过账号 ID 为 20 的一个或三个账号进行转送。
GRAPH FinGraph
MATCH p = (start:Account {id: 20})-[:Transfers]->{1,3}(dst:Account)
RETURN DISTINCT dst.id AS dst;
结果
| dst |
|---|
| 7 |
| 16 |
| 20 |
不过，返回账号 ID 20 的查询可能过于宽泛，因为它以账号 ID 20 开头。如需显示更具体的结果，您可以强制查询仅显示不含任何重复节点的无环图路径。为此，您可以：
- 使用
MATCH p = ACYCLIC <path_pattern>；或 - 在查询中应用
IS_ACYCLIC(p)过滤条件
以下查询使用 MATCH p = ACYCLIC PATH_PATTERN：
GRAPH FinGraph
MATCH p = ACYCLIC (start:Account {id: 20})-[:Transfers]->{1,3}(dst:Account)
RETURN DISTINCT dst.id AS dst;
结果
| dst |
|---|
| 7 |
| 16 |
如果您想知道转账所经的第一账号，可以运行以下查询：
GRAPH FinGraph
MATCH p = ACYCLIC (start:Account {id: 20})(-[:Transfers]->
(nexts:Account)){1,3}(dst:Account)
RETURN dst.id AS dst, ARRAY_AGG(DISTINCT nexts[0].id) AS unique_starts;
此查询是非传统的，因为它在量化路径中引入了一个新变量，并使用 nexts 来获取结果。借助路径变量，您可以简化查询：
GRAPH FinGraph
MATCH p = ACYCLIC (start:Account {id: 20})-[:Transfers]->{1,3}(dst:Account)
RETURN dst.id AS dst, ARRAY_AGG(DISTINCT NODES(p)[OFFSET(1)].id) AS unique_starts;
使用 NODES(p) 会返回路径中的所有节点。由于第一个节点账号被指定为 start，因此下一个账号（在第一个偏移处）是转移资金的第一个账号。
结果
| dst | unique_starts |
|---|---|
| 7 | 16、7 |
当存在多个量化路径时，路径更有用。您可以添加一个约束条件，要求从 start 找到的路径必须经过账号 ID 7：
GRAPH FinGraph
MATCH p = ACYCLIC (start:Account {id: 20})-[:Transfers]->
{1,3}(mid:Account {id: 7})-[:Transfers]->{1,3}(dst:Account)
RETURN dst.id AS dst,
ARRAY_AGG(DISTINCT NODES(p)[OFFSET(1)].id) AS unique_starts;
虽然 MATCH 语句已更改，但查询的其余部分无需更改。如果不使用路径变量，在某些情况下，Spanner 无法静态地知道要检查哪个量化路径。
您可以使用路径变量获取所有转移的总和：
GRAPH FinGraph
MATCH p = ACYCLIC (start:Account {id: 20})-[:Transfers]->
{1,3}(mid:Account {id: 7})-[:Transfers]->{1,3}(dst:Account)
LET all_transfers = EDGES(p)
LET transfer_amounts = SUM(all_transfers.amount)
RETURN dst.id AS dst,
ARRAY_AGG(DISTINCT NODES(p)[OFFSET(1)].id) AS participating_neighbor_nodes, transfer_amounts;
结果
| dst | participating_neighbor_nodes | transfer_amounts |
|---|---|---|
| 16 | 7 | 600 |
| 16 | 7 | 800 |