Ringkasan kueri grafik

Dokumen ini memberikan ringkasan tentang bahasa kueri grafik (GQL) dan cara menulis kueri grafik untuk BigQuery Graph. Anda dapat menjalankan kueri grafik untuk menemukan pola, menjelajahi hubungan, dan mendapatkan insight dari grafik properti Anda. Contoh dalam dokumen ini merujuk ke grafik yang disebut FinGraph, yang menunjukkan hubungan antara orang, akun yang mereka miliki, dan transfer antar akun. Untuk mengetahui informasi tentang definisi grafik, lihat contoh FinGraph.

Struktur kueri

Kueri grafik terdiri dari nama grafik, diikuti dengan satu atau beberapa pernyataan kueri linear. Setiap kueri linear berisi satu atau beberapa pernyataan, yang memungkinkan Anda bekerja dengan data grafik untuk menemukan kecocokan pola, menentukan variabel, memfilter dan mentransformasi data perantara, serta menampilkan hasil. Anda menjalankan kueri grafik dengan cara yang sama seperti menjalankan kueri SQL di BigQuery.

Contoh struktur kueri grafik.
Contoh struktur kueri grafik.

Pencocokan pola grafik

Pencocokan pola grafik menemukan pola tertentu dalam grafik Anda. Pola yang paling dasar adalah pola elemen, seperti pola node yang cocok dengan node dan pola tepi yang cocok dengan tepi.

Pola node

Pola node cocok dengan node dalam grafik Anda. Pola ini berisi tanda kurung yang cocok, yang secara opsional dapat mencakup variabel pola grafik, ekspresi label, dan filter properti.

Menemukan semua node

Kueri berikut menampilkan semua node dalam grafik. Variabel n, variabel pola grafik, terikat ke node yang cocok. Dalam hal ini, pola node cocok dengan semua node dalam grafik.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (n)
RETURN LABELS(n) AS label, n.id;

Kueri ini menampilkan label dan id:

label id
Account 7
Account 16
Account 20
Person 1
Person 2
Person 3

Menemukan semua node dengan label tertentu

Kueri berikut cocok dengan semua node dalam grafik yang memiliki Person label. Kueri menampilkan label dan beberapa properti node yang cocok.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (p:Person)
RETURN LABELS(p) AS label, p.id, p.name;

Kueri ini menampilkan properti berikut dari node yang cocok:

label id name
Person 1 Alex
Person 2 Dana
Person 3 Lee

Menemukan semua node yang cocok dengan ekspresi label

Anda dapat membuat ekspresi label dengan satu atau beberapa operator logis. Misalnya, kueri berikut mencocokkan semua node dalam grafik yang memiliki label Person atau Account. Variabel pola grafik n mengekspos semua properti dari node dengan label Person atau Account.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (n:Person|Account)
RETURN LABELS(n) AS label, n.id, n.birthday, n.create_time;

Perhatikan hal berikut dalam hasil kueri ini:

  • Semua node memiliki properti id.
  • Node yang cocok dengan label Account memiliki properti create_time, tetapi tidak memiliki properti birthday. Properti birthday adalah NULL untuk node ini.
  • Node yang cocok dengan label Person memiliki properti birthday, tetapi tidak memiliki properti create_time. Properti create_time adalah NULL untuk node ini.
label id birthday create_time
Account 7 NULL 2020-01-10T14:22:20.222Z
Account 16 NULL 2020-01-28T01:55:09.206Z
Account 20 NULL 2020-02-18T13:44:20.655Z
Person 1 1991-12-21T08:00:00Z NULL
Person 2 1980-10-31T08:00:00Z NULL
Person 3 1986-12-07T08:00:00Z NULL

Menemukan semua node yang cocok dengan ekspresi label dan filter properti

Kueri berikut cocok dengan semua node dalam grafik yang memiliki label Person dan properti id sama dengan 1:

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (p:Person {id: 1})
RETURN LABELS(p) AS label, p.id, p.name, p.birthday;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

label id name birthday
Person 1 Alex 1991-12-21T08:00:00Z

Anda dapat menggunakan klausa WHERE untuk membentuk kondisi pemfilteran yang lebih kompleks pada label dan properti.

Kueri berikut menggunakan klausa WHERE untuk memfilter node yang properti birthday-nya lebih awal dari 1990-01-10:

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (p:Person WHERE p.birthday < '1990-01-10')
RETURN LABELS(p) AS label, p.name, p.birthday;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

label name birthday
Person Dana 1980-10-31T08:00:00Z
Person Lee 1986-12-07T08:00:00Z

Pola tepi

Pola edge cocok dengan edge atau hubungan antar-node. Pola tepi diapit dalam tanda kurung siku ([]) dan menyertakan simbol seperti -, ->, atau <- untuk menunjukkan arah. Pola tepi dapat secara opsional menyertakan variabel pola grafik untuk mengikat ke tepi yang cocok.

Menemukan semua tepi dengan label yang cocok

Kueri ini menampilkan semua tepi dalam grafik dengan label Transfers. Kueri mengikat variabel pola grafik e ke tepi yang cocok.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH -[e:Transfers]->
RETURN e.Id as src_account, e.order_number;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

src_account order_number
7 304330008004315
7 304120005529714
16 103650009791820
20 304120005529714
20 302290001255747

Menemukan semua tepi yang cocok dengan ekspresi label dan filter properti

Pola edge dalam kueri berikut menggunakan ekspresi label dan filter properti untuk menemukan semua edge berlabel Transfers yang cocok dengan nomor pesanan tertentu:

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH -[e:Transfers {order_number: "304120005529714"}]->
RETURN e.Id AS src_account, e.order_number;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

src_account order_number
7 304120005529714
20 304120005529714

Menemukan semua tepi menggunakan pola tepi arah mana pun

Anda dapat menggunakan pola sisi any direction (-[]-) dalam kueri untuk mencocokkan sisi di kedua arah. Kueri berikut menemukan semua transfer dengan akun yang diblokir:

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (account:Account)-[transfer:Transfers]-(:Account {is_blocked:true})
RETURN transfer.order_number, transfer.amount;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

order_number amount
304330008004315 300
304120005529714 100
103650009791820 300
302290001255747 200

Pola jalur

Pola jalur dibangun dari pola node dan tepi yang bergantian.

Menemukan semua jalur dari node tertentu menggunakan pola jalur

Kueri berikut menemukan semua transfer ke akun yang dimulai dari akun yang dimiliki oleh Person dengan id sama dengan 2.

Setiap hasil yang cocok merepresentasikan jalur dari node Person saat id sama dengan 2 melalui node Account yang terhubung menggunakan tepi Owns, ke node Account lain menggunakan tepi Transfers.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH
  (p:Person {id: 2})-[:Owns]->(account:Account)-[t:Transfers]->
  (to_account:Account)
RETURN
  p.id AS sender_id, account.id AS from_id, to_account.id AS to_id;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

sender_id from_id to_id
2 20 7
2 20 16

Pola jalur yang dikuantifikasi

Pola terkuantifikasi mengulangi pola dalam rentang yang ditentukan.

Mencocokkan pola tepi yang dikuantifikasi

Untuk menemukan jalur dengan panjang variabel, Anda dapat menerapkan pengukur ke pola tepi. Kueri berikut menunjukkan hal ini dengan menemukan akun tujuan yang berjarak satu hingga tiga transfer dari Account sumber dengan nilai id 7.

Kueri menerapkan pengukur {1, 3} ke pola tepi -[e:Transfers]->. Hal ini menginstruksikan kueri untuk mencocokkan jalur yang mengulangi pola tepi Transfers satu, dua, atau tiga kali. Klausul WHERE digunakan untuk mengecualikan akun sumber dari hasil. Fungsi ARRAY_LENGTH digunakan untuk mengakses e group variable.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (src:Account {id: 7})-[e:Transfers]->{1, 3}(dst:Account)
WHERE src != dst
RETURN src.id AS src_account_id, ARRAY_LENGTH(e) AS path_length, dst.id AS dst_account_id;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

src_account_id path_length dst_account_id
7 1 16
7 1 16
7 3 16
7 3 16
7 2 20
7 2 20

Beberapa baris dalam hasil diulang. Hal ini karena beberapa jalur yang cocok dengan pola dapat ada di antara node sumber dan tujuan yang sama, dan kueri menampilkan semuanya.

Mencocokkan pola jalur yang dikuantifikasi

Kueri berikut menemukan jalur antara node Account dengan satu hingga dua tepi Transfers melalui akun perantara yang diblokir.

Pola jalur dalam tanda kurung dikuantifikasi, dan klausa WHERE-nya menentukan kondisi untuk pola berulang.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH
  (src:Account)
  ((a:Account)-[:Transfers]->(b:Account {is_blocked:true}) WHERE a != b){1,2}
    -[:Transfers]->(dst:Account)
RETURN src.id AS src_account_id, dst.id AS dst_account_id;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

src_account_id dst_account_id
7 20
7 20
20 20

Variabel grup

Variabel pola grafik yang dideklarasikan dalam pola terkuantifikasi menjadi variabel grup saat diakses di luar pola tersebut. Kemudian, elemen ini terikat ke array elemen grafik yang cocok.

Anda dapat mengakses variabel grup sebagai array. Elemen grafiknya dipertahankan dalam urutan kemunculannya di sepanjang jalur yang cocok. Anda dapat menggabungkan variabel kelompok menggunakan agregasi horizontal.

Variabel grup akses

Dalam contoh berikut, variabel e diakses sebagai berikut:

  • Sebagai variabel pola grafik yang terikat ke satu tepi dalam klausa WHERE e.amount > 100 saat berada dalam pola yang dikuantifikasi.
  • Sebagai variabel grup yang terikat ke array elemen tepi di ARRAY_LENGTH(e) dalam pernyataan RETURN saat berada di luar pola terkuantifikasi.
  • Sebagai variabel grup yang terikat ke array elemen tepi, yang diagregasi oleh SUM(e.amount) di luar pola terkuantifikasi. Ini adalah contoh agregasi horizontal.
GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH
  (src:Account {id: 7})-[e:Transfers WHERE e.amount > 100]->{0,2}
  (dst:Account)
WHERE src.id != dst.id
LET total_amount = SUM(e.amount)
RETURN
  src.id AS src_account_id, ARRAY_LENGTH(e) AS path_length,
  total_amount, dst.id AS dst_account_id;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

src_account_id path_length total_amount dst_account_id
7 1 300 16
7 2 600 20

Awalan penelusuran jalur

Untuk membatasi jalur yang cocok dalam grup yang berbagi node sumber dan tujuan, Anda dapat menggunakan jalur ANY, ANY SHORTEST, atau ANY CHEAPEST awalan penelusuran. Anda hanya dapat menerapkan awalan ini sebelum seluruh pola jalur, dan Anda tidak dapat menerapkannya di dalam tanda kurung.

Mencocokkan menggunakan ANY

Kueri berikut menemukan semua akun unik yang dapat dijangkau dan berjarak satu atau dua Transfers dari node Account tertentu.

Awalan penelusuran jalur ANY memastikan bahwa kueri hanya menampilkan satu jalur di antara pasangan unik node src dan dst Account. Dalam contoh berikut, meskipun Anda dapat mencapai node Account dengan {id: 16} dalam dua jalur berbeda dari node Account sumber, kueri hanya menampilkan satu jalur.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH ANY (src:Account {id: 7})-[e:Transfers]->{1,2}(dst:Account)
LET ids_in_path = ARRAY_CONCAT(ARRAY_AGG(e.Id), [dst.Id])
RETURN src.id AS src_account_id, dst.id AS dst_account_id, ids_in_path;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

src_account_id dst_account_id ids_in_path
7 16 7,16
7 20 7,16,20

Mencocokkan menggunakan ANY SHORTEST

Awalan penelusuran jalur ANY SHORTEST menampilkan satu jalur untuk setiap pasangan node sumber dan tujuan, yang dipilih dari jalur dengan jumlah tepi minimum.

Misalnya, kueri berikut menemukan salah satu jalur terpendek antara node Account dengan nilai id 7 dan node Account dengan nilai id 20. Kueri mempertimbangkan jalur dengan satu hingga tiga tepi Transfers.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH ANY SHORTEST (src:Account {id: 7})-[e:Transfers]->{1, 3}(dst:Account {id: 20})
RETURN src.id AS src_account_id, dst.id AS dst_account_id, ARRAY_LENGTH(e) AS path_length;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

src_account_id dst_account_id path_length
7 20 2

Mencocokkan menggunakan ANY CHEAPEST

Awalan penelusuran jalur ANY CHEAPEST memastikan bahwa untuk setiap pasangan akun sumber dan tujuan, kueri hanya menampilkan satu jalur dengan total biaya komputasi minimum.

Kueri berikut menemukan jalur dengan total biaya komputasi minimum antara node Account. Biaya ini didasarkan pada jumlah properti amount dari tepi Transfers. Penelusuran mempertimbangkan jalur dengan satu hingga tiga tepi Transfers.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH ANY CHEAPEST (src:Account)-[e:Transfers COST e.amount]->{1,3}(dst:Account)
LET total_cost = sum(e.amount)
RETURN src.id AS src_account_id, dst.id AS dst_account_id, total_cost;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

src_account_id dst_account_id total_cost
7 7 900
7 16 100
7 20 400
16 7 800
16 16 500
16 20 300
20 7 500
20 16 200
20 20 500

Pola grafik

Pola grafik terdiri dari satu atau beberapa pola jalur, yang dipisahkan dengan koma (,). Pola grafik dapat berisi klausa WHERE, yang memungkinkan Anda mengakses semua variabel pola grafik dalam pola jalur untuk membentuk kondisi pemfilteran. Setiap pola jalur menghasilkan kumpulan jalur.

Mencocokkan menggunakan pola grafik

Kueri berikut mengidentifikasi akun perantara dan pemiliknya yang terlibat dalam transaksi dengan jumlah lebih dari 200, yang digunakan untuk mentransfer dana dari akun sumber ke akun yang diblokir.

Pola jalur berikut membentuk pola grafik:

  • Pola pertama menemukan jalur tempat transfer terjadi dari satu akun ke akun yang diblokir menggunakan akun perantara.
  • Pola kedua menemukan jalur dari akun ke pemiliknya.

Variabel interm berfungsi sebagai link umum antara dua pola jalur, yang memerlukan interm untuk mereferensikan node elemen yang sama dalam kedua pola jalur. Hal ini membuat operasi equi-join berdasarkan variabel interm.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH
  (src:Account)-[t1:Transfers]->(interm:Account)-[t2:Transfers]->(dst:Account),
  (interm)<-[:Owns]-(p:Person)
WHERE dst.is_blocked = TRUE AND t1.amount > 200 AND t2.amount > 200
RETURN
  src.id AS src_account_id, dst.id AS dst_account_id,
  interm.id AS interm_account_id, p.id AS owner_id;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

src_account_id dst_account_id interm_account_id owner_id
20 16 7 1

Pernyataan kueri linear

Anda dapat merangkai beberapa pernyataan grafik untuk membentuk pernyataan kueri linear. Pernyataan dieksekusi dalam urutan yang sama seperti yang muncul dalam kueri.

  • Setiap pernyataan mengambil output dari pernyataan sebelumnya sebagai input. Input kosong untuk pernyataan pertama.

  • Output pernyataan terakhir adalah hasil akhir.

Misalnya, Anda dapat menggunakan pernyataan kueri linear untuk menemukan transfer maksimum ke akun yang diblokir. Kueri berikut menemukan akun dan pemiliknya dengan transfer keluar terbesar ke akun yang diblokir.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (src_account:Account)-[transfer:Transfers]->(dst_account:Account {is_blocked:true})
ORDER BY transfer.amount DESC
LIMIT 1
MATCH (src_account:Account)<-[owns:Owns]-(owner:Person)
RETURN src_account.id AS account_id, owner.name AS owner_name;

Tabel berikut menggambarkan proses ini dengan menunjukkan hasil sementara yang diteruskan di antara setiap pernyataan. Untuk mempersingkat, hanya beberapa properti yang ditampilkan.

Pernyataan Hasil sementara (singkatan) 
MATCH
  (src_account:Account)
    -[transfer:Transfers]->
  (dst_account:Account {is_blocked:true})
src_account transfer dst_account
{id: 7} {amount: 300.0} {id: 16, is_blocked: true}
{id: 7} {amount: 100.0} {id: 16, is_blocked: true}
{id: 20} {amount: 200.0} {id: 16, is_blocked: true} 

ORDER BY transfer.amount DESC
src_account transfer dst_account
{id: 7} {amount: 300.0} {id: 16, is_blocked: true}
{id: 20} {amount: 200.0} {id: 16, is_blocked: true}
{id: 7} {amount: 100.0} {id: 16, is_blocked: true} 

LIMIT 1
src_account transfer dst_account
{id: 7} {amount: 300.0} {id: 16, is_blocked: true} 

MATCH
  (src_account:Account)
    <-[owns:Owns]-
  (owner:Person)
src_account transfer dst_account memiliki pemilik
{id: 7} {amount: 300.0} {id: 16, is_blocked: true} {person_id: 1, account_id: 7} {id: 1, name: Alex} 
RETURN
  src_account.id AS account_id,
  owner.name AS owner_name
account_id owner_name
7 Alex

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

account_id owner_name
7 Alex

Pernyataan pengembalian

Pernyataan RETURN menentukan apa yang akan ditampilkan dari pola yang cocok. Kueri ini dapat mengakses variabel pola grafik dan menyertakan ekspresi serta klausa lainnya, seperti ORDER BY dan GROUP BY.

Grafik BigQuery tidak mendukung menampilkan elemen grafik sebagai hasil kueri. Untuk menampilkan seluruh elemen grafik, gunakan fungsi TO_JSON.

Menampilkan elemen grafik sebagai JSON

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (n:Account {id: 7})
-- Returning a graph element in the final results is NOT allowed. Instead, use
-- the TO_JSON function or explicitly return the graph element's properties.
RETURN TO_JSON(n) AS n;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

n
{"identifier":"mUZpbkdyYXBoLkFjY291bnQAeJEO","kind":"node","labels":["Account"],"properties":{"create_time":"2020-01-10T14:22:20.222Z","id":7,"is_blocked":false,"nick_name":"Vacation Fund"}}

Menyusun kueri yang lebih besar dengan kata kunci NEXT

Anda dapat menggabungkan beberapa pernyataan kueri linear grafik menggunakan kata kunci NEXT. Pernyataan pertama menerima input kosong, dan output setiap pernyataan berikutnya menjadi input untuk pernyataan berikutnya.

Contoh berikut menemukan pemilik akun dengan transfer masuk terbanyak dengan menggabungkan beberapa pernyataan linear grafik. Anda dapat menggunakan variabel yang sama, misalnya, account, untuk merujuk ke elemen grafik yang sama di beberapa pernyataan linear.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (:Account)-[:Transfers]->(account:Account)
RETURN account, COUNT(*) AS num_incoming_transfers
GROUP BY account
ORDER BY num_incoming_transfers DESC
LIMIT 1

NEXT

MATCH (account:Account)<-[:Owns]-(owner:Person)
RETURN account.id AS account_id, owner.name AS owner_name, num_incoming_transfers;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

account_id owner_name num_incoming_transfers
16 Lee 3

Anda juga dapat menggabungkan pernyataan kueri linear dengan operator set.

Fungsi dan ekspresi

Anda dapat menggunakan semua fungsi GoogleSQL (baik fungsi agregat maupun skalar), operator, dan ekspresi bersyarat dalam kueri grafik. BigQuery Graph juga mendukung fungsi GQL dan operator GQL yang hanya dapat digunakan dalam kueri grafik.

Kueri berikut mencakup campuran fungsi dan operator GQL dan SQL dalam kueri grafik:

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (person:Person)-[o:Owns]->(account:Account)
WHERE person IS SOURCE OF o
RETURN person, ARRAY_AGG(account.nick_name) AS accounts
GROUP BY person

NEXT

RETURN
  LABELS(person) AS labels,
  accounts,
  CONCAT(person.city, ", ", person.country) AS location,
  TO_JSON(person) AS person
LIMIT 1;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

labels akun lokasi pengguna
Person ["Vacation Fund"] Adelaide, Australia {"identifier":"mUZpbkdyYXBoLlBlcnNvbgB4kQI=","kind":"node","labels":["Person"],"properties":{"birthday":"1991-12-21T08:00:00Z","city":"Adelaide","country":"Australia","id":1,"name":"Alex"}}

Subkueri

Subkueri adalah kueri yang disarangkan dalam kueri lain. Aturan berikut berlaku untuk subkueri dalam kueri grafik:

  • Subkueri diapit dalam sepasang kurung kurawal {}.
  • Subkueri dimulai dengan klausa GRAPH untuk menentukan grafik dalam cakupan. Grafik yang ditentukan tidak harus sama dengan grafik yang digunakan dalam kueri luar.
  • Variabel pola grafik yang dideklarasikan di luar cakupan subkueri tidak dapat dideklarasikan lagi di dalam subkueri, tetapi dapat dirujuk dalam ekspresi atau fungsi di dalam subkueri.

Menggunakan subkueri untuk menemukan jumlah total transfer dari setiap akun

Kueri berikut mengilustrasikan penggunaan subkueri VALUE. Subkueri disertakan dalam tanda kurung {} yang diawali dengan kata kunci VALUE. Kueri ini menampilkan jumlah total transfer yang dimulai dari akun.

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (p:Person)-[:Owns]->(account:Account)
RETURN p.name, account.id AS account_id, VALUE {
  GRAPH graph_db.FinGraph
  MATCH (a:Account)-[transfer:Transfers]->(:Account)
  WHERE a = account
  RETURN COUNT(transfer) AS num_transfers
} AS num_transfers;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

nama account_id num_transfers
Alex 7 2
Dana 20 2
Lee 16 1

Untuk mengetahui daftar ekspresi subkueri yang didukung, lihat Subkueri Grafik BigQuery.

Parameter kueri

Anda dapat membuat kueri BigQuery Graph dengan parameter. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat sintaksis dan pelajari cara Menjalankan kueri berparameter.

Kueri berikut cocok dengan node Person yang memiliki nilai id yang cocok dengan parameter kueri:

GRAPH graph_db.FinGraph
MATCH (person:Person {id: @id})
RETURN person.name;

Menggabungkan kueri grafik dan tabel

Anda dapat menggabungkan kueri grafik dan kueri SQL menggunakan operator GRAPH_TABLE.

Operator GRAPH_TABLE mengambil kueri grafik linear dan menampilkan hasilnya dalam bentuk tabel yang dapat diintegrasikan ke dalam kueri SQL. Interoperabilitas ini memungkinkan Anda memperkaya hasil kueri grafik dengan konten non-grafik dan sebaliknya.

Misalnya, Anda dapat membuat tabel CreditReports dan memasukkan beberapa laporan kredit, seperti yang ditunjukkan dalam contoh berikut:

CREATE TABLE graph_db.CreditReports (
  person_id     INT64 NOT NULL,
  create_time   TIMESTAMP NOT NULL,
  score         INT64 NOT NULL,
  PRIMARY KEY (person_id, create_time) NOT ENFORCED
);

INSERT INTO graph_db.CreditReports (person_id, create_time, score)
VALUES
  (1,"2020-01-10 06:22:20.222", 700),
  (2,"2020-02-10 06:22:20.222", 800),
  (3,"2020-03-10 06:22:20.222", 750);

Selanjutnya, Anda dapat mengidentifikasi orang tertentu melalui pencocokan pola grafik di GRAPH_TABLE dan menggabungkan hasil kueri grafik dengan tabel CreditReports untuk mengambil skor kredit.

SELECT
  gt.person.id,
  credit.score AS latest_credit_score
FROM GRAPH_TABLE(
  graph_db.FinGraph
  MATCH (person:Person)-[:Owns]->(:Account)-[:Transfers]->(account:Account {is_blocked:true})
  RETURN DISTINCT person
) AS gt
JOIN graph_db.CreditReports AS credit
  ON gt.person.id = credit.person_id
ORDER BY credit.create_time;

Hasilnya mirip dengan berikut ini:

person_id latest_credit_score
1 700
2 800

Langkah berikutnya