PostgreSQL图(graph）的递归查询实例

下面我将为您详细讲解 PostgreSQL 图（graph）的递归查询实例的完整攻略。

PostgreSQL图的递归查询实例

什么是 PostgreSQL 图？

PostgreSQL 图（也称为 Graph 数据库）是一种基于图的数据库，它的数据结构是由节点和边（或叫关系）组成的。这种数据库可用于处理非结构化的数据，如社交网络、物流、地理空间等领域，是一个非常强大的工具。

什么是递归查询？

递归查询指的是在查询过程中会反复调用自身的查询方式，以获取和处理更复杂的数据。在图数据库中，递归查询通常用于寻找与节点有关的其他节点之间的联系。

如何进行递归查询？

在 PostgreSQL 图中，递归查询可以通过 CTE（公共表达式）和 WITH RECURSIVE 子句进行查询。

CTE

CTE 是一种在 SQL 中定义临时结果集的方法，它的格式如下：

WITH alias AS (
    SELECT ...
    FROM ...
    WHERE ...
)
SELECT ...
FROM alias
WHERE ...

CTE 的主要语句一般位于 WITH 子句中，它可以通过 SELECT 语句或其他 CTE 引用。在 PostgreSQL 图中，可以使用 CTE 进行递归查询。

WITH RECURSIVE

WITH RECURSIVE 是一种 CTE，它支持递归的数据查询。其基本语法如下：

WITH RECURSIVE alias (column1, column2, ...) AS (
    SELECT initial_query AS query_name
    UNION [ALL] 
    SELECT recursive_query  AS query_name
)
SELECT *
FROM alias

其中，alias 是 CTE 的别名。第一个 SELECT 语句是初始查询，它作为递归查询的基础。第二个 SELECT 语句是递归查询，它不断地调用自身，直到满足某些条件为止。UNION 和 ALL 关键字用于连接查询结果，ALL 表示会返回所有结果，而 UNION 则只会返回不重复的结果。

示例说明

下面，我将为您提供两个 PostgreSQL 图递归查询的示例：

示例 1

假设我们有以下示例节点和边（关系）：

CREATE TABLE nodes (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE edges (
    id INT PRIMARY KEY,
    from_node INT REFERENCES nodes(id),
    to_node INT REFERENCES nodes(id),
    distance INT
);

INSERT INTO nodes (id, name) VALUES
    (1, 'A'),
    (2, 'B'),
    (3, 'C'),
    (4, 'D'),
    (5, 'E');

INSERT INTO edges (id, from_node, to_node, distance) VALUES
    (1, 1, 2, 1),
    (2, 2, 3, 2),
    (3, 3, 4, 3),
    (4, 4, 5, 2),
    (5, 1, 3, 3),
    (6, 2, 4, 2);

现在，我们想要查询从节点 A 开始，距离为 4 以内的所有节点。我们可以使用以下查询语句：

WITH RECURSIVE ShortestPath (id, name, distance) AS (
    SELECT nodes.id, nodes.name, 0
    FROM nodes
    WHERE nodes.name = 'A'  -- 初始查询
    UNION                  -- UNION连接初始查询和递归查询
    SELECT nodes.id, nodes.name, ShortestPath.distance + edges.distance
    FROM nodes
    JOIN edges ON nodes.id = edges.to_node
    JOIN ShortestPath ON edges.from_node = ShortestPath.id
    WHERE ShortestPath.distance + edges.distance <= 4 -- 递归查询
)
SELECT * FROM ShortestPath;

这个查询语句中，我们使用了上述的 WITH RECURSIVE 的语法。我们首先查询出 A 节点的信息，并将其作为初始查询。然后，我们通过 JOIN 操作连接边表和节点表，并使用 ShortestPath 表中的数据，计算出较小的距离。最后，我们递归查询，直到我们的距离大于 4 为止，并将所有节点信息返回。

示例 2

假设我们有以下示例节点和边（关系）：

CREATE TABLE categories (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    parent INT REFERENCES categories(id)
);

INSERT INTO categories (name, parent) VALUES 
    ('Electronics', NULL),
    ('Smartphones', 1),
    ('Televisions', 1),
    ('Coffee', NULL),
    ('Tea', NULL),
    ('Green Tea', 5),
    ('Black Tea', 5),
    ('White Tea', 5);

现在，我们想要查询出所有子分类，以及它们的父分类。我们可以使用以下查询语句：

WITH RECURSIVE getCategoryPath AS (
    SELECT id, name, parent, name as parent_name
    FROM categories
    WHERE parent IS NULL
    UNION
    SELECT c.id, c.name, c.parent, cp.parent_name
    FROM categories c
    JOIN getCategoryPath cp ON c.parent = cp.id
)
SELECT name, parent_name FROM getCategoryPath;

这个查询语句中，我们同样使用了上述的 WITH RECURSIVE 的语法。首先，我们查询出所有没有父节点的分类（根节点），并将它们作为初始查询。然后，我们通过 JOIN 操作连接子节点和父节点，并递归查询，直到获取所有子节点。最后，我们将分类名称和其对应的父分类名称返回。

总之，PostgreSQL 图（graph）中的递归查询可以帮助我们查询与节点有关的其他节点之间的联系。我们可以通过 CTE 和 WITH RECURSIVE 语法进行递归查询，使用 UNION 和 ALL 关键字来连接查询结果。