【译】DGraph从入门到摔门系列（一）

blue桃之夭夭 2021-05-12

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近一周在研究图数据库,就硬着头皮翻译翻译一版梳理一下。

Dgraph是一个开源的，事务性的，分布式的原生图数据库。这是使用Dgraph的入门系列的第一个教程。

在本教程中，我们将学习如何在Dgraph上构建以下图形。

在这个过程中，我们将了解：

使用dgraph/standalone docker镜像运行Dgraph
在Dgraph UI Rate 中执行以下操作

创建一个节点
在两节点之间创建一条边

运行Dgraph

对于快速入门来说，使用 dgraph/standalone docker镜像是最快的方式。这个镜像是为快速入门而建的，不建议在生产环境中使用。

首先确保你的电脑已经安装并启动了Docker。

现在只需要运行以下命令，Dgraph服务就起来了。

docker run --rm -it -p 8000:8000 -p 8080:8080 -p 9080:9080 dgraph/standalone:latest

节点（node）和边(edge)

在本节中，我们将构建由两个节点和一条边连接形成的图。

在图数据库中，概念(concepts)或实体(entities)都是以nodes的形式来表达。不管它是一次拍卖、一笔交易、一处地点或一个人，所有这些实体在图数据库中都以节点（nodes）的形式存在。

而边（edge）则是2个节点（nodes）间的关联关系。上图中2个节点（nodes）代表了2个人: Karthic和jessica。也能看到这些nodes有2个关联的属性: name 和 age。在Dgraph中，这些属性(properties)叫作谓词（ predicates）。

Karthic关注了Jessica。名为 follows 的边（edge）代表了他们的关系。在Dgraph中，连接了2个节点（nodes）的边（edge）也叫作谓词（predicate），尽管它指向的是一个节点（node）而不是一个string或integer。

dgraph/standalone 镜像配备了一个有用的Dgraph UI，叫做 Ratel。在浏览器中打开http://localhost:8000，你就能访问它了。

我们使用Ratel最新的稳定版本。

使用Ratel执行Mutations

在Dgraph中，创建、更新和删除操作叫做mutations

Ratel使得queries 和 mutations更为方便，在后续的系列文章中，我们会探索它的更多特性。

在刚才打开的浏览器页面中选中 Mutate 标签，在文本框中粘贴以下内容。注意先不要执行!

{
  "set": [
    {
      "name": "Karthic",
      "age": 28
    },
    {
      "name": "Jessica",
      "age": 31
    }
  ]
}

上述查询创建了2个节点（nodes），每个节点（node）对应set数组中的一个元素。然而，它并没有为2个节点（nodes）创建边（edge）。

做一个简单的修改，以便于在两节点（node）创建一条边

{
  "set": [
    {
      "name": "Karthic",
      "age": 28,
      "follows": {
        "name": "Jessica",
        "age": 31
      }
    }
  ]
}

让我们执行这个mutation。点击Run。

从响应可以看到有2个UIDs(Universal IDentifiers)被创建了。uids字段中的2个值对应了2个新建的节点（nodes），即 Karthic 和 Jessica。

使用 has 函数进行查询

现在，让我们执行一项查询，对刚才创建的nodes进行可视化。我们将使用Dgraph的 has 函数。表达式 has(name) 返回所有带有 name predicate的nodes。

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

进入 Query 标签，键入以上查询。然后点击 Run 按钮。

Ratel将结果以图形化的形式渲染了出来。

点击任意一个node，注意nodes的uid，和上面mutation的响应一致。

也可以在 JSON 标签下，以JSON的形式查看查询结果。

理解上面的查询

查询的第一部分是用户定义的函数名。在上面例子中，我们把它命名为 people。当然，你也可以使用其它名字。

func参数所关联的必须是Dgraph内置的函数。Dgraph提供了各种用途的内置函数。has 便是其中之一。可以在这里(https://docs.dgraph.io/query-language)检索更多的Dgraph内置函数。

内部的查询字段(即下面代码块的第3行)和SQL select语句中的列名或GraphQL查询中的类似。

可以利用它们指定你想要返回哪些谓词（predicates）。

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

同理，你也可以使用 has 函数查询出所有带有 age 谓词（predicate）的节点（nodes）。

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

灵活的schema

Dgraph并不强制你定义schema(节点的结构、数据类型等)，你可以随时插入数据，并在需要时添加约束。

让我们看一下下面这个mutation。

{
  "set": [
    {
      "name": "Balaji",
      "age": 23,
      "country": "India"
    },
    {
      "name": "Daniel",
      "age": 25,
      "city": "San Diego"
    }
  ]
}

我们正在创建两个节点，而第一节点具有谓词name
，age
和country
，第二个有name
，age
和city
。

Schema并不是初始化所必需的。Dgraph会根据mutation自动添加新的谓词（predicates）。这种灵活性常常是有益的，但是如果你想让mutations遵守某个既定的schema，后续的文章中也会介绍其它的可用选项。

结束语

在本教程中，我们学习了Dgraph的基础知识，包括如何运行数据库，添加新节点和谓词以及如何查询。

在结束包装之前，这里有一些有关下一个教程的快速介绍。您知道给定节点的UID也可以获取它们吗？它们还可以用于在现有节点之间创建边！

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