このドキュメントでは、Spanner Graph でグラフクエリ言語の使用方法について説明します。グラフパターン マッチングの構文や、グラフに対してクエリを実行する方法についても説明します。Spanner Graph を使用すると、クエリを実行してパターンを見つけたり、関係を走査したり、プロパティ グラフ データから分析情報を取得できます。
このドキュメントの例では、Spanner Graph を設定してクエリを実行するで作成したグラフスキーマを使用します。このスキーマを次の図に示します。
Spanner Graph クエリを実行する
Google Cloud コンソール、Google Cloud CLI、クライアント ライブラリ、REST API、RPC API を使用して、Spanner Graph クエリを実行できます。
Google Cloud コンソール
次の手順では、Google Cloud コンソールでクエリを実行する方法について説明します。この手順では、example-db という名前のデータベースを含む test-instance という名前のインスタンスがあることを前提としています。データベースを含むインスタンスの作成方法については、Spanner Graph を設定してクエリを実行するをご覧ください。
Google Cloud コンソールで、[Spanner インスタンス] ページに移動します。
test-instanceという名前のインスタンスをクリックします。[データベース] で、
example-dbという名前のデータベースをクリックします。Spanner Studio を開き、 [新しいタブ] をクリックするか、エディタタブを使用します。
クエリエディタにクエリを入力します。
[実行] をクリックします。
gcloud CLI
gcloud CLI コマンドライン ツールを使用してクエリを送信するには、次の操作を行います。
まだインストールしていない場合は、gcloud CLI をインストールします。
gcloud CLI で次のコマンドを実行します。
詳細については、Spanner CLI クイックスタートをご覧ください。
REST API
REST API を使用してクエリを送信するには、次のいずれかのコマンドを使用します。
詳細については、REST API を使用してデータをクエリすると REST を使用して Spanner を使ってみるをご覧ください。
RPC API
RPC API を使用してクエリを送信するには、次のいずれかのコマンドを使用します。
クライアント ライブラリ
Spanner クライアント ライブラリでクエリを実行する方法については、以下をご覧ください。
- Spanner C++ クライアント ライブラリを使用してクエリを実行する
- Spanner C# クライアント ライブラリを使用してクエリを実行する
- Spanner Go クライアント ライブラリを使用してクエリを実行する
- Spanner Java クライアント ライブラリを使用してクエリを実行する
- Spanner Node.js クライアント ライブラリを使用してクエリを実行する
- Spanner PHP クライアント ライブラリを使用してクエリを実行する
- Spanner Python クライアント ライブラリを使用してクエリを実行する
- Spanner Ruby クライアント ライブラリを使用してクエリを実行する
Spanner クライアント ライブラリの詳細については、Spanner クライアント ライブラリの概要をご覧ください。
Spanner Graph クエリの結果を可視化する
Spanner Studio では、 Google Cloud コンソールで Spanner Graph クエリの結果を視覚的に表現したものを確認できます。クエリの可視化を使用すると、返された要素（ノードとエッジ）がどのように接続されているかを確認できます。これにより、表形式の結果ではわかりにくいパターン、依存関係、異常を明らかにできます。クエリの可視化を表示するには、クエリが完全なノードを JSON 形式で返す必要があります。そうしないと、クエリ結果は表形式でのみ表示されます。詳細については、Spanner Graph クエリの可視化を使用するをご覧ください。
Spanner Graph クエリの構造
Spanner Graph クエリは、プロパティ グラフ名、ノードとエッジのパターン、数量子などの複数のコンポーネントで構成されます。これらのコンポーネントを使用して、グラフ内の特定のパターンを検出するクエリを作成します。各コンポーネントについては、このドキュメントのグラフパターン マッチングのセクションで説明します。
図 2 のクエリは、Spanner Graph クエリの基本構造を示しています。クエリは、GRAPH 句を使用してターゲット グラフ FinGraph を指定することから始まります。MATCH 句は、検索するパターンを定義します。この場合、Owns エッジを介して Account ノードに接続された Person ノードです。RETURN 句は、一致したノードのどのプロパティを返すかを指定します。
グラフパターン マッチング
グラフパターン マッチングによって、グラフ内の特定のパターンが検出されます。最も基本的なパターンは要素パターンです。たとえば、ノードと一致するノードパターンや、エッジと一致するエッジパターンなどがあります。
ノードパターン
ノードパターンは、グラフ内のノードと一致します。このパターンには、一致するかっこが含まれています。必要に応じて、グラフパターン変数、ラベル式、プロパティ フィルタを含めることができます。
すべてのノードを検索する
次のクエリは、グラフ内のすべてのノードを返します。グラフパターン変数と呼ばれる変数 n は、一致するノードにバインドされます。この場合、ノードパターンはグラフ内のすべてのノードと一致します。
GRAPH FinGraph
MATCH (n)
RETURN LABELS(n) AS label, n.id;
このクエリは label と id を返します。
| ラベル | id |
|---|---|
| アカウント | 7 |
| アカウント | 16 |
| アカウント | 20 |
| 人物 | 1 |
| 人物 | 2 |
| 人物 | 3 |
特定のラベルを持つすべてのノードを検索する
次のクエリは、Person ラベルを持つグラフ内のすべてのノードと一致します。このクエリは、一致したノードの label、id、name の各プロパティを返します。
GRAPH FinGraph
MATCH (p:Person)
RETURN LABELS(p) AS label, p.id, p.name;
このクエリは、一致したノードの次のプロパティを返します。
| ラベル | id | name |
|---|---|---|
| 人物 | 1 | Alex |
| 人物 | 2 | Dana |
| 人物 | 3 | Lee |
ラベル式に一致するすべてのノードを検索する
1 つ以上の論理演算子を使用してラベル式を作成できます。たとえば、次のクエリは、Person ラベルまたは Account ラベルを持つグラフ内のすべてのノードと一致します。グラフパターン変数 n は、Person または Account ラベルを持つノードのすべてのプロパティを公開します。
GRAPH FinGraph
MATCH (n:Person|Account)
RETURN LABELS(n) AS label, n.id, n.birthday, n.create_time;
このクエリの結果は次のようになります。
- すべてのノードに
idプロパティがあります。 Accountラベルに一致するノードにはcreate_timeプロパティがありますが、birthdayプロパティはありません。これらのノードのbirthdayプロパティはNULLです。Personラベルに一致するノードにはbirthdayプロパティがありますが、create_timeプロパティはありません。これらのノードのcreate_timeプロパティはNULLです。
| ラベル | id | birthday | create_time |
|---|---|---|---|
| アカウント | 7 | NULL | 2020-01-10T14:22:20.222Z |
| アカウント | 16 | NULL | 2020-01-28T01:55:09.206Z |
| アカウント | 20 | NULL | 2020-02-18T13:44:20.655Z |
| 人物 | 1 | 1991-12-21T08:00:00Z | NULL |
| 人物 | 2 | 1980-10-31T08:00:00Z | NULL |
| 人物 | 3 | 1986-12-07T08:00:00Z | NULL |
ラベル式とプロパティ フィルタに一致するすべてのノードを検索する
このクエリは、Person ラベルが付いていて、プロパティ id が 1 に等しいグラフ内のすべてのノードと一致します。
GRAPH FinGraph
MATCH (p:Person {id: 1})
RETURN LABELS(p) AS label, p.id, p.name, p.birthday;
クエリの結果は次のとおりです。
| ラベル | id | name | birthday |
|---|---|---|---|
| 人物 | 1 | Alex | 1991-12-21T08:00:00Z |
WHERE 句を使用すると、ラベルとプロパティに対してより複雑なフィルタ条件を作成できます。
次のクエリでは、WHERE 句を使用して、プロパティに対してより複雑なフィルタ条件を作成します。Person ラベルが付いていて、プロパティ birthday が 1990-01-10 の前に存在するグラフ内のすべてのノードと一致します。
GRAPH FinGraph
MATCH (p:Person WHERE p.birthday < '1990-01-10')
RETURN LABELS(p) AS label, p.name, p.birthday;
クエリの結果は次のとおりです。
| ラベル | name | birthday |
|---|---|---|
| 人物 | Dana | 1980-10-31T08:00:00Z |
| 人物 | Lee | 1986-12-07T08:00:00Z |
エッジパターン
エッジパターンは、ノード間のエッジまたは関係に一致します。エッジパターンは角かっこ（[]）で囲まれ、記号 -、->、<- などを含み、方向を示します。エッジパターンには、一致するエッジにバインドするグラフパターン変数を必要に応じて含めることができます。
一致するラベルを持つすべてのエッジを検索する
このクエリは、Transfers ラベルを持つグラフ内のすべてのエッジを返します。クエリは、グラフパターン変数 e を一致するエッジにバインドします。
GRAPH FinGraph
MATCH -[e:Transfers]->
RETURN e.Id as src_account, e.order_number
クエリの結果は次のとおりです。
| src_account | order_number |
|---|---|
| 7 | 304330008004315 |
| 7 | 304120005529714 |
| 16 | 103650009791820 |
| 20 | 304120005529714 |
| 20 | 302290001255747 |
ラベル式とプロパティ フィルタに一致するすべてのエッジを検索する
このクエリのエッジパターンは、ラベル式とプロパティ フィルタを使用して、指定された order_number に一致する Transfers のラベルが付いたすべてのエッジを検索します。
GRAPH FinGraph
MATCH -[e:Transfers {order_number: "304120005529714"}]->
RETURN e.Id AS src_account, e.order_number
クエリの結果は次のとおりです。
| src_account | order_number |
|---|---|
| 7 | 304120005529714 |
| 20 | 304120005529714 |
任意の方向のエッジパターンを使用してすべてのエッジを検索する
クエリで any direction エッジパターン（-[]-）を使用すると、エッジをどちらの方向であっても照合できます。次のクエリは、ブロックされた口座を含むすべての送金を検索します。
GRAPH FinGraph
MATCH (account:Account)-[transfer:Transfers]-(:Account {is_blocked:true})
RETURN transfer.order_number, transfer.amount;
クエリの結果は次のとおりです。
| order_number | amount |
|---|---|
| 304330008004315 | 300 |
| 304120005529714 | 100 |
| 103650009791820 | 300 |
| 302290001255747 | 200 |
パスパターン
パスパターンは、ノードパターンとエッジパターンを交互に組み合わせて作成されます。
パスパターンを使用して、特定のノードからのすべてのパスを検索する
次のクエリは、id が 2 に等しい Person が所有する口座からのすべての送金を見つけます。
一致した各結果は、Person {id: 2} から、Owns エッジを使用して接続された Account を経由し、Transfers エッジを使用して別の Account に至るパスを表します。
GRAPH 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;
クエリの結果は次のとおりです。
| sender_id | from_id | to_id |
|---|---|---|
| 2 | 20 | 7 |
| 2 | 20 | 16 |
定量化されたパスパターン
定量化されたパターンは、指定された範囲内でパターンを繰り返します。
定量化されたエッジパターンを照合する
可変長のパスを見つけるには、エッジパターンに数量子を適用します。次のクエリは、id が 7 の送金元 Account から 1～3 回送金した送金先口座を検索することで、これを示しています。
このクエリは、数量子 {1, 3} をエッジパターン -[e:Transfers]-> に適用します。これにより、Transfers エッジパターンを 1 回、2 回、または 3 回繰り返すパスに一致するようにクエリが指示されます。WHERE 句は、結果から移行元アカウントを除外するために使用されます。ARRAY_LENGTH 関数は、group variable e にアクセスするために使用されます。詳細については、アクセス グループ変数をご覧ください。
GRAPH 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;
クエリの結果は次のとおりです。
| src_account_id | path_length | dst_account_id |
|---|---|---|
| 7 | 1 | 16 |
| 7 | 1 | 16 |
| 7 | 1 | 16 |
| 7 | 3 | 16 |
| 7 | 3 | 16 |
| 7 | 2 | 20 |
| 7 | 2 | 20 |
結果の一部が重複しています。これは、同じソースノードと宛先ノードの間にパターンに一致する複数のパスが存在する可能性があり、クエリがそれらをすべて返すためです。
定量化されたパスパターンを照合する
次のクエリは、ブロックされている中間口座を経由する 1～2 つの Transfers エッジを持つ Account ノード間のパスを見つけます。
かっこで囲まれたパスパターンは定量化され、その WHERE 句で繰り返しパターンの条件を指定します。
GRAPH 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;
クエリの結果は次のとおりです。
| src_account_id | dst_account_id |
|---|---|
| 7 | 20 |
| 7 | 20 |
| 20 | 20 |
変数をグループ化する
定量化されたパターンで宣言されたグラフパターン変数は、そのパターンの外部でアクセスされるとグループ変数になります。次に、一致するグラフ要素の配列にバインドします。
グループ変数には配列としてアクセスできます。グラフ要素は、一致したパスに沿って出現順に保持されます。グループ変数は、水平集計を使用して集計できます。
グループ変数にアクセスする
次の例では、変数 e は次のようにアクセスされます。
- 定量化されたパターン内にある場合、
WHERE句e.amount > 100の単一エッジにバインドされたグラフパターン変数。 - 定量化されたパターンの外部にある場合、
RETURNステートメントのARRAY_LENGTH(e)のエッジ要素配列にバインドされたグループ変数。 - エッジ要素の配列にバインドされたグループ変数。これは、定量化されたパターンの外部で
SUM(e.amount)で集計されます。これは水平集計の例です。
GRAPH 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;
クエリの結果は次のとおりです。
| src_account_id | path_length | total_amount | dst_account_id |
|---|---|---|---|
| 7 | 1 | 300 | 16 |
| 7 | 2 | 600 | 20 |
パス検索の接頭辞
ソースノードと宛先ノードを共有するグループ内で一致するパスを制限するには、ANY または ANY SHORTEST パスの検索接頭辞を使用します。これらの接頭辞は、パスパターン全体の前にのみ適用できます。かっこ内には適用できません。
ANY を使用して照合する
次のクエリは、特定の Account ノードから 1 つまたは 2 つの Transfers 離れた、到達可能な一意の口座をすべて検索します。
ANY パス検索接頭辞を使用すると、クエリは固有の src ノードと dst Account ノードのペア間のパスを 1 つだけ返します。次の例では、ソース Account ノードから 2 つの異なるパスで {id: 16} を使用して Account ノードに到達できますが、結果として 1 つのパスのみが返されます。
GRAPH 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;
クエリの結果は次のとおりです。
| src_account_id | dst_account_id | ids_in_path |
|---|---|---|
| 7 | 16 | 7,16 |
| 7 | 20 | 7,16,20 |
グラフパターン
グラフパターンは、カンマ（,）で区切られた 1 つ以上のパスパターンで構成されます。グラフパターンには WHERE 句を含めることが可能です。これにより、パスパターン内のすべてのグラフパターン変数にアクセスして、フィルタリング条件を形成できます。各パスパターンは、パスのコレクションを生成します。
グラフパターンを使用して照合する
次のクエリは、送信元口座からブロックされた口座に送金される、200 を超える金額の取引に関与する仲介口座とその所有者を特定します。
次のパスパターンがグラフパターンを形成します。
- 最初のパターンは、中間アカウントを使用してある口座からブロック中の口座に送金が発生するパスを検索します。
- 2 つ目のパターンは、口座からその所有者までのパスを検索します。
変数 interm は、2 つのパスパターンの間の共通リンクとして機能します。そのため、interm は両方のパスパターンで同じ要素ノードを参照する必要があります。これにより、interm 変数に基づく等結合オペレーションが作成されます。
GRAPH 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;
クエリの結果は次のとおりです。
| src_account_id | dst_account_id | interm_account_id | owner_id |
|---|---|---|---|
| 20 | 16 | 7 | 1 |
リニアクエリ ステートメント
複数のグラフ ステートメントを連結して、リニアクエリ ステートメントを作成できます。このステートメントは、クエリに表示されている順序で実行されます。
各ステートメントは、前のステートメントの出力を入力として受け取ります。最初のステートメントの入力は空です。
最後のステートメントの出力が最終結果です。
たとえば、線形クエリ ステートメントを使用して、ブロック中の口座への最大送金額を確認できます。次のクエリは、ブロックされた口座への送金額が最も大きい口座とその所有者を検索します。
GRAPH 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;
次の表に、このプロセスと各ステートメント間で渡される中間結果を示します。簡潔にするため、一部のプロパティのみを示しています。
| ステートメント | 中間結果（省略） | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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
|
|
クエリの結果は次のとおりです。
| account_id | owner_name |
|---|---|
7 |
Alex |
RETURN ステートメント
RETURN ステートメントには、一致したパターンから返す内容を指定します。グラフパターン変数にアクセスし、ORDER BY や GROUP BY などの式やその他の句を含めることができます。
Spanner Graph では、グラフ要素をクエリ結果として返すことはできません。グラフ要素全体を返すには、TO_JSON 関数または SAFE_TO_JSON 関数を使用します。これらの 2 つの関数のうち、SAFE_TO_JSON を使用することをおすすめします。
グラフ要素を JSON として返す
GRAPH 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;
GRAPH FinGraph
MATCH (n:Account {id: 7})
-- Certain fields in the graph elements, such as TOKENLIST, can't be returned
-- in the TO_JSON function. In those cases, use the SAFE_TO_JSON function instead.
RETURN SAFE_TO_JSON(n) AS n;
クエリの結果は次のとおりです。
| 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"}} |
NEXT キーワードを使用した大規模なクエリの作成
NEXT キーワードを使用して、複数のグラフのリニアクエリ ステートメントを連結できます。最初のステートメントは空の入力を受け取り、後続の各ステートメントの出力が次のステートメントの入力になります。
次の例では、複数のグラフのリニア ステートメントを連結して、送金を受け取った回数が最も多い口座の所有者を検索します。同じ変数（account など）を使用して、複数の線形ステートメントで同じグラフ要素を参照できます。
GRAPH 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;
クエリの結果は次のとおりです。
| account_id | owner_name | num_incoming_transfers |
|---|---|---|
16 |
Lee |
3 |
関数と式
Spanner Graph クエリでは、すべての GoogleSQL 関数（集計関数とスカラー関数の両方）、演算子、条件式を使用できます。Spanner Graph は、グラフ固有の関数と演算子もサポートしています。
組み込み関数と演算子
PROPERTY_EXISTS(n, birthday):nにbirthdayプロパティがあるかどうかを返します。LABELS(n): グラフスキーマで定義されているnのラベルを返します。PROPERTY_NAMES(n):nのプロパティ名を返します。TO_JSON(n):nを JSON 形式で返します。詳細については、TO_JSON関数をご覧ください。
PROPERTY_EXISTS 述語、LABELS 関数、TO_JSON 関数、および ARRAY_AGG や CONCAT などの他の組み込み関数。
GRAPH FinGraph
MATCH (person:Person)-[:Owns]->(account:Account)
RETURN person, ARRAY_AGG(account.nick_name) AS accounts
GROUP BY person
NEXT
RETURN
LABELS(person) AS labels,
TO_JSON(person) AS person,
accounts,
CONCAT(person.city, ", ", person.country) AS location,
PROPERTY_EXISTS(person, is_blocked) AS is_blocked_property_exists,
PROPERTY_EXISTS(person, name) AS name_property_exists
LIMIT 1;
クエリの結果は次のとおりです。
| is_blocked_property_exists | name_property_exists | labels | accounts | location | person |
|---|---|---|---|---|---|
false |
true |
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"}} |
サブクエリ
サブクエリは、別のクエリにネストされたクエリです。以下に、Spanner Graph のサブクエリのルールを示します。
- サブクエリは中かっこ
{}で囲まれます。 - サブクエリは、スコープ内のグラフを指定するために、先頭に
GRAPH句を付けることがあります。指定されたグラフは、外側のクエリで使用されているグラフと同じである必要はありません。 - サブクエリで
GRAPH句が省略されている場合、次のようになります。- スコープ内のグラフは、最も近い外側のクエリ コンテキストから推論されます。
- サブクエリは、
MATCHを含むグラフパターン マッチング ステートメントから開始する必要があります。
- サブクエリのスコープの外部で宣言されたグラフパターン変数は、サブクエリ内で再度宣言することはできませんが、サブクエリ内の式または関数で参照できます。
サブクエリを使用して、各口座からの合計送金数を確認する
次のクエリは、VALUE サブクエリの使用を示しています。サブクエリは、VALUE キーワードの接頭辞が付いた中かっこ {} で囲まれています。このクエリは、口座から開始された送金の合計回数を返します。
GRAPH FinGraph
MATCH (p:Person)-[:Owns]->(account:Account)
RETURN p.name, account.id AS account_id, VALUE {
MATCH (a:Account)-[transfer:Transfers]->(:Account)
WHERE a = account
RETURN COUNT(transfer) AS num_transfers
} AS num_transfers;
クエリの結果は次のとおりです。
| name | account_id | num_transfers |
|---|---|---|
Alex |
7 |
2 |
Dana |
20 |
2 |
Lee |
16 |
1 |
サポートされているサブクエリ式の一覧については、Spanner Graph のサブクエリをご覧ください。
サブクエリを使用して、各ユーザーが所有するアカウントを確認する
次のクエリは、インライン サブクエリで CALL ステートメントを使用します。MATCH
(p:Person) ステートメントは、p という名前の単一の列を持つテーブルを作成します。このテーブルの各行には Person ノードが含まれています。CALL (p) ステートメントは、この作業テーブルの各行に対して、かっこ内のサブクエリを実行します。サブクエリは、一致した各ユーザー p が所有するアカウントを検索します。同じ人物の複数のアカウントは、アカウント ID で並べ替えられます。
この例では、MATCH
(p:Person) 句から外側のスコープのノード変数 p を宣言しています。CALL (p) ステートメントはこの変数を参照します。この宣言により、サブクエリのパスパターンのノード変数を再宣言または多重宣言できます。これにより、内側と外側の p ノード変数がグラフ内の同じ Person ノードにバインドされます。CALL ステートメントでノード変数 p が宣言されていない場合、サブクエリは再宣言された変数 p を新しい変数として扱います。この新しい変数は外側のスコープの変数とは独立しており、サブクエリは異なる結果を返すため、この変数を複数回宣言しません。詳細については、CALL ステートメントをご覧ください。
GRAPH FinGraph
MATCH (p:Person)
CALL (p) {
MATCH (p)-[:Owns]->(a:Account)
RETURN a.Id AS account_Id
ORDER BY account_Id
}
RETURN p.name AS person_name, account_Id
ORDER BY person_name, account_Id;
結果
| person_name | account_Id |
|---|---|
| Alex | 7 |
| Dana | 20 |
| Lee | 16 |
クエリ パラメータ
Spanner Graph にはパラメータを指定してクエリを実行できます。詳細については、構文をご覧ください。また、Spanner クライアント ライブラリでパラメータを指定してデータをクエリする方法もご覧ください。
次のクエリは、クエリ パラメータの使用を示しています。
GRAPH FinGraph
MATCH (person:Person {id: @id})
RETURN person.name;
グラフとテーブルを同時にクエリする
グラフクエリを SQL と組み合わせて使用すると、1 つのステートメントでグラフとテーブルの両方の情報にアクセスできます。
GRAPH_TABLE 演算子はリニアグラフ クエリを受け取り、その結果を表形式で返します。この結果は SQL クエリに統合できます。この相互運用性により、グラフ以外のコンテンツでグラフクエリの結果を拡充できます。その逆も同様です。
たとえば、次の例に示すように、CreditReports テーブルを作成し、いくつかの信用報告書を挿入できます。
CREATE TABLE CreditReports (
person_id INT64 NOT NULL,
create_time TIMESTAMP NOT NULL,
score INT64 NOT NULL,
) PRIMARY KEY (person_id, create_time);
INSERT INTO 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);
次に、GRAPH_TABLE のグラフパターン マッチングで人物を特定し、グラフクエリの結果を CreditReports テーブルと結合してクレジット スコアを取得します。
SELECT
gt.person.id,
credit.score AS latest_credit_score
FROM GRAPH_TABLE(
FinGraph
MATCH (person:Person)-[:Owns]->(:Account)-[:Transfers]->(account:Account {is_blocked:true})
RETURN DISTINCT person
) AS gt
JOIN CreditReports AS credit
ON gt.person.id = credit.person_id
ORDER BY credit.create_time;
クエリの結果は次のとおりです。
| person_id | latest_credit_score |
|---|---|
1 |
700 |
2 |
800 |
次のステップ
クエリをチューニングするためのベスト プラクティスを確認する。