這篇文章主要講解了“SQL和nGQL區(qū)別有哪些”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“SQL和nGQL區(qū)別有哪些”吧！

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SQL (Structured Query Language) 是具有數(shù)據(jù)操縱和數(shù)據(jù)定義等多種功能的數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言，這種語(yǔ)言是一種 特定目的編程語(yǔ)言，用于管理 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（RDBMS），或在 關(guān)系流數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（RDSMS）中進(jìn)行流處理。

nGQL 是一種類(lèi) SQL 的聲明型的文本查詢(xún)語(yǔ)言，相比于 SQL， nGQL 為可擴(kuò)展、支持圖遍歷、模式匹配、分布式事務(wù)（開(kāi)發(fā)中）的圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)言。

概念對(duì)比

對(duì)比項(xiàng)	SQL	nGQL
點(diǎn)	\	點(diǎn)
邊	\	邊
點(diǎn)類(lèi)型	\	tag
邊類(lèi)型	\	edge type
點(diǎn) ID	主鍵	vid
邊 ID	復(fù)合主鍵	起點(diǎn)、終點(diǎn)、rank
列	列	點(diǎn)或邊的屬性
行	行	點(diǎn)或邊

語(yǔ)法對(duì)比

數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言 (DDL)

數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言（DDL）用于創(chuàng)建或修改數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)，也就是 schema。

索引

對(duì)比項(xiàng)	SQL	nGQL
創(chuàng)建索引	CREATE INDEX	CREATE {TAG | EDGE} INDEX
刪除索引	DROP INDEX	DROP {TAG | EDGE} INDEX
列出索引	SHOW INDEX FROM	SHOW {TAG | EDGE} INDEXES
重構(gòu)索引	ANALYZE TABLE	REBUILD {TAG | EDGE} INDEX <index_name> [OFFLINE]

數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言（DML）

數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言（DML）用于操作數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)查詢(xún)語(yǔ)言（DQL）

數(shù)據(jù)查詢(xún)語(yǔ)言（DQL）語(yǔ)句用于執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢(xún)。本節(jié)說(shuō)明如何使用 SQL 語(yǔ)句和 nGQL 語(yǔ)句查詢(xún)數(shù)據(jù)。

SELECT
 [DISTINCT]
 select_expr [, select_expr] ...
 [FROM table_references]
 [WHERE where_condition]
 [GROUP BY {col_name | expr | position}]
 [HAVING  where_condition]
 [ORDER BY {col_name | expr | position} [ASC | DESC]]

GO [[<M> TO] <N> STEPS ] FROM <node_list>
 OVER <edge_type_list> [REVERSELY] [BIDIRECT]
 [WHERE where_condition]
 [YIELD [DISTINCT] <return_list>]
 [| ORDER BY <expression> [ASC | DESC]]
 [| LIMIT [<offset_value>,] <number_rows>]
 [| GROUP BY {col_name | expr | position} YIELD <col_name>]
<node_list>
   | <vid> [, <vid> ...]
   | $-.id
<edge_type_list>
   edge_type [, edge_type ...]
<return_list>
    <col_name> [AS <col_alias>] [, <col_name> [AS <col_alias>] ...]

數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言（DCL）

數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言（DCL）包含諸如 GRANT 和 REVOKE 之類(lèi)的命令，這些命令主要用來(lái)處理數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的權(quán)限、其他控件。

對(duì)比項(xiàng)	SQL	nGQL
創(chuàng)建用戶(hù)	CREATE USER	CREATE USER
刪除用戶(hù)	DROP USER	DROP USER
更改密碼	SET PASSWORD	CHANGE PASSWORD
授予權(quán)限	GRANT <priv_type> ON [object_type] TO <user>	GRANT ROLE <role_type> ON <space> TO <user>
刪除權(quán)限	REVOKE <priv_type> ON [object_type] TO <user>	REVOKE ROLE <role_type> ON <space> FROM <user>

數(shù)據(jù)模型

查詢(xún)語(yǔ)句基于以下數(shù)據(jù)模型：

RDBMS 關(guān)系結(jié)構(gòu)圖

Nebula Graph 最小模型圖

本文將使用 NBA 數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含兩種類(lèi)型的點(diǎn)，也就是兩個(gè)標(biāo)簽，即 player 和 team ；兩種類(lèi)型的邊，分別是 serve 和 follow。

在關(guān)系型數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中（RDBMS）中，我們用表來(lái)表示點(diǎn)以及與點(diǎn)相關(guān)的邊（連接表）。因此，我們創(chuàng)建了以下表格：player、team、serve 和 follow。在 Nebula Graph中，基本數(shù)據(jù)單位是頂點(diǎn)和邊。兩者都可以擁有屬性，相當(dāng)于 RDBMS 中的屬性。

在 Nebula Graph中，點(diǎn)之間的關(guān)系由邊表示。每條邊都有一種類(lèi)型，在 NBA 數(shù)據(jù)集中，我們使用邊類(lèi)型 serve 和 follow 來(lái)區(qū)分兩種類(lèi)型的邊。

示例數(shù)據(jù)

在 RDBMS 插入數(shù)據(jù)

首先，讓我們看看如何在 RDBMS 中插入數(shù)據(jù)。我們先創(chuàng)建一些表，然后為這些表插入數(shù)據(jù)。

CREATE TABLE player (id INT, name VARCHAR(100), age INT);
CREATE TABLE team (id INT, name VARCHAR(100));
CREATE TABLE serve (player_id INT, team_id INT, start_year INT, end_year INT);
CREATE TABLE follow (player_id1 INT, player_id2 INT, degree INT);

然后插入數(shù)據(jù)。

INSERT INTO player
VALUES
   (100, 'Tim Duncan', 42),
   (101, 'Tony Parker', 36),
   (102, 'LaMarcus Aldridge', 33),
   (103, 'Rudy Gay',32),
   (104, 'Marco Belinelli', 32),
   (105, 'Danny Green', 31),
   (106, 'Kyle Anderson', 25),
   (107, 'Aron Baynes', 32),
   (108, 'Boris Diaw', 36),
   (109, 'Tiago Splitter', 34),
   (110, 'Cory Joseph', 27);
INSERT INTO team
VALUES
   (200, 'Warriors'),
   (201, 'Nuggets'),
   (202, 'Rockets'),
   (203, 'Trail'),
   (204, 'Spurs'),
   (205, 'Thunders'),
   (206, 'Jazz'),
   (207, 'Clippers'),
   (208, 'Kings');
INSERT INTO serve
VALUES
   (100,200,1997,2016),
   (101,200,1999,2010),
   (102,200,2001,2005),
   (106,200,2000,2011),
   (107,200,2001,2009),
   (103,201,1999,2018),
   (104,201,2006,2015),
   (107,201,2007,2010),
   (108,201,2010,2016),
   (109,201,2011,2015),
   (105,202,2015,2019),
   (109,202,2017,2019),
   (110,202,2007,2009);
INSERT INTO follow
VALUES
   (100,101,95),
   (100,102,91),
   (100,106,90),
   (101,100,95),
   (101,102,91),
   (102,101,75),
   (103,102,70),
   (104,103,50),
   (104,105,60),
   (105,104,83),
   (105,110,87),
   (106,100,88),
   (106,107,81),
   (107,106,92),
   (107,108,97),
   (108,109,95),
   (109,110,78),
   (110,109,72),
   (110,105,85);

在 Nebula Graph 插入數(shù)據(jù)

在 Nebula Graph中插入數(shù)據(jù)與上述類(lèi)似。首先，我們需要定義好數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也就是創(chuàng)建好 schema。然后可以選擇手動(dòng)或使用 Nebula Graph Studio （Nebula Graph 的可視化工具）導(dǎo)入數(shù)據(jù)。這里我們手動(dòng)添加數(shù)據(jù)。

在下方的 INSERT 插入語(yǔ)句中，我們向圖空間 NBA 插入了球員數(shù)據(jù)（這和在 MySQL 中插入數(shù)據(jù)類(lèi)似）。

INSERT VERTEX player(name, age) VALUES
100: ('Tim Duncan', 42),
101: ('Tony Parker', 36),
102: ('LaMarcus Aldridge', 33),
103: ('Rudy Gay', 32),
104: ('Marco Belinelli', 32),
105: ('Danny Green', 31),
106: ('Kyle Anderson', 25),
107: ('Aron Baynes', 32),
108: ('Boris Diaw', 36),
109: ('Tiago Splitter', 34),
110: ('Cory Joseph', 27);

考慮到篇幅限制，此處我們將跳過(guò)插入球隊(duì)和邊的重復(fù)步驟。你可以點(diǎn)擊 此處下載示例數(shù)據(jù)親自嘗試。

增刪改查（CRUD）

本節(jié)介紹如何使用 SQL 和 nGQL 語(yǔ)句創(chuàng)建（C）、讀取（R）、更新（U）和刪除（D）數(shù)據(jù)。

插入數(shù)據(jù)

mysql> INSERT INTO player VALUES (100, 'Tim Duncan', 42);
nebula> INSERT VERTEX player(name, age) VALUES 100: ('Tim Duncan', 42);

查詢(xún)數(shù)據(jù)

查找 ID 為 100 的球員并返回其 name 屬性：

mysql> SELECT player.name FROM player WHERE player.id = 100;
nebula> FETCH PROP ON player 100 YIELD player.name;

更新數(shù)據(jù)

mysql> UPDATE player SET name = 'Tim';
nebula> UPDATE VERTEX 100 SET player.name = "Tim";

刪除數(shù)據(jù)

mysql> DELETE FROM player WHERE name = 'Tim';
nebula> DELETE VERTEX 121;
nebula> DELETE EDGE follow 100 -> 200;

建立索引

返回年齡超過(guò) 36 歲的球員。

SELECT player.name
FROM player
WHERE player.age < 36;

使用 nGQL 查詢(xún)有些不同，因?yàn)槟仨氃谶^(guò)濾屬性之前創(chuàng)建索引。更多信息請(qǐng)參見(jiàn) 索引文檔。

CREATE TAG INDEX player_age ON player(age);
REBUILD TAG INDEX player_age OFFLINE;
LOOKUP ON player WHERE player.age < 36;

示例查詢(xún)

本節(jié)提供一些示例查詢(xún)供您參考。

示例 1

在表 player 中查詢(xún) ID 為 100 的球員并返回其 name 屬性。

SELECT player.name
FROM player
WHERE player.id = 100;

接下來(lái)使用 Nebula Graph查找 ID 為 100 的球員并返回其 name 屬性。

FETCH PROP ON player 100 YIELD player.name;

Nebula Graph使用 FETCH 關(guān)鍵字獲取特定點(diǎn)或邊的屬性。本例中，屬性即為點(diǎn) 100 的名稱(chēng)。nGQL 中的 YIELD 關(guān)鍵字相當(dāng)于 SQL 中的 SELECT。

示例 2

查找球員 Tim Duncan 并返回他效力的所有球隊(duì)。

SELECT a.id, a.name, c.name
FROM player a
JOIN serve b ON a.id=b.player_id
JOIN team c ON c.id=b.team_id
WHERE a.name = 'Tim Duncan'

使用如下 nGQL 語(yǔ)句完成相同操作：

CREATE TAG INDEX player_name ON player(name);
REBUILD TAG INDEX player_name OFFLINE;
LOOKUP ON player WHERE player.name == 'Tim Duncan' YIELD player.name AS name | GO FROM $-.VertexID OVER serve YIELD $-.name, $$.team.name;

這里需要注意一下，在 nGQL 中的等于操作采用的是 C 語(yǔ)言風(fēng)格的 ==，而不是SQL風(fēng)格的 =。

示例 3

以下查詢(xún)略復(fù)雜，現(xiàn)在我們來(lái)查詢(xún)球員 Tim Duncan 的隊(duì)友。

SELECT a.id, a.name, c.name
FROM player a
JOIN serve b ON a.id=b.player_id
JOIN team c ON c.id=b.team_id
WHERE c.name IN (SELECT c.name
FROM player a
JOIN serve b ON a.id=b.player_id
JOIN team c ON c.id=b.team_id
WHERE a.name = 'Tim Duncan')

nGQL 則使用管道將前一個(gè)子句的結(jié)果作為下一個(gè)子句的輸入。

GO FROM 100 OVER serve YIELD serve._dst AS Team | GO FROM $-.Team OVER serve REVERSELY YIELD $$.player.name;

感謝各位的閱讀，以上就是“SQL和nGQL區(qū)別有哪些”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)SQL和nGQL區(qū)別有哪些這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

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