AGE 使用一种名为 agtype 的自定义数据类型,这是 AGE 返回的唯一数据类型。agtype 是 Json 的超集,也是 JsonB 的自定义实现。
简单数据类型
Null
在Cypher中,null用于表示缺失或未定义的值。概念上,null表示“缺失的未知值”,并且与其他值的处理方式略有不同。例如,从不具有该属性的顶点获取属性会产生null。大多数以null作为输入的表达式都会产生null。这包括在WHERE子句中用作谓词的布尔表达式。在这种情况下,任何不为true的内容都被解释为false。null不等于null。不知道两个值并不意味着它们是相同的值。因此,表达式null = null产生null而不是true。
输入/输出格式
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$RETURN NULL
$$) AS (null_result agtype);
null将显示为空格。
结果
null_result
(1行)
Agtype NULL与Postgres NULL
Agtype和Postgres中的NULL的概念与Cypher中的相同。
Integer
整数类型存储整数,即没有小数部分的数字。整数数据类型是一个64位字段,存储范围为-9,223,372,036,854,775,808到9,223,372,036,854,775,807的值。尝试存储超出此范围的值将导致错误。
输入/输出格式
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$RETURN 1
$$) AS (int_result agtype);
结果
int_result
1
(1行)
Float
浮点数据类型是一种不精确的、可变精度的数字类型,符合IEEE-754标准。
不精确意味着某些值无法精确地转换为内部格式,而是以近似值的形式存储,因此存储和检索值可能会出现轻微的差异。管理这些错误以及它们在计算中的传播是数学和计算机科学的一个整个分支的主题,这里不讨论这些内容,除了以下几点:
- 如果需要精确的存储和计算(例如货币金额),应该使用numeric类型。
- 如果要对这些类型进行复杂的计算,特别是在边界情况下(无穷大、下溢)依赖某些行为,应该仔细评估实现。
- 对两个浮点数进行相等性比较可能不总是按预期工作。
- 太大或太小的值将导致错误。如果输入数字的精度过高,则可能会进行舍入。接近零的数值,如果与零不可区分,将导致下溢错误。
除了普通的数值之外,浮点类型还具有几个特殊值:
- 无穷大
- 负无穷大
- NaN
这些分别表示IEEE 754的特殊值“无穷大”、“负无穷大”和“非数字”。在Cypher命令中将这些值作为常量写入时,必须在它们周围加上引号并进行类型转换,例如
SET x.float_value = '-Infinity'::float
在输入时,这些字符串是以不区分大小写的方式识别的。
注意IEEE754规定NaN不应与任何其他浮点值(包括NaN)进行比较。然而,为了正确排序浮点数,AGE将'NaN'::float = 'NaN'::float
评估为true。有关更多详细信息,请参阅“可比性和相等性”部分。
输入/输出格式
要使用浮点数,请表示为十进制值。
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$RETURN 1.0
$$) AS (float_result agtype);
结果
float_result
1.0
(1行)
Numeric
numeric类型可以存储非常大数量的数字。它特别推荐用于存储需要精确度的货币金额和其他数量。与可能的情况下,numeric值的计算会产生精确的结果,例如加法、减法、乘法。然而,与整数类型或浮点类型相比,numeric值的计算速度非常慢。
我们下面使用以下术语:numeric的精度是整数部分的有效数字总数,即小数点两侧的数字的数量。numeric的标度是小数点右侧的小数位数。因此,数字23.5141的精度为6,标度为4。整数可以视为具有标度为零。
未指定精度或标度将创建一个列,其中可以存储任意精度和标度的numeric值,最多达到精度的实现限制。这种类型的列不会强制输入值转换为任何特定的标度,而具有声明标度的numeric列将强制输入值转换为该标度。(SQL标准要求默认标度为0,即强制转换为整数精度。我们认为这有点无用。如果您关心可移植性,请始终明确指定精度和标度。)
注: 当在类型声明中明确指定精度时,允许的最大精度为1000;未指定精度的NUMERIC受到表8.2中描述的限制的约束。
如果要存储的值的标度大于列的声明标度,则系统将该值四舍五入到指定数量的小数位数。然后,如果小数点左侧的数字位数超过声明精度减去声明标度,则会引发错误。
numeric值在物理上存储时没有额外的前导零或尾随零。因此,列的声明精度和标度是最大值,而不是固定的分配。(在这个意义上,numeric类型更类似于varchar(n)而不是char(n)。)实际存储需求是每四个十进制数字组的两个字节,加上三到八个字节的开销。
除了普通的numeric值之外,numeric类型还允许特殊值NaN,表示“非数字”。对NaN进行的任何操作都会产生另一个NaN。在SQL命令中将该值作为常量写入时,必须将其用引号括起来,例如UPDATE table SET x = 'NaN'。
注: 在大多数“非数字”概念的实现中,NaN被认为不等于任何其他数值(包括NaN)。然而,为了允许浮点数正确排序,AGE将'NaN'::numeric = 'NaN'::numeric评估为true。有关更多详细信息,请参阅“可比性和相等性”部分。
在对值进行四舍五入时,numeric类型将值四舍五入到远离零的方向,而(在大多数计算机上)实数和双精度类型将值四舍五入到最近的偶数。例如:
输入/输出格式:
创建numeric数据类型时,需要使用::numeric数据注释。
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$RETURN 1.0::numeric
$$) AS (numeric_result agtype);
结果:
numeric_result
1.0::numeric
(1 row)
Bool
AGE提供了标准Cypher类型布尔值。布尔类型可以有几种状态:“true”、“false”和第三种状态“unknown”,由Agtype null值表示。
布尔常量可以在Cypher查询中使用关键字TRUE、FALSE和NULL表示。
输入/输出格式
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$RETURN TRUE
$$) AS (boolean_result agtype);
与Postgres不同,AGE的布尔输出为完整单词,即true和false,而不是t和f。
结果:
boolean_result
true
(1 row)
String
Agtype字符串 字符串文字可以包含以下转义序列:
Escape Sequence | Character |
---|---|
\t | 制表符 |
\b | 退格 |
\n | 换行 |
\r | 回车 |
\f | 换页 |
\’ | 单引号 |
\” | 双引号 |
\\ | Backslash |
\uXXXX | Unicode UTF-16 code point (4 hex digits must follow the \u) |
输入/输出格式
使用单引号(‘)来标识字符串。输出将使用双引号(“)。
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$RETURN 'This is a string'
$$) AS (string_result agtype);
结果:
string_result
“This is a string”
(1 行)
复合数据类型
列表
所有示例将使用WITH子句和RETURN子句。
一般列表
通过使用方括号并用逗号分隔列表中的元素来创建文字列表。
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] as lstRETURN lst
$$) AS (lst agtype);
结果:
lst
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
(1 行)
列表中的空值
列表可以包含空值,与空值独立时不同,它会以单词“null”出现在列表中。
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH [null] as lstRETURN lst
$$) AS (lst agtype);
结果:
lst
[null]
(1 行)
访问单个元素
要访问列表中的单个元素,我们再次使用方括号。这将从起始索引提取,但不包括结束索引。
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] as lstRETURN lst[3]
$$) AS (element agtype);
结果:
element
3
(1 行)
在列表中映射元素
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH [0, {key: 'key_value'}, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] as lstRETURN lst
$$) AS (map_value agtype);
结果:
map_value
[0, {"key": "key_value"}, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
(1 行)
在列表中访问映射元素
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH [0, {key: 'key_value'}, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] as lstRETURN lst[1].key
$$) AS (map_value agtype);
结果:
map_value
“key_value”
(1 行)
负索引访问
您还可以使用负数,从列表的末尾开始。
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] as lstRETURN lst[-3]
$$) AS (element agtype);
结果:
element
8
(1 行)
索引范围
最后,您可以在方括号内使用范围来返回列表的范围。
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] as lstRETURN lst[0..3]
$$) AS (element agtype);
结果:
element
[0, 1, 2]
(1 行)
负索引范围
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] as lstRETURN lst[0..-5]
$$) AS (lst agtype);
结果:
lst
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
(1 行)
正切片
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] as lstRETURN lst[..4]
$$) AS (lst agtype);
结果:
lst
[0, 1, 2, 3]
(1 行)
负切片
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] as lstRETURN lst[-5..]
$$) AS (lst agtype);
结果:
lst
[6, 7, 8, 9, 10]
(1 行)
超出范围的切片会被简单地截断,但超出范围的单个元素会返回空值。
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] as lstRETURN lst[15]
$$) AS (element agtype);
结果:
element
(1 行)
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] as lstRETURN lst[5..15]
$$) AS (element agtype);
结果:
element
[5, 6, 7, 8, 9, 10]
(1 行)
映射
映射可以使用Cypher构建。
带有简单数据类型的文字映射
您可以使用简单的agtypes构建简单映射
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH {int_key: 1, float_key: 1.0, numeric_key: 1::numeric, bool_key: true, string_key: 'Value'} as mRETURN m
$$) AS (m agtype);
结果:
m
{"int_key": 1, "bool_key": true, "float_key": 1.0, "string_key": "Value", "numeric_key": 1::numeric}
(1 行)
具有复合数据类型的字面映射
一个映射也可以包含复合数据类型,即列表和其他映射。
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH {listKey: [{inner: 'Map1'}, {inner: 'Map2'}], mapKey: {i: 0}} as mRETURN m
$$) AS (m agtype);
结果:
m
{"mapKey": {"i": 0}, "listKey": [{"inner": "Map1"}, {"inner": "Map2"}]}
(1 行)
映射的属性访问
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH {int_key: 1, float_key: 1.0, numeric_key: 1::numeric, bool_key: true, string_key: 'Value'} as mRETURN m.int_key
$$) AS (int_key agtype);
结果:
int_key
1
(1 行)
访问映射中的列表元素
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH {listKey: [{inner: 'Map1'}, {inner: 'Map2'}], mapKey: {i: 0}} as mRETURN m.listKey[0]
$$) AS (m agtype);
结果:
m
{"inner": "Map1"}
(1 行)
简单实体
实体具有唯一的、可比较的标识,该标识定义了两个实体是否相等。
实体被分配了一组属性,每个属性都由相应的属性键唯一标识。
图标识
简单实体被分配了一个唯一的图标识。图标识是实体标签ID和分配给每个标签的唯一序列的组合。请注意,当比较来自不同图形的实体时,ID会重叠。
标签
标签是将顶点和边分类到特定类别的标识符。
- 边必须具有标签,但顶点不必。
- 顶点和边之间的标签名称不能重叠。
有关如何使用标签创建实体的信息,请参阅CREATE子句。
属性
顶点和边都可以具有属性。属性是属性值,每个属性名称应仅定义为字符串类型。
顶点
- 顶点是图的基本实体,具有能够独立存在的唯一属性。
- 顶点可以被分配一个标签。
- 顶点可以有零个或多个出边。
- 顶点可以有零个或多个入边。
数据格式:
Attribute Name | Description |
---|---|
Id | 此顶点的图标识 |
label | 此顶点具有的标签名称 |
properties | 与此顶点关联的属性 |
{id:1; label: 'label_name'; properties: {prop1: value1, prop2: value2}}::vertex
将Map转换为顶点的类型转换
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH {id: 0, label: "label_name", properties: {i: 0}}::vertex as vRETURN v
$$) AS (v agtype);
结果
v
{"id": 0, "label": "label_name", "properties": {"i": 0}}::vertex
(1 row)
边
边是一个实体,编码了两个节点之间的有向连接,即源节点和目标节点。出边是从其源节点的视角来看的一个有向关系。入边是从其目标节点的视角来看的一个有向关系。一条边被分配一个边类型。
数据格式
属性名称 | 描述 |
---|---|
id | 此边的图标识 |
startid | 源节点的图标识 |
endid | 目标节点的图标识 |
label | 此边具有的标签名称 |
properties | 与此边关联的属性 |
输出:
{id: 3; startid: 1; endid: 2; label: 'edge_label' properties{prop1: value1, prop2: value2}}::edge
将Map转换为边的类型转换
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH {id: 2, start_id: 0, end_id: 1, label: "label_name", properties: {i: 0}}::edge as eRETURN e
$$) AS (e agtype);
结果:
v
{"id": 2, "label": "label_name", "end_id": 1, "start_id": 0, "properties": {"i": 0}}::edge
(1 row)
复合实体
路径
路径是一系列交替的顶点和边。路径必须以一个顶点开始,并至少有一条边。
将列表转换为路径的类型转换
查询
SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$WITH [{id: 0, label: "label_name_1", properties: {i: 0}}::vertex,{id: 2, start_id: 0, end_id: 1, label: "edge_label", properties: {i: 0}}::edge,{id: 1, label: "label_name_2", properties: {}}::vertex]::path as pRETURN p
$$) AS (p agtype);
结果已格式化以提高可读性
p
[{"id": 0, "label": "label_name_1", "properties": {"i": 0}}::vertex, {"id": 2, "label": "edge_label", "end_id": 1, "start_id": 0, "properties": {"i": 0}}::edge,
{"id": 1, "label": "label_name_2", "properties": {}}::vertex]::path
(1 row)
使用公有云服务
一些公有云的提供了免安装的数据库服务,无需自己部署。以MemFireCloud为例
直接连接
每个MemFire Cloud应用内置一个完整的Postgres数据库,你可以使用任何支持Postgres的工具来连接到数据库。你可以在控制台内的数据库设置中获取连接信息:
- 来到左侧菜单栏的
设置
部分 - 点击
数据库
- 启用数据库直连
- 找到应用的
连接信息
开启直连
白名单
MemFire Cloud内置白名单功能,开启白名单后,只允许白名单内的IP地址段访问你的数据库。关闭白名单后,访问你数据库的IP地址不受限制,即任何IP地址只要有连接信息都可以与你的数据库进行直连。 在进行白名单配置时,要遵循CIDR规则。MemFire Cloud中白名单功能 默认是关闭的,需用户手动开启。
配置白名单
通过数据库客户端连接数据库,可以执行图操作
CREATE EXTENSION age;
LOAD 'age';
SET search_path = ag_catalog, "$user", public;