GQL 如何塑造图数据库的未来

自从 ISO 发布了最新的 GQL 图查询语言标准以来，图数据库供应商和研究机构之间关于其对行业影响的讨论接连不断。显然， GQL 的普及得益于图数据库在诸如推荐引擎、供应链管理等领域的广泛应用。因此，需要一种统一的标准语言来查询和管理图数据库。

GQL 的重要性在于它能够用一个单一的标准化语言取代多种数据库特定的查询语言。这不仅促进了图数据库之间的互操作性，还标志着对某些图数据库供应商依赖的终结。此外，除了定义查询语言之外，GQL 还标准化了图数据库应该是什么以及它应该具备哪些关键特性，为图数据库行业的发展奠定了深远的基础。在本文中，悦数将带你了解 GQL 的一些重要术语，并探讨其对行业的变革潜力。 GQL 的关键术语和定义

GQL 的关键术语和定义

GQL 的发布旨在建立一种统一的、声明式的图数据库查询语言，它既兼容现代数据类型，又能直观地表达出图的复杂逻辑。它定义了一个包括 DQL、DML、DDL 等属性图数据库的全面且强大的交互的框架，提供了一种现代且灵活的图数据管理和分析方法。以下是一些开发人员或图数据库用户应了解的 GQL 关键定义。

属性图数据模型

GQL 在包含节点和边的数据模型上运行，可进行基于模式的分析并能够将完成灵活的数据添加。该数据模型专为属性图数据库量身定制，因为 GQL 基于应用范围广泛的相对成熟图查询语言，吸收了其优点并确立了新标准。

资源描述框架（RDF）曾是另一种图数据模型类型，但并未纳入到 GQL 中作为标准图数据模型。结合 GQL 的定义，显然属性图数据模型才是事实上的标准模型。

图模式匹配（GPM）

GQL 定义的 GPM 语言使用户能够通过编写简单的查询语句来进行复杂的数据分析。虽然传统的图数据库查询语言支持单一模式匹配，但 GQL 进一步促进了跨多个模式的复杂模式匹配。例如，GQL 支持路径聚合、变量分组和带有可选过滤的嵌套模式匹配，提供了处理更复杂业务逻辑的表达能力。

GQL Schema

GQL 既支持无 Schema 图（可接受任何数据），也支持强 Schema 图（受“ GQL Schema ”中指定的预定义图类型约束）。无论是无 Schema 图的灵活性，还是受 Schema 约束图的精确性，GQL 都可以满足广泛的数据管理需求。

无 Schema 图允许随时向节点或边添加新属性，而无需修改数据模型。这种适应性在处理复杂且不断变化的数据时非常重要，但从另一个角度来看，无 Schema 图将处理复杂数据管理的工作负担转移到开发人员身上。

相反，强 Schema 图提供了一个保证数据一致性和完整性的严格框架。强 Schema 内的确定性数据结构使任何数据变化都清晰可控。此外，预定义的数据结构增强了数据的可理解性和可用性，为用户和系统优化了查询过程。虽然强 Schema 图可能牺牲了一些灵活性，但在数据结构定义明确且输出数据具有规律性的生产环境中，这种权衡往往是合理的。

图类型

图类型是将图的内容限制为特定节点和边类型的模板，提供了一定程度的数据控制和结构。在 GQL 的定义下，图类型可以应用于多个图，这意味着相同的图结构类型可以在不同应用中共享，增加了灵活性。例如，企业的数据可能在不同部门、不同时区中有所不同，并且数据权限可能相互隔离。在这种情况下，使用相同的图类型可以促进业务管理，因为具有相同图类型的多个图能够实现权限管理和数据隐私合规规定。

GQL 的显著进化

GQL-catalog 与 GQL-data 的分离

GQL 参考 SQL 定义了一个持久且可扩展的目录初始化运行时环境：GQL-catalog。GQL列出了其存储的数据对象，包括各种元数据，如图、图类型、过程、函数等。GQL-catalog 可以独立于数据本身进行维护或升级，实现了灵活的权限管理和统一、标准化的元数据管理方法。

多图联合查询

GQL 支持多图联合查询。通过在查询过程中使用不同的图表达式，用户可以对不同的图进行操作，如组合、条件规则和连接等。这种能力有利于反欺诈调查和知识图谱整合等场景，在这些场景中，交叉引用公共和私人数据集是至关重要的。这些场景由于数据合规性、维护等原因，既需要数据隔离也需要集成数据分析。因此，数据需要拆分成多个图，但它们需要组合以完成特定的业务需求。

支持无向图

与之前图形数据库关系始终具有方向的定义不同，GQL 允许无向图。在某些情况下例如友谊这样的，顶点之间的关系自然没有方向，例如友谊。虽然这些关系可以建模为有向的，但这样做需要两个单独的边，从而使建模和查询过程变得复杂。

总结

GQL 的标准化是图数据库行业的一大进步。它不仅提供了简化的用户体验，还规范了属性图数据库的定义及其应具备的功能，并参考了实际应用场景。GQL 增强了图数据库在各个行业中的变革潜力。

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