Criar um banco de dados de grafo e executar algumas consultas de correspondência de padrões usando o T-SQL

Aplica-se a: SQL Server 2017 (14.x) e versões posteriores Banco de Dados SQL do Azure Banco de Dados SQL da Instância Gerenciada de SQL do Azure no Microsoft Fabric

Este exemplo fornece um script Transact-SQL para criar um banco de dados de grafo com nós e bordas e, em seguida, usar a nova cláusula MATCH para corresponder a alguns padrões e percorrer o grafo. Este script de exemplo funciona no Banco de Dados SQL do Azure e no SQL Server 2017 (14.x) e versões posteriores.

Esquema de exemplo

Este exemplo cria um esquema de gráfico para uma rede social hipotética que tem People, Restaurante nós City . Esses nós são conectados uns aos outros usando Friends, Likes, LivesIn, e LocatedIn bordas. O diagrama a seguir mostra um esquema de exemplo com restaurant, city, person nós e LivesIn, LocatedIn, Likes bordas.

Exemplo de Script

O script de exemplo a seguir usa a nova sintaxe T-SQL para criar tabelas de nó e borda. Aprenda como inserir dados em tabelas de nó e borda usando INSERT instrução e também mostra como usar MATCH cláusula para correspondência de padrões e navegação.

O script executa as seguintes etapas:

1. Crie um banco de dados chamado GraphDemo.
2. Crie tabelas de nós.
3. Crie tabelas de borda.

-- 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;

Agora, inserimos dados para representar os relacionamentos.

1. Insira dados em tabelas de nós.
   1. Inserir em uma tabela de nós é o mesmo que inserir em uma tabela normal.
2. Insira dados em tabelas de borda, neste caso, para quais restaurantes cada pessoa gosta na likes borda.
   1. Ao inserir em uma tabela de borda, forneça as $node_id colunas from $from_id e $to_id .
3. Insira dados na livesIn borda para associar pessoas à cidade onde elas moram.
4. Insira dados na locatedIn borda para associar restaurantes à cidade onde eles estão localizados.
5. Insira dados na friendOf borda para amigos associados.

-- 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));

Em seguida, consultamos os dados para encontrar insights dos dados.

1. Use a função MATCH do gráfico para descobrir quais restaurantes John gosta.
2. Encontra os restaurantes que os amigos de John gostam.
3. Encontre pessoas que gostam de um restaurante na mesma cidade em que moram.

-- 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);

Finalmente, uma consulta mais avançada localiza os amigos de amigos de amigos. Essa consulta exclui os casos em que a relação "faz loopback". Por exemplo, Alice é amiga de John; John é amigo de Mary; e Mary, por sua vez, é amiga de Alice. Isso causa um "loop" de volta para Alice. Em muitos casos, é necessário verificar explicitamente esses loops e excluir os resultados.

-- 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;

Limpeza

Limpe o esquema e o banco de dados criados para o exemplo no SQL Server.

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

Limpe o esquema e o banco de dados criados para o exemplo no Banco de Dados SQL do Azure.

--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

Próximas etapas

• Processamento de grafo
• CREATE TABLE (Grafo do SQL)
• INSERT (SQL Graph)
• MATCH (Transact-SQL)