Graph Query

AkasicDB에서 akaiscdb.cypher() 함수를 통해 그래프 질의를 수행하는 방법을 안내합니다.

1. 그래프 준비

테이블 준비는 링크를 참고해주세요.

-- 그래프 'retail_graph'를 정의
SELECT akasicdb.define_graph('retail_graph');

-- 그래프 정의 'retail_graph'에 정점 정의 'v_item', 'v_customer', 'v_store' 추가
SELECT akasicdb.define_vertex('retail_graph', 'v_item', 'item');
SELECT akasicdb.define_vertex('retail_graph', 'v_customer', 'customer');
SELECT akasicdb.define_vertex('retail_graph', 'v_store', 'store');

-- 그래프 정의 'retail_graph'에 간선 정의 'buy', 'sell' 추가
SELECT akasicdb.define_edge('retail_graph', 'sell',
                            'v_store', 'store s',
                            'v_item', 'item i',
                            'SELECT null FROM store s, orders o, item i '
                            'WHERE s.s_id = o.s_id AND i.i_no = o.i_no');
SELECT akasicdb.define_edge('retail_graph', 'buy',
                            'v_customer', 'customer c',
                            'v_item', 'item i',
                            'SELECT null FROM customer c, orders o, item i '
                            'WHERE c.c_id = o.c_id AND i.i_no = o.i_no');

-- 그래프 정의 'retail_graph'에 간선 정의 'co_purchase' 추가
SELECT akasicdb.define_edge('test', 'co_purchase',
                           'v_customer', 'customer c1',
                           'v_customer', 'customer c2',
                           'SELECT null '
                           'FROM customer c1, orders o1, item i, orders o2, customer c2 '
                           'WHERE c1.c_id = o1.c_id AND i.i_no = o1.i_no '
                           'AND c2.c_id = o2.c_id AND i.i_no = o2.i_no');

-- 그래프 정의 `retail_graph`를 기반으로 그래프 생성                   
SELECT akasicdb.create_graph('retail_graph');

2. Cypher 질의 인터페이스

함수 인자 설명

akasicdb.cypher(
    graph_name   NAME, -- 질의를 수행할 그래프 이름
    query_string TEXT  -- 수행할 cypher 질의
);

그래프 질의는 cypher 질의의 형태를 띄어야 합니다. 이때, query_string의 경우 $$(dollar quote)로 둘러싸인 문자열이어야 합니다. 또한, akasicdb.cypher() 호출 뒤에는 AS 절을 붙여서, cypher 질의의 결과를 SQL 질의에서 튜플의 형태로 다룰 수 있도록 해야 합니다.

2.1 Basic Traversal

-- 이름이 Margaret인 소비자의 풀네임을 조회
SELECT *
FROM akasicdb.cypher('retail_graph', $$
MATCH (c:v_customer)
WHERE c.first_name_ = 'Margaret'
RETURN 
    c.first_name_ as first_name,
    c.last_name_ as last_name
$$) as (
    first_name varchar,
    last_name varchar
);

-- Margaret Farias와 같은 상품을 구매한 다른 소비자의 이름을 조회
SELECT *
FROM akasicdb.cypher('test', $$
MATCH (c1:v_customer)-[:buy]->(i:v_item)<-[:buy]-(c2:v_customer)
WHERE c1.first_name_ = 'Margaret' 
  AND c1.last_name_ = 'Farias'
  AND c1.vertex_id <> c2.vertex_id
RETURN 
    c2.first_name_ as first_name,
    c2.last_name_ as last_name
$$) as (
    first_name varchar,
    last_name varchar
);

2.2 `WITH` Clause

-- Margaret Farias가 상품을 구매한 상점에서 판매하는 다른 상품들을 조회
SELECT item_name 
FROM akasicdb.cypher('retail_graph', $$ 
MATCH (c:v_customer)-[:buy]->(i1:v_item)<-[:sell]-(s1:v_store) 
WHERE c.first_name_ = 'Margaret' 
  AND c.last_name_ = 'Farias'
WITH DISTINCT s1.vertex_id AS store_id 
MATCH (s2:v_store)-[:sell]->(i2:v_item) 
WHERE s2.vertex_id = store_id 
RETURN 
    DISTINCT i2.name_ AS item_name 
$$) as ( 
    item_name char 
); 

2.3. Aggregation

-- Margaret Farias가 특정 상점에서 구매한 상품의 이름과 구매한 수량을 조회
SELECT item_name, cnt
FROM akasicdb.cypher('retail_graph', $$
MATCH (c:v_customer)-[:buy]->(i:v_item)<-[:sell]-(s:v_store)
WHERE s.vertex_id = 1 
  AND c.first_name_ = 'Margaret' 
  AND c.last_name_ = 'Farias'
RETURN
    i.name_ AS item_name,
    count(i.name_) AS cnt 
$$) as (
	item_name char,
	cnt integer
) 

2.4. VLE(Variable Length Edge) 패턴

-- co_purchase 간선을 통해 비슷한 구매 이력을 가진 소비자의 네트워크를 구축했을 때,
-- Latisha Hamilton으로부터 거리 1~3 이내의 소비자를 조회
SELECT *
FROM akasicdb.cypher('test', $$
MATCH (c1:v_customer)-[:co_purchase*1..3 SHORTEST]->(c2:v_customer)
WHERE c1.first_name_ = 'Latisha' AND c1.last_name_ = 'Hamilton'
RETURN
    c2.first_name_ as first_name,
    c2.last_name_ as last_name
$$) as (
	first_name varchar,
    last_name varchar
); 

VLE(Variable Length Edge)와 TC(Transitive Closure) 패턴의 경우, 아래의 제약을 가지고 있습니다.
- 시작/끝 정점 레이블이 동일한 단일 간선 레이블만 사용할 수 있습니다.
- 탐색을 시작하는 정점(위 경우 c1)이 필터링되지 않을 경우 굉장히 느릴 수 있습니다.
- 탐색할 hop 수가 클 경우 굉장히 느릴 수 있습니다. 단, SHORTEST가 포함될 경우 hop 수가 크더라도 좋은 성능이 유지될 수 있습니다.

2.5. Cypher 내에서 파라미터 사용하기

-- 파라미터(customer_name, 값: Margaret)와 같은 이름을 가진 소비자의 풀네임을 조회
SELECT *
FROM akasicdb.cypher('retail_graph', $$
MATCH (c:v_customer)
WHERE c.first_name_ = $customer_name
RETURN 
    c.first_name_ as first_name,
    c.last_name_ as last_name
$$, '{"customer_name":"Margaret"}') as (
    first_name varchar,
    last_name varchar
);

Cypher 질의 내에서 파라미터는 $로 시작하는 심볼(위의 $customer_name)로 나타납니다.
파라미터 값은 JSON 형식으로 함수에 전달할 수 있습니다.

-- 파라미터(customer_id, 값: 1)와 같은 `c_id`를 가지는 소비자의 풀네임을 조회
SELECT *
FROM akasicdb.cypher('retail_graph', $$
MATCH (c:v_customer)
WHERE c.c_id_ = $customer_id::integer
RETURN 
    c.first_name_ as first_name,
    c.last_name_ as last_name
$$, '{"customer_id":1}') as (
    first_name varchar,
    last_name varchar
);

파라미터 값은 질의 내에서 기본적으로 TEXT 타입으로 처리됩니다.
정수형 등의 다른 타입을 써야 할 경우 질의 내에서 명시적으로 타입 캐스팅을 해야 합니다.

Graph Query

1. 그래프 준비

2. Cypher 질의 인터페이스

2.1 Basic Traversal

2.2 WITH Clause

2.3. Aggregation

2.4. VLE(Variable Length Edge) 패턴

2.5. Cypher 내에서 파라미터 사용하기

2.2 `WITH` Clause