Ringkasan kueri grafik
BigQuery Graph memungkinkan Anda menulis kueri graf untuk mencocokkan pola node, edge, dan jalur serta melintasi hubungan menggunakan Graph Query Language (GQL).
Contoh dalam dokumen ini mengacu pada grafik yang disebut FinGraph, yang menunjukkan
hubungan antara orang, akun yang mereka miliki, dan transfer antar-
akun. Untuk mengetahui informasi tentang definisi grafik, lihat
contoh FinGraph.
Struktur kueri
Kueri grafik terdiri dari nama grafik, diikuti dengan satu atau beberapa pernyataan kueri linear. Setiap kueri linear berisi satu atau beberapa pernyataan, yang memungkinkan Anda menggunakan data grafik untuk menemukan kecocokan pola, menentukan variabel, memfilter dan mengubah data perantara, serta menampilkan hasil. Anda menjalankan kueri grafik dengan cara yang sama seperti Anda menjalankan kueri SQL di BigQuery.
Pencocokan pola grafik
Pencocokan pola grafik menemukan pola tertentu dalam grafik Anda. Pola paling dasar adalah pola elemen, seperti pola node yang cocok dengan node dan pola edge yang cocok dengan edge.
Pola node
Pola node mencocokkan node dalam grafik Anda. Pola ini berisi tanda kurung yang cocok, yang dapat menyertakan variabel pola grafik, ekspresi label, dan filter properti.
Menemukan semua node
Kueri berikut menampilkan semua node dalam grafik. Variabel n, variabel pola grafik, mengikat ke node yang cocok. Dalam hal ini, pola node
cocok dengan semua node dalam grafik.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (n)
RETURN LABELS(n) AS label, n.id;
Kueri ini menampilkan label dan id:
label |
id |
|---|---|
Account |
7 |
Account |
16 |
Account |
20 |
Person |
1 |
Person |
2 |
Person |
3 |
Menemukan semua node dengan label tertentu
Kueri berikut mencocokkan semua node dalam grafik yang memiliki label Person.
Kueri menampilkan label dan beberapa properti node yang cocok.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (p:Person)
RETURN LABELS(p) AS label, p.id, p.name;
Kueri ini menampilkan properti node yang cocok berikut:
label |
id |
name |
|---|---|---|
Person |
1 |
Alex |
Person |
2 |
Dana |
Person |
3 |
Lee |
Menemukan semua node yang cocok dengan ekspresi label
Anda dapat membuat
ekspresi label
dengan satu atau beberapa operator logika. Misalnya, kueri berikut mencocokkan semua
node dalam grafik yang memiliki label Person atau Account. Variabel pola grafik n mengekspos semua properti dari node dengan label Person atau Account.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (n:Person|Account)
RETURN LABELS(n) AS label, n.id, n.birthday, n.create_time;
Perhatikan hal berikut dalam hasil kueri ini:
- Semua node memiliki properti
id. - Node yang cocok dengan label
Accountmemiliki properticreate_time, tetapi tidak memiliki propertibirthday. PropertibirthdayadalahNULLuntuk node ini. - Node yang cocok dengan label
Personmemiliki propertibirthday, tetapi tidak memiliki properticreate_time. Properticreate_timeadalahNULLuntuk node ini.
label |
id |
birthday |
create_time |
|---|---|---|---|
Account |
7 |
NULL |
2020-01-10T14:22:20.222Z |
Account |
16 |
NULL |
2020-01-28T01:55:09.206Z |
Account |
20 |
NULL |
2020-02-18T13:44:20.655Z |
Person |
1 |
1991-12-21T08:00:00Z |
NULL |
Person |
2 |
1980-10-31T08:00:00Z |
NULL |
Person |
3 |
1986-12-07T08:00:00Z |
NULL |
Menemukan semua node yang cocok dengan ekspresi label dan filter properti
Kueri berikut mencocokkan semua node dalam grafik yang memiliki label Person
dan properti id yang sama dengan 1:
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (p:Person {id: 1})
RETURN LABELS(p) AS label, p.id, p.name, p.birthday;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
label |
id |
name |
birthday |
|---|---|---|---|
Person |
1 |
Alex |
1991-12-21T08:00:00Z |
Anda dapat menggunakan klausa WHERE untuk membentuk kondisi pemfilteran yang lebih kompleks pada label dan properti.
Kueri berikut menggunakan klausa WHERE untuk memfilter node yang properti birthday-nya sebelum 1990-01-10:
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (p:Person WHERE p.birthday < '1990-01-10')
RETURN LABELS(p) AS label, p.name, p.birthday;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
label |
name |
birthday |
|---|---|---|
Person |
Dana |
1980-10-31T08:00:00Z |
Person |
Lee |
1986-12-07T08:00:00Z |
Pola edge
Pola edge mencocokkan edge atau hubungan antar-node. Pola edge diapit dalam tanda kurung siku ([]) dan menyertakan simbol seperti -, ->, atau <- untuk menunjukkan arah. Pola edge dapat secara opsional menyertakan variabel pola grafik untuk mengikat ke edge yang cocok.
Menemukan semua tepi dengan label yang cocok
Kueri ini menampilkan semua edge dalam grafik dengan label Transfers. Kueri
mengikat variabel pola grafik e ke tepi yang cocok.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH -[e:Transfers]->
RETURN e.Id as src_account, e.order_number;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
src_account |
order_number |
|---|---|
7 |
304330008004315 |
7 |
304120005529714 |
16 |
103650009791820 |
20 |
304120005529714 |
20 |
302290001255747 |
Menemukan semua edge yang cocok dengan ekspresi label dan filter properti
Pola edge dalam kueri berikut menggunakan ekspresi label dan filter properti untuk menemukan semua edge berlabel Transfers yang cocok dengan nomor pesanan yang ditentukan:
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH -[e:Transfers {order_number: "304120005529714"}]->
RETURN e.Id AS src_account, e.order_number;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
src_account |
order_number |
|---|---|
7 |
304120005529714 |
20 |
304120005529714 |
Menemukan semua tepi menggunakan pola tepi arah apa pun
Anda dapat menggunakan pola edge any direction (-[]-) dalam kueri untuk mencocokkan edge di kedua arah. Kueri berikut menemukan semua transfer dengan akun yang diblokir:
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (account:Account)-[transfer:Transfers]-(:Account {is_blocked:true})
RETURN transfer.order_number, transfer.amount;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
order_number |
amount |
|---|---|
304330008004315 |
300 |
304120005529714 |
100 |
103650009791820 |
300 |
302290001255747 |
200 |
Pola jalur
Pola jalur dibuat dari pola node dan edge yang bergantian.
Menemukan semua jalur dari node tertentu menggunakan pola jalur
Kueri berikut menemukan semua transfer ke akun yang dimulai dari akun
yang dimiliki oleh Person dengan id sama dengan 2.
Setiap hasil yang cocok mewakili jalur dari node Person saat id sama dengan
2 melalui node Account yang terhubung menggunakan edge Owns,
ke node Account lain menggunakan edge Transfers.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH
(p:Person {id: 2})-[:Owns]->(account:Account)-[t:Transfers]->
(to_account:Account)
RETURN
p.id AS sender_id, account.id AS from_id, to_account.id AS to_id;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
sender_id |
from_id |
to_id |
|---|---|---|
2 |
20 |
7 |
2 |
20 |
16 |
Pola jalur terkuantifikasi
Pola yang dikuantifikasi mengulangi pola dalam rentang yang ditentukan.
Mencocokkan pola tepi yang dikuantifikasi
Untuk menemukan jalur dengan panjang variabel, Anda dapat menerapkan pengukur ke pola
edge. Kueri berikut menunjukkan hal ini dengan menemukan akun tujuan
yang berjarak satu hingga tiga transfer dari Account sumber dengan nilai id
7.
Kueri menerapkan pengukur {1, 3} ke pola edge
-[e:Transfers]->. Tindakan ini akan menginstruksikan kueri untuk mencocokkan jalur yang mengulangi pola edge Transfers satu, dua, atau tiga kali. Klausa WHERE digunakan untuk
mengecualikan akun sumber dari hasil. Fungsi ARRAY_LENGTH digunakan untuk mengakses e group variable.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (src:Account {id: 7})-[e:Transfers]->{1, 3}(dst:Account)
WHERE src != dst
RETURN src.id AS src_account_id, ARRAY_LENGTH(e) AS path_length, dst.id AS dst_account_id;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
src_account_id |
path_length |
dst_account_id |
|---|---|---|
7 |
1 |
16 |
7 |
1 |
16 |
7 |
3 |
16 |
7 |
3 |
16 |
7 |
2 |
20 |
7 |
2 |
20 |
Beberapa baris dalam hasil diulang. Hal ini karena beberapa jalur yang cocok dengan pola dapat ada di antara node sumber dan tujuan yang sama, dan kueri akan menampilkan semuanya.
Mencocokkan pola jalur yang dihitung
Kueri berikut menemukan jalur antara node Account dengan satu hingga dua
edge Transfers melalui akun perantara yang diblokir.
Pola jalur dalam tanda kurung dikuantifikasi, dan klausa WHERE-nya menentukan
kondisi untuk pola berulang.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH
(src:Account)
((a:Account)-[:Transfers]->(b:Account {is_blocked:true}) WHERE a != b){1,2}
-[:Transfers]->(dst:Account)
RETURN src.id AS src_account_id, dst.id AS dst_account_id;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
src_account_id |
dst_account_id |
|---|---|
7 |
20 |
7 |
20 |
20 |
20 |
Variabel grup
Variabel pola grafik yang dideklarasikan dalam pola yang dikuantifikasi menjadi variabel grup saat diakses di luar pola tersebut. Kemudian, elemen ini mengikat ke array elemen grafik yang cocok.
Anda dapat mengakses variabel grup sebagai array. Elemen grafiknya dipertahankan sesuai urutan kemunculannya di sepanjang jalur yang cocok. Anda dapat menggabungkan variabel grup menggunakan agregasi horizontal.
Variabel grup akses
Dalam contoh berikut, variabel e diakses sebagai berikut:
- Sebagai variabel pola grafik yang terikat ke satu edge dalam klausa
WHEREe.amount > 100saat berada dalam pola yang dikuantifikasi. - Sebagai variabel grup yang terikat ke array elemen edge di
ARRAY_LENGTH(e)dalam pernyataanRETURNsaat berada di luar pola yang dikuantifikasi. - Sebagai variabel grup yang terikat ke array elemen edge, yang digabungkan
oleh
SUM(e.amount)di luar pola yang diukur. Ini adalah contoh agregasi horizontal.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH
(src:Account {id: 7})-[e:Transfers WHERE e.amount > 100]->{0,2}
(dst:Account)
WHERE src.id != dst.id
LET total_amount = SUM(e.amount)
RETURN
src.id AS src_account_id, ARRAY_LENGTH(e) AS path_length,
total_amount, dst.id AS dst_account_id;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
src_account_id |
path_length |
total_amount |
dst_account_id |
|---|---|---|---|
7 |
1 |
300 |
16 |
7 |
2 |
600 |
20 |
Awalan penelusuran jalur
Untuk membatasi jalur yang cocok dalam grup yang memiliki node sumber dan tujuan yang sama,
Anda dapat menggunakan awalan penelusuran jalur ANY, ANY SHORTEST, atau ANY CHEAPEST.
Anda hanya dapat menerapkan awalan ini sebelum seluruh pola jalur, dan Anda tidak dapat
menerapkannya di dalam tanda kurung.
Cocokkan menggunakan ANY
Kueri berikut menemukan semua akun unik yang dapat dijangkau dan berjarak satu atau dua
Transfers dari node Account tertentu.
Awalan penelusuran jalur ANY memastikan bahwa kueri hanya menampilkan satu jalur
antara pasangan unik node src dan dst Account. Dalam contoh berikut, meskipun Anda dapat menjangkau node Account dengan {id: 16} dalam dua jalur berbeda dari node Account sumber, kueri hanya menampilkan satu jalur.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH ANY (src:Account {id: 7})-[e:Transfers]->{1,2}(dst:Account)
LET ids_in_path = ARRAY_CONCAT(ARRAY_AGG(e.Id), [dst.Id])
RETURN src.id AS src_account_id, dst.id AS dst_account_id, ids_in_path;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
src_account_id |
dst_account_id |
ids_in_path |
|---|---|---|
7 |
16 |
7,16 |
7 |
20 |
7,16,20 |
Cocokkan menggunakan ANY SHORTEST
Awalan penelusuran jalur ANY SHORTEST menampilkan satu jalur untuk setiap pasangan node sumber dan tujuan, yang dipilih dari node dengan jumlah tepi minimum.
Misalnya, kueri berikut menemukan salah satu jalur terpendek antara node Account dengan nilai id dari 7 dan node Account dengan nilai id dari 20. Kueri ini mempertimbangkan jalur dengan satu hingga tiga tepi Transfers.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH ANY SHORTEST (src:Account {id: 7})-[e:Transfers]->{1, 3}(dst:Account {id: 20})
RETURN src.id AS src_account_id, dst.id AS dst_account_id, ARRAY_LENGTH(e) AS path_length;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
src_account_id |
dst_account_id |
path_length |
|---|---|---|
7 |
20 |
2 |
Cocokkan menggunakan ANY CHEAPEST
Awalan penelusuran jalur ANY CHEAPEST memastikan bahwa untuk setiap pasangan akun sumber dan
tujuan, kueri hanya menampilkan satu jalur dengan total biaya komputasi
minimum.
Kueri berikut menemukan jalur dengan total biaya komputasi minimum antara
node Account. Biaya ini didasarkan pada jumlah properti amount dari
edge Transfers. Penelusuran mempertimbangkan jalur dengan satu hingga tiga edge Transfers.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH ANY CHEAPEST (src:Account)-[e:Transfers COST e.amount]->{1,3}(dst:Account)
LET total_cost = sum(e.amount)
RETURN src.id AS src_account_id, dst.id AS dst_account_id, total_cost;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
src_account_id |
dst_account_id |
total_cost |
|---|---|---|
7 |
7 |
900 |
7 |
16 |
100 |
7 |
20 |
400 |
16 |
7 |
800 |
16 |
16 |
500 |
16 |
20 |
300 |
20 |
7 |
500 |
20 |
16 |
200 |
20 |
20 |
500 |
Pola grafik
Pola grafik terdiri dari satu atau beberapa pola jalur,
yang dipisahkan dengan koma (,).
Pola grafik dapat berisi klausa WHERE, yang memungkinkan Anda mengakses semua variabel pola grafik
dalam pola jalur untuk membentuk kondisi pemfilteran. Setiap pola jalur menghasilkan kumpulan jalur.
Mencocokkan menggunakan pola grafik
Kueri berikut mengidentifikasi akun perantara dan pemiliknya yang terlibat dalam jumlah transaksi yang melebihi 200, yang digunakan untuk mentransfer dana dari akun sumber ke akun yang diblokir.
Pola jalur berikut membentuk pola grafik:
- Pola pertama menemukan jalur tempat transfer terjadi dari satu akun ke akun yang diblokir menggunakan akun perantara.
- Pola kedua menemukan jalur dari akun ke orang yang memilikinya.
Variabel interm bertindak sebagai link umum antara dua pola jalur, yang
mengharuskan interm mereferensikan node elemen yang sama di kedua pola jalur. Tindakan ini
akan membuat operasi equi-join berdasarkan variabel interm.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH
(src:Account)-[t1:Transfers]->(interm:Account)-[t2:Transfers]->(dst:Account),
(interm)<-[:Owns]-(p:Person)
WHERE dst.is_blocked = TRUE AND t1.amount > 200 AND t2.amount > 200
RETURN
src.id AS src_account_id, dst.id AS dst_account_id,
interm.id AS interm_account_id, p.id AS owner_id;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
src_account_id |
dst_account_id |
interm_account_id |
owner_id |
|---|---|---|---|
20 |
16 |
7 |
1 |
Pernyataan kueri linear
Anda dapat merangkai beberapa pernyataan grafik bersama-sama untuk membentuk pernyataan kueri linear. Pernyataan dijalankan dalam urutan yang sama seperti yang muncul dalam kueri.
Setiap pernyataan mengambil output dari pernyataan sebelumnya sebagai input. Input kosong untuk pernyataan pertama.
Output dari pernyataan terakhir adalah hasil akhir.
Misalnya, Anda dapat menggunakan pernyataan kueri linear untuk menemukan transfer maksimum ke akun yang diblokir. Kueri berikut menemukan akun dan pemiliknya dengan transfer keluar terbesar ke akun yang diblokir.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (src_account:Account)-[transfer:Transfers]->(dst_account:Account {is_blocked:true})
ORDER BY transfer.amount DESC
LIMIT 1
MATCH (src_account:Account)<-[owns:Owns]-(owner:Person)
RETURN src_account.id AS account_id, owner.name AS owner_name;
Tabel berikut mengilustrasikan proses ini dengan menampilkan hasil perantara yang diteruskan di antara setiap pernyataan. Agar lebih ringkas, hanya beberapa properti yang ditampilkan.
| Pernyataan | Hasil menengah (disingkat) | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MATCH
(src_account:Account)
-[transfer:Transfers]->
(dst_account:Account {is_blocked:true})
|
|
||||||||||||
ORDER BY transfer.amount DESC |
|
||||||||||||
LIMIT 1 |
|
||||||||||||
MATCH
(src_account:Account)
<-[owns:Owns]-
(owner:Person)
|
|
||||||||||||
RETURN
src_account.id AS account_id,
owner.name AS owner_name
|
|
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
| account_id | owner_name |
|---|---|
7 |
Alex |
Pernyataan return
Pernyataan RETURN
menentukan apa yang akan ditampilkan dari pola yang cocok. Klausa ini dapat mengakses variabel pola grafik serta menyertakan ekspresi dan klausa lainnya, seperti ORDER BY dan GROUP BY.
BigQuery Graph tidak mendukung pengembalian elemen grafik sebagai hasil kueri. Untuk menampilkan seluruh elemen grafik, gunakan
fungsi TO_JSON.
Menampilkan elemen grafik sebagai JSON
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (n:Account {id: 7})
-- Returning a graph element in the final results is NOT allowed. Instead, use
-- the TO_JSON function or explicitly return the graph element's properties.
RETURN TO_JSON(n) AS n;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
| n |
|---|
{"identifier":"mUZpbkdyYXBoLkFjY291bnQAeJEO","kind":"node","labels":["Account"],"properties":{"create_time":"2020-01-10T14:22:20.222Z","id":7,"is_blocked":false,"nick_name":"Vacation
Fund"}} |
Menulis kueri yang lebih besar dengan kata kunci NEXT
Anda dapat merangkai beberapa pernyataan kueri linear grafik menggunakan kata kunci NEXT.
Pernyataan pertama menerima input kosong, dan output dari setiap pernyataan berikutnya menjadi input untuk pernyataan berikutnya.
Contoh berikut menemukan pemilik akun dengan transfer masuk terbanyak dengan merangkai beberapa pernyataan linear grafik. Anda dapat menggunakan variabel yang sama, misalnya, account, untuk merujuk ke elemen grafik yang sama di beberapa pernyataan linear.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (:Account)-[:Transfers]->(account:Account)
RETURN account, COUNT(*) AS num_incoming_transfers
GROUP BY account
ORDER BY num_incoming_transfers DESC
LIMIT 1
NEXT
MATCH (account:Account)<-[:Owns]-(owner:Person)
RETURN account.id AS account_id, owner.name AS owner_name, num_incoming_transfers;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
| account_id | owner_name | num_incoming_transfers |
|---|---|---|
16 |
Lee |
3 |
Anda juga dapat menggabungkan pernyataan kueri linear dengan operator set.
Fungsi dan ekspresi
Anda dapat menggunakan semua fungsi GoogleSQL (fungsi agregat dan skalar), operator, dan ekspresi bersyarat dalam kueri grafik. BigQuery Graph juga mendukung fungsi GQL dan operator GQL yang hanya dapat digunakan dalam kueri grafik.
Kueri berikut menyertakan campuran fungsi dan operator GQL dan SQL dalam kueri grafik:
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (person:Person)-[o:Owns]->(account:Account)
WHERE person IS SOURCE OF o
RETURN person, ARRAY_AGG(account.nick_name) AS accounts
GROUP BY person
NEXT
RETURN
LABELS(person) AS labels,
accounts,
CONCAT(person.city, ", ", person.country) AS location,
TO_JSON(person) AS person
LIMIT 1;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
| labels | akun | lokasi | pengguna |
|---|---|---|---|
Person |
["Vacation Fund"] |
Adelaide, Australia |
{"identifier":"mUZpbkdyYXBoLlBlcnNvbgB4kQI=","kind":"node","labels":["Person"],"properties":{"birthday":"1991-12-21T08:00:00Z","city":"Adelaide","country":"Australia","id":1,"name":"Alex"}} |
Subkueri
Subkueri adalah kueri yang disusun bertingkat dalam kueri lain. Aturan berikut berlaku untuk subkueri dalam kueri grafik:
- Subkueri diapit dalam sepasang tanda kurung kurawal
{}. - Subkueri dimulai dengan klausa
GRAPHuntuk menentukan grafik dalam cakupan. Grafik yang ditentukan tidak harus sama dengan yang digunakan dalam kueri luar. - Variabel pola grafik yang dideklarasikan di luar cakupan subkueri tidak dapat dideklarasikan lagi di dalam subkueri, tetapi dapat dirujuk dalam ekspresi atau fungsi di dalam subkueri.
Menggunakan subkueri untuk menemukan jumlah total transfer dari setiap akun
Kueri berikut mengilustrasikan penggunaan subkueri VALUE. Subkueri diapit dalam tanda kurung {} yang diawali dengan kata kunci VALUE. Kueri tersebut menampilkan jumlah total transfer yang dimulai dari sebuah akun.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (p:Person)-[:Owns]->(account:Account)
RETURN p.name, account.id AS account_id, VALUE {
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (a:Account)-[transfer:Transfers]->(:Account)
WHERE a = account
RETURN COUNT(transfer) AS num_transfers
} AS num_transfers;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
| nama | account_id | num_transfers |
|---|---|---|
Alex |
7 |
2 |
Dana |
20 |
2 |
Lee |
16 |
1 |
Untuk mengetahui daftar ekspresi subkueri yang didukung, lihat Subkueri BigQuery Graph.
Parameter kueri
Anda dapat membuat kueri BigQuery Graph dengan parameter. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat sintaksis dan pelajari cara Menjalankan kueri berparameter.
Kueri berikut cocok dengan node Person yang memiliki nilai id yang cocok dengan parameter kueri:
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (person:Person {id: @id})
RETURN person.name;
Membuat kueri grafik dan tabel secara bersamaan
Anda dapat menggabungkan kueri grafik dan kueri SQL menggunakan
operator GRAPH_TABLE.
Operator GRAPH_TABLE mengambil kueri grafik linear dan menampilkan hasilnya dalam
bentuk tabel yang dapat diintegrasikan ke dalam kueri SQL. Interoperabilitas ini
memungkinkan Anda memperkaya hasil kueri grafik dengan konten non-grafik dan sebaliknya.
Misalnya, Anda dapat membuat tabel CreditReports dan menyisipkan beberapa laporan kredit, seperti yang ditunjukkan dalam contoh berikut:
CREATE TABLE graph_db.CreditReports (
person_id INT64 NOT NULL,
create_time TIMESTAMP NOT NULL,
score INT64 NOT NULL,
PRIMARY KEY (person_id, create_time) NOT ENFORCED
);
INSERT INTO graph_db.CreditReports (person_id, create_time, score)
VALUES
(1,"2020-01-10 06:22:20.222", 700),
(2,"2020-02-10 06:22:20.222", 800),
(3,"2020-03-10 06:22:20.222", 750);
Selanjutnya, Anda dapat mengidentifikasi orang tertentu melalui pencocokan pola grafik di
GRAPH_TABLE dan menggabungkan hasil kueri grafik dengan tabel CreditReports untuk
mengambil skor kredit.
SELECT
gt.person.id,
credit.score AS latest_credit_score
FROM GRAPH_TABLE(
graph_db.FinGraph
MATCH (person:Person)-[:Owns]->(:Account)-[:Transfers]->(account:Account {is_blocked:true})
RETURN DISTINCT person
) AS gt
JOIN graph_db.CreditReports AS credit
ON gt.person.id = credit.person_id
ORDER BY credit.create_time;
Hasilnya mirip dengan berikut ini:
| person_id | latest_credit_score |
|---|---|
1 |
700 |
2 |
800 |
Langkah berikutnya
- Pelajari cara membuat dan mengkueri grafik.
- Pelajari lebih lanjut cara mendesain skema grafik.
- Pelajari cara memvisualisasikan hasil kueri.