Erstellen einer Diagrammdatenbank und Ausführen einiger Musterabgleichsabfragen mithilfe von T-SQL

Gilt für: SQL Server 2017 (14.x) und höhere Versionen Azure SQL-Datenbank Azure SQL verwaltete Instanz SQL-Datenbank in Microsoft Fabric

Dieses Beispiel stellt ein Transact-SQL-Skript bereit, um eine Diagrammdatenbank mit Knoten und Kanten zu erstellen und dann die neue MATCH-Klausel zu verwenden, um einige Muster abzugleichen und das Diagramm zu durchlaufen. Dieses Beispielskript funktioniert sowohl für Azure SQL-Datenbank als auch für SQL Server 2017 (14.x) und höhere Versionen.

Beispielschema

In diesem Beispiel wird ein Diagrammschema für ein hypothetisches soziales Netzwerk Peoplemit , Restaurantund City Knoten erstellt. Diese Knoten werden mithilfe von Friends, Likes, LivesInund LocatedIn Kanten miteinander verbunden. Das folgende Diagramm zeigt ein Beispielschema mit restaurant, cityperson Knoten und LivesIn, LocatedInLikes Kanten.

Beispielskript

Das folgende Beispielskript verwendet die neue T-SQL-Syntax zum Erstellen von Knoten- und Edgetabellen. Erfahren Sie, wie Sie Daten mithilfe von INSERT Anweisung in Knoten- und Randtabellen einfügen und wie Sie klauseln für Musterabgleich und Navigation verwenden MATCH .

Dieses Skript führt die folgenden Schritte aus:

1. Erstellen Sie eine Datenbank mit der Bezeichnung GraphDemo.
2. Erstellen sie Knotentabellen.
3. Erstellen Sie Randtabellen.

-- Create a GraphDemo database
IF NOT EXISTS (SELECT * FROM sys.databases WHERE NAME = 'graphdemo')
    CREATE DATABASE GraphDemo;
GO

USE GraphDemo;
GO

-- Create NODE tables
CREATE TABLE Person (
  ID INTEGER PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100)
) AS NODE;

CREATE TABLE Restaurant (
  ID INTEGER NOT NULL,
  name VARCHAR(100),
  city VARCHAR(100)
) AS NODE;

CREATE TABLE City (
  ID INTEGER PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  stateName VARCHAR(100)
) AS NODE;

-- Create EDGE tables.
CREATE TABLE likes (rating INTEGER) AS EDGE;
CREATE TABLE friendOf AS EDGE;
CREATE TABLE livesIn AS EDGE;
CREATE TABLE locatedIn AS EDGE;

Nun fügen wir Daten ein, um die Beziehungen darzustellen.

1. Fügen Sie Daten in Knotentabellen ein.
   1. Das Einfügen in eine Knotentabelle entspricht dem Einfügen in eine reguläre Tabelle.
2. Fügen Sie In diesem Fall Daten in Randtabellen ein, für die jede Person am likes Rand gefällt.
   1. Stellen Sie beim Einfügen in eine Randtabelle die $node_id Aus- $from_id und $to_id Spalten bereit.
3. Fügen Sie Daten in den livesIn Rand ein, um Personen mit der Stadt zu verknüpfen, in der sie leben.
4. Fügen Sie Daten in den locatedIn Rand ein, um Restaurants mit der Stadt zu verknüpfen, in der sie sich befinden.
5. Fügen Sie Daten an den friendOf Rand der zugeordneten Freunde ein.

-- Insert data into node tables. Inserting into a node table is same as inserting into a regular table
INSERT INTO Person (ID, name)
    VALUES (1, 'John')
         , (2, 'Mary')
         , (3, 'Alice')
         , (4, 'Jacob')
         , (5, 'Julie');

INSERT INTO Restaurant (ID, name, city)
    VALUES (1, 'Taco Dell','Bellevue')
         , (2, 'Ginger and Spice','Seattle')
         , (3, 'Noodle Land', 'Redmond');

INSERT INTO City (ID, name, stateName)
    VALUES (1,'Bellevue','WA')
         , (2,'Seattle','WA')
         , (3,'Redmond','WA');

-- Insert into edge table. While inserting into an edge table,
-- you need to provide the $node_id from $from_id and $to_id columns.
/* Insert which restaurants each person likes */
INSERT INTO likes
    VALUES ((SELECT $node_id FROM Person WHERE ID = 1), (SELECT $node_id FROM Restaurant WHERE ID = 1), 9)
         , ((SELECT $node_id FROM Person WHERE ID = 2), (SELECT $node_id FROM Restaurant WHERE ID = 2), 9)
         , ((SELECT $node_id FROM Person WHERE ID = 3), (SELECT $node_id FROM Restaurant WHERE ID = 3), 9)
         , ((SELECT $node_id FROM Person WHERE ID = 4), (SELECT $node_id FROM Restaurant WHERE ID = 3), 9)
         , ((SELECT $node_id FROM Person WHERE ID = 5), (SELECT $node_id FROM Restaurant WHERE ID = 3), 9);

/* Associate in which city live each person*/
INSERT INTO livesIn
    VALUES ((SELECT $node_id FROM Person WHERE ID = 1), (SELECT $node_id FROM City WHERE ID = 1))
         , ((SELECT $node_id FROM Person WHERE ID = 2), (SELECT $node_id FROM City WHERE ID = 2))
         , ((SELECT $node_id FROM Person WHERE ID = 3), (SELECT $node_id FROM City WHERE ID = 3))
         , ((SELECT $node_id FROM Person WHERE ID = 4), (SELECT $node_id FROM City WHERE ID = 3))
         , ((SELECT $node_id FROM Person WHERE ID = 5), (SELECT $node_id FROM City WHERE ID = 1));

/* Insert data where the restaurants are located */
INSERT INTO locatedIn
    VALUES ((SELECT $node_id FROM Restaurant WHERE ID = 1), (SELECT $node_id FROM City WHERE ID =1))
         , ((SELECT $node_id FROM Restaurant WHERE ID = 2), (SELECT $node_id FROM City WHERE ID =2))
         , ((SELECT $node_id FROM Restaurant WHERE ID = 3), (SELECT $node_id FROM City WHERE ID =3));

/* Insert data into the friendOf edge */
INSERT INTO friendOf
    VALUES ((SELECT $NODE_ID FROM Person WHERE ID = 1), (SELECT $NODE_ID FROM Person WHERE ID = 2))
         , ((SELECT $NODE_ID FROM Person WHERE ID = 2), (SELECT $NODE_ID FROM Person WHERE ID = 3))
         , ((SELECT $NODE_ID FROM Person WHERE ID = 3), (SELECT $NODE_ID FROM Person WHERE ID = 1))
         , ((SELECT $NODE_ID FROM Person WHERE ID = 4), (SELECT $NODE_ID FROM Person WHERE ID = 2))
         , ((SELECT $NODE_ID FROM Person WHERE ID = 5), (SELECT $NODE_ID FROM Person WHERE ID = 4));

Als Nächstes fragen wir die Daten ab, um Erkenntnisse aus den Daten zu finden.

1. Verwenden Sie die Graph MATCH-Funktion , um zu ermitteln, welche Restaurants John gefällt.
2. Findet die Restaurants, die Johns Freunde mögen.
3. Finden Sie Personen, die ein Restaurant in derselben Stadt mögen, in der sie leben.

-- Find Restaurants that John likes
SELECT Restaurant.name
FROM Person, likes, Restaurant
WHERE MATCH (Person-(likes)->Restaurant)
AND Person.name = 'John';

-- Find Restaurants that John's friends like
SELECT Restaurant.name
FROM Person person1, Person person2, likes, friendOf, Restaurant
WHERE MATCH(person1-(friendOf)->person2-(likes)->Restaurant)
AND person1.name='John';

-- Find people who like a restaurant in the same city they live in
SELECT Person.name
FROM Person, likes, Restaurant, livesIn, City, locatedIn
WHERE MATCH (Person-(likes)->Restaurant-(locatedIn)->City AND Person-(livesIn)->City);

Schließlich findet eine erweiterte Abfrage die Freunde von Freunden von Freunden. Diese Abfrage schließt die Fälle aus, in denen die Beziehung "zurückläuft". Zum Beispiel ist Alice ein Freund von John; Johannes ist ein Freund von Maria; und Mary wiederum ist ein Freund von Alice. Dies bewirkt eine "Schleife" zurück zu Alice. In vielen Fällen ist es erforderlich, explizit nach solchen Schleifen zu suchen und die Ergebnisse auszuschließen.

-- Find friends-of-friends-of-friends, excluding those cases where the relationship "loops back".
-- For example, Alice is a friend of John; John is a friend of Mary; and Mary in turn is a friend of Alice.
-- This causes a "loop" back to Alice. In many cases, it is necessary to explicitly check for such loops and exclude the results.
SELECT CONCAT(Person.name, '->', Person2.name, '->', Person3.name, '->', Person4.name)
FROM Person, friendOf, Person as Person2, friendOf as friendOffriend, Person as Person3, friendOf as friendOffriendOfFriend, Person as Person4
WHERE MATCH (Person-(friendOf)->Person2-(friendOffriend)->Person3-(friendOffriendOfFriend)->Person4)
AND Person2.name != Person.name
AND Person3.name != Person2.name
AND Person4.name != Person3.name
AND Person.name != Person4.name;

Bereinigen

Bereinigen Sie das Schema und die Datenbank, das für das Beispiel in SQL Server erstellt wurde.

USE graphdemo;
go

DROP TABLE IF EXISTS likes;
DROP TABLE IF EXISTS Person;
DROP TABLE IF EXISTS Restaurant;
DROP TABLE IF EXISTS City;
DROP TABLE IF EXISTS friendOf;
DROP TABLE IF EXISTS livesIn;
DROP TABLE IF EXISTS locatedIn;

USE master;
go
DROP DATABASE graphdemo;
go

Bereinigen Sie das schema und die Datenbank, das für das Beispiel in Azure SQL-Datenbank erstellt wurde.

--Connect to the graphdemo database
DROP TABLE IF EXISTS likes;
DROP TABLE IF EXISTS Person;
DROP TABLE IF EXISTS Restaurant;
DROP TABLE IF EXISTS City;
DROP TABLE IF EXISTS friendOf;
DROP TABLE IF EXISTS livesIn;
DROP TABLE IF EXISTS locatedIn;

--Connect to the master database
DROP DATABASE graphdemo;
go

Nächste Schritte

• Graph-Verarbeitung
• CREATE TABLE (SQL-Graph)
• INSERT (SQL-Diagramm)
• MATCH (Transact-SQL)