【译】Dgraph入门: UID操作、节点更新以及遍历(系列二)

背井 2021-03-03

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这是Dgraph系列文章的第二篇。在上一篇中，我们学习了Dgraph的基本知识，包括运行Dgraph、添加新的nodes和predicates，以及查询它们。

在本篇中，我们将打造上图所示的Graph，并利用 UID 来学习更多的操作。确切地说，我们将学习：

基于UIDs查询、更新nodes或删除predicates
为已有的nodes添加edge
为已有的node添加predicate
遍历这个Graph

首先，让我们创建该Graph。

打开Ratel的 mutate tab 面，复制并运行以下内容：

{
  "set":[
    {
      "name": "Michael",
      "age": 40,
      "follows": {
        "name": "Pawan",
        "age": 28,
        "follows":{
          "name": "Leyla",
          "age": 31
        }
      }
    }
  ]
}

基于UIDs的查询

我们可以基于nodes的UID来查询这些nodes。内置的 uid 函数接收一组 UIDs 作为变长参数，这样我们既可以传入一个 UID(如 uid(0x1)) 也可以按需传入多个(如 uid(0x1,0x2))。

uid 函数返回的UID和我们传入的一样，不管UID在数据库中是否存在。但是只有当UID以及它们所关联的predicates存在时，返回值中才会出现所要求的predicates。

uid 函数实战。

首先，复制 Michael 所在node的 UID。

打开 query tab页，键入以下查询并运行。

{
  people(func: has(name)) {
    uid
    name
    age
  }
}

现在，我们可以从结果中复制 Michael所在node的UID了。

在下面的查询中，将 MICHAEL_UID 替换为刚才复制的uid，并运行。

{
    find_using_uid(func: uid(MICHAELS_UID)){
        uid
        name 
        age
    }
}

可以看到，uid 函数返回的 node 正好匹配 Michael所在的node。

如果对于上面的查询语法有疑问，可以阅读上篇文章。

更新 predicates

我们也可以基于UID，更新node的一个或多个predicates。

Michael最近庆祝了自己的41岁生日。我们来把他的年龄更新为41。

打开mutate tab页执行下面的语句。同样，别忘了将 MICHAEL_UID替换为真实的值。

{
  "set":[
    {
      "uid": "MICHAELS_UID",
      "age": 41
    }
  ]
}

我们之前有使用 set 来创建新的nodes。但是当我们使用了已有node的UID时，它将会更新该node的predicates, 而不是创建一个新的node。

可以看到，Michael的年龄变成了41。

{
    find_using_uid(func: uid(MICHAELS_UID)){
        name 
        age
    }
}

类似地，我们也可以给已有的node添加新的predicates。既然 Michael 所在node没有 country predicate，下面语句将为它添加这个predicate。

{
  "set":[
    {
      "uid": "MICHAELS_UID",
      "country": "Australia"
    }
  ]
}

为已有的nodes添加edge

也可以基于UIDs为已有的nodes添加edge。

比方说，Leyla 开始关注 Michael。

我们知道，他俩的这个关系需要一个名为 follows 的edge来指明。

首先，我们复制 Leyla 和 Michael 所在node的UID。

然后，将下面的 LEYLA_UID和MICHAEL_UID替换为刚才复制的值，并执行它。

{
  "set":[
    {
      "uid": "LEYLAS_UID",
      "follows": {
        "uid": "MICHAELS_UID"
      }
    }
  ]
}

遍历 edges

Graph 数据库提供了一些特有的能力。Traversals(遍历) 是其一。

Traversals解决的是有关nodes之间关系的问题。因此像这类查询——Michael关注了谁？—— 可以通过遍历 follows 关系查得。

让我们运行一个 traversal 查询，并具体地理解一翻。

{
    find_follower(func: uid(MICHAELS_UID)){
        name 
        age
        follows {
          name 
          age 
        }
    }
}

这是结果。

该项查询涉及3个部分：

定位出root nodes
首先，需要选中一个或多个用来遍历的起始nodes。它们被叫作 root nodes。在上面的查询中，我们使用 uid 函数将 Michael所在node 作为 root node。
选出需要遍历的edge
需要指定遍历哪个edge。接着，遍历将会沿着edge往下走，从一个node到它连接的另一个node。
指明需要返回的predicates
既然Michael只关注了一个人，该次遍历只会返回一个node。返回的是一个 2级nodes。root nodes此时是 1级nodes。同样，也需要指明2级nodes要返回哪些predicates。

我们也可以修改这个查询，利用2级nodes进一步遍历更深层次的nodes。下一段将继续探索这个问题。

多层遍历

第一层遍历返回的是Michael关注的人。下一层的遍历进一步返回了这些被Michael关注的人所关注的人。

该模式可以重复多次来实现多层遍历。随着遍历的深入，查询的层级也会一步一步加大。

{
  find_follower(func: uid(MICHAELS_UID)) {
    name 
    age 
    follows {
      name
      age
      follows {
        name 
        age
      }
    }
  }
}

再深入一些:

{
  find_follower(func: uid(MICHAELS_UID)) {
    name 
    age 
    follows {
      name
      age
      follows {
        name 
        age
        follows {
          name 
          age
        }
      }
    }
  }
}

这个查询真是太长了。有4层深。换句话说，查询的深度是4。你可能要问了，有没有什么内置的函数，使得多层遍历简单一些?

答案是 Yes！这正是 recurse() 函数要做的。

递归遍历

递归查询让多层级深度遍历变得简单。它让你可以轻易地遍历一个Graph的一部分。

以下面的递归查询为例，它实现的效果和上面的查询一样。但是体验上更好了。

{
  find_follower(func: uid(MICHAELS_UID)) @recurse(depth: 4) {
    name 
    age
    follows
  }
}

在上面的查询中，recurse函数从Michael所在节点开始遍历graph。你也可以选择任何其它的node作为起始node。depth参数指定遍历的深度。

执行的结果如下:

Edges有其方向性

在Dgraph中，edges是有方向的。

例如，follows edge 从Michael开始，然后指向Pawan。它有着方向性。

在Dgraph中沿着edge的方向遍历是再正常不过了。在后续的系列中，我们还将讨论反方向遍历edges。

删除predicate

node 的 predicates 可以使用 delete mutation 进行删除。下面是删除node中predicate的语法:

{
    delete {
        <UID> <predicate_name> * .
    }
}

使用上面的语法，删除Michael的 age predicate:

{
  delete {
    <MICHAELS_UID> <age> * .
  }
}

总结

本文讲述了Dgraph中基于UIDs的CRUD操作。我们同时也学习了 recurse() 函数。

下一回文章将介绍基于 predicates值的查询。

下次见喽。

数据库

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