共计 5098 个字符，预计需要花费 13 分钟才能阅读完成。
本文旨在让老手疾速理解 nGQL，把握方向，之后能够脚踩在地上借助文档写出任何心中的 NebulaGraph 图查问。
视频
本教程的视频版在 B 站这里。
筹备工作
在正式开始 nGQL 实操之前，记得先 看过文档「疾速入门流程」，部署、连贯过 NebulaGraph，并且看过了「常用命令」。如果你还没看过这两个文档，为了跟上进度，记得先疾速过一遍，下面两个文档链接可在文末「参考资料」中获取。
咱们的指标是
本教程目标在于让大家大略晓得了 NebulaGraph 的查问语句后，解决“不晓得什么样的查问应该用什么语句”的问题。
nGQL 是什么
咱们先强调一下概念：nGQL 是 NebulaGraph Query Language 的缩写，它示意 NebulaGraph 的查询语言，能够不谨严地分为这 5 局部：
- NebulaGraph 独有 DQL（Data Query Language）查问语句
- NebulaGraph openCypher DQL
- NebulaGraph DML（Data Mutation Language）写语句
- NebulaGraph DDL（Data Definition Language) Schema 语句
- NebulaGraph Admin Queries 治理语句
这里，作为扼要教程一把梭，咱们只关注前两个局部，后边的内容会在 Part 2 中介绍。
nGQL 速查表 cheatsheet
大家能够保留下这份单页速查表，一次理解所有 nGQL 的用法。
NebulaGraph 独有 DQL
NebulaGraph 的独有读查问语句的设计十分简洁，对初学者十分敌对。它联合了管道的概念，做到了只波及了几个关键词就能够形容出大多数的图查问模式。因为篇幅的问题，所有 DQL 查问语句的更多用法记得查阅本文的「参考资料」。
简略来说，nGQL 的独有 DQL 一共分成四类语句：
- 图拓展 / 遍历：
GO - 索引反查：
LOOKUP - 取属性：
FETCH - 门路与子图：
FIND PATH与GET SUBGRAPH
和两个特地的元素：
- 管道：
| - 援用属性:
$结尾的几个符号，用来形容一些特定的上下文
用 GO 来图拓展 / 遍历
GO 的语义十分直观：从 给定的终点 ，向外拓展，按需 返回起点、终点的信息。
# 图拓展
GO 3 STEPS FROM "player102" OVER follow YIELD dst(edge);
───┬─── ───┬─────── ─┬──── ──┬──────
│ │ │ ┌─────────┘
│ │ │ │
│ │ │ └── 返回最初一跳边的起点
│ │ │
│ │ └────── 从 follow 这个边 [出方向] 摸索
│ │
│ └───────────────────── 终点是 "player102"
│
└────────────────────────────────── 摸索 3 步这里只是做了一个简略的 GO 语法示例，像 GO 实现的反向、双向拓展，指定可变跳数遍历等，更多 GO 语句用法可查阅参考资料。
LOOKUP 基于索引反查 ID
和 GO 的从已知的点登程相同，LOOKUP 是一个相似于 SQL 里 SELECT 语义的关键字，它 理论的作用也相似与关系型数据库中的扫表。
LOOKUP 须要手动创立相应 TAG、边类型上索引能力进行相干查问。
为什么 LOOKUP 须要索引？
因为 NebulaGraph 中的数据默认是依照邻接表的模式存储，在分布式设计中，扫描一个类型的点、边是十分低廉的，所以它被默认禁止了。NebulaGraph 索引的存在减少了相似于表构造数据库的排序数据，能够用来做像是 SELECT 的查问。
# 索引反查
LOOKUP ON player WHERE player.name == "Tony Parker" YIELD id(vertex);
──┬─── ──────┬────────────────────────── ──┬──────
│ │ ┌───────────────────┘
│ │ │
│ │ └──────────── 返回查到点的 VID
│ │
│ └─────────────────────── 过滤条件是属性 name 的值
│
└─────────────────────────────────── 依据点的类别 /TAG player 查问本文仅作 LOOKUP 语法的应用入门，对于索引原理和应用，比方：创立索引会有什么代价？索引会减速读么？记得查看文末的参考资料。
FETCH PROP 获取属性
如字面意思，如果咱们晓得一个点、边的 ID，想要获取它上边的属性，这时候咱们要用 FETCH PROP 而非 LOOKUP。
# 取属性
FETCH PROP ON player "player100" YIELD properties(vertex);
──┬─── ────┬───── ─────────┬────────
│ │ ┌───────────┘
│ │ │
│ │ └─────── 返回点的 player TAG 下所有属性
│ │
│ └───────────────── 从 "player100" 这个点获取
│
└─────────────────────────── 获取 player 这个 TAG 下的属性门路查找 FIND PATH
如果咱们要找到指定两点之间的所有门路，肯定要用 FIND PATH。
# 终点起点间门路
FIND SHORTEST PATH FROM "player102" TO "team204" OVER * \
──┬───── ───────────┬─────────── ───┬───
YIELD│path AS p; ┌────────────────┘ │
│────┬──── │ ┌──────────────────────────┘
│ │ │ │
│ │ │ └───────── 经由所有类型的边出向摸索
│ │ │
│ │ └─────────────── 从给定的终点、起点 VID
│ │
│ └────────────────────── 返回门路为 p 列
│
└─────────────────────────── 查找最短门路单点子图 GET SUBGRAPH
和门路查找相似，如果咱们只给定一个终点和拓展步数，用 GET SUBGRAPH 能够帮咱们获取同样的 BFS 进来的子图。
# 单点 BFS 子图
GET SUBGRAPH 5 STEPS FROM "player101" \
───┬─── ─────┬──────────
YIELD VERTICES AS nodes, EDGES AS relationships;
────┬───┼─────────┼───────────────────────
┌────────┘ │ │
│ │ └─────── 从 "player101" 开始触发
│ │
│ └───────────────── 获取 5 步的摸索
│
└────────────────────────────── 返回所有的点、边利用管道和属性援用符
NebulaGraph 的管道设计和 Unix-Shell 的设计很像，能够将简略的几种语句联合起来，有弱小的表达力。
# 应用通道
GO FROM "player100" OVER follow YIELD dst(edge) AS did | \
─────┬──────────────────────────────────────────── ─┬─
GO FROM│$-.did OVER follow YIELD dst(edge); │
│────┬── ┌─────────────────────────────────┘
│ │ │
│ │ └──────── 管道将右边的 AS 输入作为左边语句输出
│ │
│ └──────────────── 从管道右边的 did 属性开始摸索
│
└───────────────────── 第一个查问语句除了以上的集中表白之外，NebulaGraph 独有查问语句还有聚合的表白参考 GROUP-BY，另外在文档里还有一个 Cheatsheet供大家查问一些简单的例子。
NebulaGraph openCypher DQL
从 NebulaGraph v2.0 起，openCypher 的 MATCH 语句也被 NebulaGraph 原生反对了。尽管 NebulaGraph 这里是一个“方言”，有一些应用细节差别。
MATCH <pattern> [<clause_1>] RETURN <output> [<clause_2>];MATCH 的根本表白是由 (v:tag_a) 包裹的点和 --> 或者 <-[:edge_type_1]- 表白的边组成的模式，再与 RETURN 联合表白输入。
如果你从 Cypher 的查询语言入门图数据库，能够从下边几个例子理解到若干 NebulaGraph 里的应用细节差别：
- 减少了
WHERE id(v) == "foo"的表白； ==表白相等判断而不是=；- 点的属性表白须要填写 TAG，例如
v3.player.name而不是v3.name；
MATCH (v:`player`{name:"Tim Duncan"})-->(v2)<--(v3) \
RETURN v3.`player`.name AS Name;
MATCH (v:`player`) \
WHERE NOT (v)--() \
RETURN v;
MATCH (v:`player`)--(v2) \
WHERE id(v2) IN ["player101", "player102"] \
RETURN v;
MATCH (m)-[]->(n) WHERE id(m)=="player100" \
OPTIONAL MATCH (n)-[]->(l) WHERE id(n)=="player125" \
RETURN id(m), id(n), id(l);以上，为本次扼要教程的第一集。
参考资料
- 疾速入门 NebulaGraph：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/2.quick-start/1.quick-start-workflow/
- nGQL 常见命令：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/2.quick-start/4.nebula-graph-crud/
- GO 语句文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/7.general-query-statements/3.go/
- 全方位解说 NebulaGraph 索引原理和应用：https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/8074
- LOOKUP 语句文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/7.general-query-statements/5.lookup/
- FETCH PROP 语句文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/7.general-query-statements/4.fetch/
- GET SUBGRAPH 语句文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/16.subgraph-and-path/1.get-subgraph/
- 管道 | 文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/5.operators/4.pipe/
- 援用符 $ 文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/5.operators/5.property-reference/
- GROUP-BY：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/8.clauses-and-options/group-by/
- nGQL Cheatsheet：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/2.quick-start/6.cheatsheet-for-ngql-command/
- MATCH 语句文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/7.general-query-statements/2.match/
谢谢你读完本文 (///▽///)
免部署省时省力，当初能够用用 NebulaGraph Cloud 来搭建本人的图数据系统哟~NebulaGraph 阿里云计算巢现 30 天收费应用中，点击链接来用用图数据库吧~
想看源码的小伙伴能够返回 GitHub 浏览、应用、(^з^)-☆ star 它 -> GitHub；和其余的 NebulaGraph 用户一起交换图数据库技术和利用技能，留下「你的名片」一起游玩呢~
