PolarDB:クイックスタート

拡張機能の作成

特権アカウントを使用して、次のステートメントを実行してください。特権アカウントを作成するには、「」 「」をご参照ください。

CREATE EXTENSION age;

データベースの設定

各接続で、クエリを簡略化するために search_path に ag_catalog を追加し、get_cypher_keywords 関数を使用して拡張機能をロードします:

SET search_path = ag_catalog, "$user", public;
SELECT * FROM get_cypher_keywords() limit 0;

特権アカウントでデータベースパラメータを設定し、拡張機能を永続的にロードすることを強く推奨します。これにより、接続ごとに上記の手順を繰り返す必要がなくなり、使用が簡素化されます。

ALTER DATABASE <dbname> SET search_path = "$user", public, ag_catalog;
ALTER DATABASE <dbname> SET session_preload_libraries TO 'age';

一般ユーザーに AGE アクセスを付与

一般ユーザーに、ag_catalog スキーマの USAGE 権限を付与します。

GRANT USAGE ON SCHEMA ag_catalog TO <username>;

一般ユーザーが RW ユーザーの場合は、テーブル作成を許可するために CREATE 権限も付与します。

GRANT CREATE ON DATABASE <dbname> TO <username>;

クエリ構造

PolarDB の Cypher クエリは、SETOF records を返す ag_catalog の cypher 関数を呼び出すことによって構築されます。一般的なクエリは次のとおりです。

SELECT * FROM cypher('graph_name', $$
/* Cypher クエリをここに記述します */
$$) AS (result1 agtype, result2 agtype);

ここで、graph_name はグラフの名前を示し、/*  */ ブロックを実際の Cypher クエリに置き換えます。

グラフの作成

グラフは、使用する前にまず作成する必要があります。ag_catalog 名前空間の create_graph 関数を使用します。

構文：

SELECT create_graph('<graph_name>');

例：

moviedb という名前のグラフを作成します。

SELECT create_graph('moviedb');

データの挿入

次の SQL 文を実行し、moviedb グラフにサンプルデータを挿入します：

SELECT * FROM cypher('moviedb', $$
  CREATE (matrix:Movie {title: 'The Matrix', released: 1997})
  CREATE (cloudAtlas:Movie {title: 'Cloud Atlas', released: 2012})
  CREATE (forrestGump:Movie {title: 'Forrest Gump', released: 1994})
  CREATE (keanu:Person {name: 'Keanu Reeves', born: 1964})
  CREATE (robert:Person {name: 'Robert Zemeckis', born: 1951})
  CREATE (tom:Person {name: 'Tom Hanks', born: 1956})
  CREATE (tom)-[:ACTED_IN {roles: ['Forrest']}]->(forrestGump)
  CREATE (tom)-[:ACTED_IN {roles: ['Zachry']}]->(cloudAtlas)
  CREATE (robert)-[:DIRECTED]->(forrestGump)
$$) AS (result1 agtype);

これにより、6 つのノード (Movie ラベルが 3 つ、Person ラベルが 3 つ) と 3 つのエッジ (ACTED_IN ラベルが 2 つ、DIRECTED ラベルが 1 つ) が作成されます。関係図を次に示します。

データのクエリ

SELECT * FROM cypher('graph_name', $$
  MATCH <patterns>
  RETURN <variables>
$$) AS (result1 agtype);

ノードまたはエッジの作成

Cypher では、新しいノードまたはエッジを追加するには、CREATE キーワードを使用します。

構文：

SELECT * FROM cypher('<graph_name>', $$
  CREATE <patterns>
$$) AS (result1 agtype);

例：

• 名前が Tom Tykwer、誕生年が 1965 の Person ノードを作成します。

  SELECT * FROM cypher('moviedb', $$
    CREATE (:Person {name: 'Tom Tykwer', born: 1965})
  $$) AS (result1 agtype);

• Tom Tykwer が Cloud Atlas を監督したことを示す、Tom Tykwer–Cloud Atlas エッジを作成します。

  SELECT * FROM cypher('moviedb', $$
    MATCH (p:Person), (m:Movie)
    WHERE p.name='Tom Tykwer' AND m.title='Cloud Atlas'                 
    CREATE (p)-[:DIRECTED]->(m)
  $$) AS (result1 agtype);

MERGE を使用した重複挿入の回避

同じ CREATE ステートメントを複数回実行すると、重複したデータが挿入されます。これを防ぐには、MERGE キーワードを使用します。MERGE は、データがすでに存在するかどうかを確認します。データが存在する場合、既存のデータを返すか、ノードまたはリレーションシップを更新します。存在しない場合は、指定されたパターンに基づいて新しいデータを作成します。

構文：

SELECT * FROM cypher('<graph_name>', $$
  MERGE <patterns>
$$) AS (result1 agtype);

例：

• 名前が Tom Cruise で、生年が 1962 の Person ノードを作成します。

  SELECT * FROM cypher('moviedb', $$
    MERGE (:Person {name: 'Tom Cruise', born: 1962})
  $$) AS (result1 agtype);

• Tom HanksとTom Cruiseの間に友情エッジを作成します。

  SELECT * FROM cypher('moviedb', $$
    MATCH (t1:Person),(t2:Person)
    WHERE t1.name='Tom Hanks' AND t2.name='Tom Cruise'                 
    MERGE (t1)-[:FRIEND]-(t2)
  $$) AS (result1 agtype);

更新

既存のノードまたは関係のプロパティを変更するには、目的のパターンに一致させ、SET キーワードを使用してプロパティを追加または更新します。

構文：

SELECT * FROM cypher('<graph_name>', $$
  MATCH <patterns>
  SET <property>
  RETURN <variable>
$$) AS (result1 agtype);

例：

• Tom Tykwer の生年を 1970 に変更します。

  SELECT * FROM cypher('moviedb', $$
    MATCH (p:Person {name: 'Tom Tykwer', born: 1965})
    SET p.born = 1970
    RETURN p
  $$) AS (result1 agtype);

• Tom Tykwer に、値が male の gender プロパティを追加します。

  SELECT * FROM cypher('moviedb', $$
    MATCH (p:Person {name: 'Tom Tykwer', born: 1970})
    SET p.gender = 'male'
    RETURN p
  $$) AS (result1 agtype);

削除

Cypher では、DELETE キーワードを使用してノードとエッジを削除します。

SELECT * FROM cypher('<graph_name>', $$
  MATCH <patterns>
  DELETE <variable>
$$) AS (result1 agtype);

SELECT * FROM cypher('moviedb', $$
  MATCH (p:Person)-[r:DIRECTED]->(m:Movie)
  WHERE p.name='Tom Tykwer' AND m.title='Cloud Atlas'                 
  DELETE r
$$) AS (result1 agtype);

SELECT * FROM cypher('<graph_name>', $$
  MATCH <patterns>
  DELETE <variable>
$$) AS (result1 agtype);

SELECT * FROM cypher('moviedb', $$
  MATCH (p:Person {name: 'Tom Tykwer', born: 1970})              
  DELETE p
$$) AS (result1 agtype);

SELECT * FROM cypher('<graph_name>', $$
  MATCH <patterns>
  DETACH DELETE <variable>
$$) AS (result1 agtype);

SELECT * FROM cypher('moviedb', $$
  MATCH (p:Person {name: 'Tom Hanks', born: 1956})              
  DETACH DELETE p
$$) AS (result1 agtype);

SELECT * FROM cypher('<graph_name>', $$
  MATCH <match_pattern>
  REMOVE <property>
$$) AS (result1 agtype);

SELECT * FROM cypher('moviedb', $$
  MATCH (m:Movie {title: 'Cloud Atlas', released: 2012})              
  REMOVE m.released
  RETURN m
$$) AS (result1 agtype);

可視化ツール

は、オープンソースのグラフエンジンである Apache AGE を統合しており、同じクラスターで標準 SQL と業界標準の OpenCypher グラフクエリ言語の両方を使用できます。これにより、複雑なリレーションシップのシナリオでグラフデータを効率的に格納、クエリ、分析できます。詳細については、「グラフアプリケーション」をご参照ください。

AGE Viewer で、moviedb グラフに対して Cypher クエリ SELECT * from cypher('moviedb', $$ MATCH (V) RETURN V UNION MATCH ()-[r]->() RETURN r $$) as (V agtype); を実行します。可視化では、3 つの Movie ノードと 3 つの Person ノード (Tom Hanks、Keanu Reeves、Robert Zemeckis)、および 2 つの ACTED_IN エッジと 1 つの DIRECTED エッジが Cose-Bilkent レイアウトを使用して表示されます。