七座城堡⑤ 图（下）-优快云博客

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梁敬彬梁敬弘兄弟出品

往期回顾
七座城堡⓵ OLTP（上）
七座城堡⓵ OLTP（下）
七座城堡② OLAP（上）
七座城堡② OLAP（下）
七座城堡③ HTAP（上）
七座城堡③ HTAP（下）
七座城堡④ 时序（上）
七座城堡④ 时序（下）
七座城堡⑤ 图（上）

20. 图数据库城堡的诞生

老柯：老王，我觉得我们要换一个思路来解决这个问题，可以尝试使用图数据库来处理这种复杂的查询。

就在大家一筹莫展时候，老柯想起来自己曾经阅读过的技术文献，忽然有了思路。

老王：图数据库？

老柯：图数据库是一种专门用来存储和处理对象之间的关系的数据库，它可以直观地展示对象间的关系，与关系型数据库有着很大的差异，是以节点（Node）和边（Edge）为核心构建的。节点代表实体，比如人或事物，边则代表节点之间的关系。

在这个模型中，查询复杂关系就变得相对简单了，因为它们本质上就是图遍历问题。非常适合处理这种复杂的关系查询。不过有趣的一点是，这个图数据库是一种处理关系的非关系型数据库，我们将要采用的架构是NoSQL架构，之前我说的KV数据库是NoSQL的一类产品，而这个图数据库是NoSQL的另一类产品。

老王：我听明白了，真是大开眼界！那我们该怎么做，建一个图数据库城堡？

老柯：是的，我们建一座图数据库城堡，把相关的数据同步到图数据库城堡来，然后转化成图数据库的格式，就可以找到有缘人了。且不说王子成婚时一件国家大事，这个城堡一旦建立起来，还是可以在很多领域的，比如社交网络分析、欺诈行为检测、知识图谱、生命科学探索、推荐系统等等，其实是大有作用的。此外，咱们如果能通过图数据库城堡找到这个有缘人，将来是不是就更有可能通过各种关联关系的蛛丝马迹，抓到老安团伙。

老王：好，那就拜托你了，请务必以最快的速度打造一个图数据库城堡。

在这里插入图片描述

老柯的一番话听的老王眼睛一亮，当即决定再打造一座全新的城堡。由于有了大量建数据库城堡的经验，此次城堡的建立创造了奇迹，以不可思议的速度建造完成。

21. 终于找到缘人

老王第一时间赶到图数据库城堡，为了验证图数据库城堡的威力和效果，依然从有缘人1开始找起，老柯
开始边分步骤演示，并展开了详细的说明。

步骤1，查找国王和王子的共同朋友。

需要注意的，这里通过使用 MATCH 关键字来查找符合特定模式的数据。在这里，我们查找名为"King"的人（国王）与名为"Prince"的人（王子）共同的朋友。我们通过:FRIEND关系连接他们，并将共同的朋友存在common_friend变量中。代码如下：

MATCH (king:Person {name: 'King'})-[:FRIEND]->(common_friend:Person)<-[:FRIEND]-(prince:Person {name: 'Prince'})

步骤2，查找国王和找有缘人在同一位医生那里接受过治疗。

此处想要找到国王和其他人（用p表示）在同一位医生（doctor）那里接受过治疗。我们用:TREATED_BY 关系来表示这种联系。代码如下：

MATCH (king)-[:TREATED_BY]->(doctor:Doctor)<-[:TREATED_BY]-(p:Person)

步骤3，确保有缘人与国王的顾问在同一所学校接受过教育。这里，我们使用:

MATCH (king)-[:HAS_ADVISOR]->(advisor:Person)-[:STUDIED_AT]->(school:School)<-[:STUDIED_AT]-(p)

步骤4，同时需要排除国王和王子与找有缘人之间的直接朋友关系。
注意此处使用 WHERE NOT语句来排除这些直接关系。代码如下：

WHERE NOT (king)-[:FRIEND]->(p) AND NOT (prince)-[:FRIEND]->(p)

步骤5，计算每个找有缘人担任过的不同工作岗位数量。

我们使用 WITH 关键字将查询结果传递到下一步。然后计算每个找有缘人担任过的不同工作岗位数量，并将结果存储在 job_count 变量中。代码如下：

WITH p, COUNT(DISTINCT (p)-[:WORKED_AS]->(:Job)) AS job_count

步骤6，确保每个找有缘人担任过的不同工作岗位至少有5个。
在这里，我们对job_count 进行筛选，确保符合条件的找有缘人至少担任过5个不同的工作岗位。代码如下：

WHERE job_count >= 5

步骤7，返回满足所有条件的找有缘人的名字。

这是最后一步，我们使用RETURN关键字返回所有满足条件的找有缘人（p）的名字，代码如下：

RETURN p.name;

以上所有这些思路合并在一起，我们得到了这个完整的SQL指令，代码如下：

// 查找国王和王子的共同朋友

MATCH (king:Person {name: 'King'})-[:FRIEND]->(common_friend:Person)<-[:FRIEND]-(prince:Person {name: 'Prince'})

// 查找国王和找有缘人（用p表示）在同一位医生那里接受过治疗

MATCH (king)-[:TREATED_BY]->(doctor:Doctor)<-[:TREATED_BY]-(p:Person)

// 确保找有缘人与国王的顾问在同一所学校接受过教育

MATCH (king)-[:HAS_ADVISOR]->(advisor:Person)-[:STUDIED_AT]->(school:School)<-[:STUDIED_AT]-(p)

// 排除国王和王子本身与找有缘人之间的朋友关系

WHERE NOT (king)-[:FRIEND]->(p) AND NOT (prince)-[:FRIEND]->(p)

// 计算每个找有缘人担任过的不同工作岗位数量

WITH p, COUNT(DISTINCT (p)-[:WORKED_AS]->(:Job)) AS job_count

// 确保每个找有缘人担任过的不同工作岗位至少有5个

WHERE job_count >= 5

// 返回满足所有条件的找有缘人的名字

RETURN p.name;