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圖表查詢總覽

BigQuery Graph 可讓您編寫圖譜查詢，比對節點、邊緣和路徑模式，並使用Graph Query Language (GQL) 掃遍關係。本文件中的範例參照名為 FinGraph 的圖表，其中顯示人員、他們擁有的帳戶，以及帳戶之間的轉帳關係。如要瞭解圖表的定義，請參閱 FinGraph 範例。

查詢結構

圖表查詢包含圖表名稱，後方則是一或多個線性查詢陳述式。每個線性查詢都包含一或多個陳述式，可讓您處理圖形資料，找出模式比對、定義變數、篩選及轉換中繼資料，以及傳回結果。執行圖表查詢的方式與在 BigQuery 執行 SQL 查詢相同。

圖表模式比對

圖譜模式比對：在圖譜中尋找特定模式。最基本的模式是元素模式，例如與節點相符的節點模式，以及與邊相符的邊模式。

節點模式

節點模式會比對圖中的節點。這個模式包含成對的括號，其中可包含圖表模式變數、標籤運算式和屬性篩選器。

找出所有節點

下列查詢會傳回圖表中的所有節點。圖表模式變數 n 會繫結至相符的節點。在這種情況下，節點模式會比對圖表中的所有節點。

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

這項查詢會傳回 label 和 id：

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

找出所有具有特定標籤的節點

下列查詢會比對圖表中具有 Person 標籤的所有節點。查詢會傳回相符節點的標籤和部分屬性。

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

這項查詢會傳回相符節點的下列屬性：

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

找出與標籤運算式相符的所有節點

您可以使用一或多個邏輯運算子建立標籤運算式。舉例來說，下列查詢會比對圖表中所有具有 Person 或 Account 標籤的節點。圖表模式變數 n 會公開具有 Person 或 Account 標籤的節點的所有屬性。

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

請注意這項查詢結果的下列事項：

所有節點都有 id 屬性。
與 Account 標籤相符的節點具有 create_time 屬性，但沒有 birthday 屬性。這些節點的 birthday 屬性為 NULL。
符合 Person 標籤的節點具有 birthday 屬性，但沒有 create_time 屬性。這些節點的 create_time 屬性為 NULL。

`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`

找出符合標籤運算式和屬性篩選條件的所有節點

下列查詢會比對圖表中具有 Person 標籤且 id 屬性等於 1 的所有節點：

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

結果大致如下：

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

您可以使用 WHERE 子句，在標籤和屬性上建立更複雜的篩選條件。

下列查詢使用 WHERE 子句篩選 birthday 屬性早於 1990-01-10 的節點：

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

結果大致如下：

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

邊緣模式

邊緣模式會比對節點之間的邊緣或關係。邊緣模式會以方括號 ([]) 括住，並包含 -、-> 或 <- 等符號來表示方向。邊緣模式可選擇包含圖表模式變數，繫結至相符的邊緣。

找出所有標籤相符的邊

這項查詢會傳回圖表中所有標籤為 Transfers 的邊。查詢會將圖表模式變數 e 繫結至相符的邊。

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

結果大致如下：

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

找出符合標籤運算式和屬性篩選器的所有邊

下列查詢中的邊緣模式使用標籤運算式和屬性篩選器，找出所有標示為 Transfers 且符合指定訂單編號的邊緣：

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

結果大致如下：

`src_account`	`order_number`
`7`	`304120005529714`
`20`	`304120005529714`

使用任何方向邊緣模式尋找所有邊緣

您可以在查詢中使用 any direction 邊緣模式 (-[]-)，比對任一方向的邊緣。下列查詢會找出所有使用遭封鎖帳戶的轉帳：

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

結果大致如下：

`order_number`	`amount`
`304330008004315`	`300`
`304120005529714`	`100`
`103650009791820`	`300`
`302290001255747`	`200`

路徑模式

路徑模式是由交替的節點和邊緣模式組成。

使用路徑模式找出特定節點的所有路徑

下列查詢會找出從 Person 擁有的帳戶 (id 等於 2) 發起的所有帳戶轉帳。

每個相符結果都代表一條路徑，從 id 等於 2 的 Person 節點，透過使用 Owns 邊緣的已連結 Account 節點，進入使用 Transfers 邊緣的另一個 Account 節點。

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;

結果大致如下：

`sender_id`	`from_id`	`to_id`
`2`	`20`	`7`
`2`	`20`	`16`

量化路徑模式

「量化模式」會在指定範圍內重複模式。

比對量化邊緣模式

如要尋找可變長度的路徑，可以將數量詞套用至邊緣模式。下列查詢會尋找與來源 Account (id 值為 7) 相距一到三次轉帳的目標帳戶，藉此示範這項功能。

查詢會將數量詞 {1, 3} 套用至邊緣模式 -[e:Transfers]->。這會指示查詢比對重複 Transfers 邊緣模式一、二或三次的路徑。WHERE 子句用於從結果中排除來源帳戶。ARRAY_LENGTH 函式用於存取 group variable e。

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;

結果大致如下：

`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`

結果中的某些資料列會重複。這是因為在相同的來源和目的地節點之間，可能存在多個符合模式的路徑，而查詢會傳回所有路徑。

比對量化路徑模式

下列查詢會透過遭封鎖的中介帳戶，找出 Account 節點之間有一到兩個 Transfers 邊的路徑。

系統會量化括號內的路徑模式，並透過 WHERE 子句指定重複模式的條件。

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;

結果大致如下：

`src_account_id`	`dst_account_id`
`7`	`20`
`7`	`20`
`20`	`20`

群組變數

在量化模式中宣告的圖表模式變數，在該模式外存取時會變成「群組變數」。然後繫結至相符圖表元素的陣列。

您可以將群組變數當做陣列存取。圖表元素會按照在相符路徑中出現的順序保留。您可以使用水平匯總匯總群組變數。

存取權群組變數

在以下範例中，變數 e 的存取方式如下：

在 WHERE 子句中，當圖表模式變數位於量化模式內時，繫結至單一邊緣。e.amount > 100
當群組變數位於量化模式之外時，在 RETURN 陳述式中繫結至 ARRAY_LENGTH(e) 邊緣元素陣列。
做為繫結至邊緣元素陣列的群組變數，由量化模式外的 SUM(e.amount) 匯總。這是水平匯總的範例。

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;

結果大致如下：

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

路徑搜尋前置字串

如要限制共用來源和目的地節點的群組內相符路徑，可以使用 ANY、ANY SHORTEST 或 ANY CHEAPEST 路徑搜尋前置字元。這些前置字元只能套用在完整路徑模式之前，不能套用在括號內。

使用 `ANY` 進行比對

下列查詢會找出與指定 Account 節點相距一或兩個 Transfers 的所有可連線不重複帳戶。

ANY 路徑搜尋前置字元可確保查詢只會傳回一組不重複 src 和 dst Account 節點之間的一條路徑。在以下範例中，雖然您可以透過來源 Account 節點的兩個不同路徑，使用 {id: 16} 連線至 Account 節點，但查詢只會傳回一個路徑。

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;

結果大致如下：

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

使用 `ANY SHORTEST` 進行比對

ANY SHORTEST 路徑搜尋前置字元會為每組來源和目的地節點傳回單一路徑，並從邊緣數量最少的路徑中選取。

舉例來說，下列查詢會找出 id 值為 7 的 Account 節點，與 id 值為 20 的 Account 節點之間，其中一條最短路徑。查詢會考量具有一到三個 Transfers 邊的路徑。

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;

結果大致如下：

`src_account_id`	`dst_account_id`	`path_length`
`7`	`20`	`2`

使用 `ANY CHEAPEST` 進行比對

ANY CHEAPEST 路徑搜尋前置字元可確保每組來源和目標帳戶，查詢只會傳回一條總運算成本最低的路徑。

下列查詢會找出 Account 節點之間總運算成本最低的路徑。這項費用是根據 Transfers 邊緣的 amount 屬性總和計算。搜尋會考慮具有一到三個 Transfers 邊緣的路徑。

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;

結果大致如下：

`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`

圖表模式

圖表模式由一或多個路徑模式組成，並以半形逗號 (,) 分隔。圖表模式可包含 WHERE 子句，讓您存取路徑模式中的所有圖表模式變數，以形成篩選條件。每個路徑模式都會產生一組路徑。

使用圖形模式進行比對

下列查詢會找出交易金額超過 200 的中介帳戶及其擁有者，資金會透過這些帳戶從來源帳戶轉移至封鎖帳戶。

下列路徑模式會形成圖表模式：

第一個模式會找出透過中介帳戶，從一個帳戶轉移至封鎖帳戶的路徑。
第二個模式會找出從帳戶到擁有者的路徑。

變數 interm 是兩個路徑模式之間的共同連結，因此 interm 必須在兩個路徑模式中參照相同的元素節點。這會根據 interm 變數建立等值彙整作業。

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;

結果大致如下：

`src_account_id`	`dst_account_id`	`interm_account_id`	`owner_id`
`20`	`16`	`7`	`1`

線性查詢陳述式

您可以將多個圖表陳述式鏈結在一起，形成線性查詢陳述式。陳述式會按照在查詢中顯示的順序執行。

每個陳述式都會將前一個陳述式的輸出內容做為輸入內容。第一個陳述式的輸入內容為空白。
最後一個陳述式的輸出內容就是最終結果。

舉例來說，您可以使用線性查詢陳述式，找出轉移至封鎖帳戶的最大金額。下列查詢會找出轉出至封鎖帳戶的金額最大的帳戶及其擁有者。

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;

下表顯示各陳述式之間傳遞的中繼結果，說明這項程序。為求簡潔，這裡只列出部分屬性。

陳述式中間結果 (縮寫)

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	owns	owner
`{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`

結果大致如下：

account_id	owner_name
`7`	`Alex`

回傳敘述

RETURN 陳述式會指定要從相符模式傳回的內容。可存取圖表模式變數，並包含運算式和其他子句，例如 ORDER BY 和 GROUP BY。

BigQuery Graph 不支援以查詢結果的形式傳回圖表元素。如要傳回整個圖表元素，請使用 TO_JSON 函式。

以 JSON 格式傳回圖表元素

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;

結果大致如下：

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"}}`

使用 `NEXT` 關鍵字撰寫較大的查詢

您可以使用 NEXT 關鍵字，鏈結多個圖形線性查詢陳述式。第一個陳述式會收到空白輸入，後續每個陳述式的輸出則會成為下一個陳述式的輸入。

以下範例會鏈結多個圖表線性陳述式，找出收到最多轉帳的帳戶擁有者。您可以使用同一個變數 (例如 account)，在多個線性陳述式中參照同一個圖表元素。

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;

結果大致如下：

account_id	owner_name	num_incoming_transfers
`16`	`Lee`	`3`

您也可以將線性查詢陳述式與集合運算子結合。

函式和運算式

您可以在圖形查詢中使用所有 GoogleSQL 函式 (包括匯總和純量函式)、運算子和條件運算式。BigQuery Graph 也支援只能用於圖表查詢的 GQL 函式和 GQL 運算子。

下列查詢在圖表查詢中混合使用 GQL 和 SQL 函式及運算子：

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;

結果大致如下：

標籤	帳戶	位置	使用者圖示
`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"}}`

子查詢

「子查詢」是巢狀結構在其他查詢中的查詢。圖表查詢中的子查詢適用下列規則：

子查詢會包含在一組大括號 {} 內。
子查詢會以 GRAPH 子句開頭，指定範圍內的圖。指定的圖表不一定要與外部查詢中使用的圖表相同。
在子查詢範圍外宣告的圖表模式變數，無法在子查詢內再次宣告，但可以在子查詢內的運算式或函式中參照。

使用子查詢找出每個帳戶的轉帳總數

以下查詢說明如何使用 VALUE 子查詢。子查詢會以大括號 {} 括住，並加上 VALUE 關鍵字。查詢會傳回從帳戶發起的轉帳總數。

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;

結果大致如下：

名稱	account_id	num_transfers
`Alex`	`7`	`2`
`Dana`	`20`	`2`
`Lee`	`16`	`1`

如需支援的子查詢運算式清單，請參閱「BigQuery Graph 子查詢」。

查詢參數

您可以使用參數查詢 BigQuery Graph。詳情請參閱語法，並瞭解如何執行參數化查詢。

下列查詢會比對 id 值與查詢參數相符的 Person 節點：

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

同時查詢圖表和資料表

您可以使用 GRAPH_TABLE 運算子，結合圖形查詢和 SQL 查詢。

GRAPH_TABLE 運算子會採用線性圖表查詢，並以表格形式傳回結果，可整合至 SQL 查詢。這項互通性可讓您使用非圖表內容豐富圖表查詢結果，反之亦然。

舉例來說，您可以建立 CreditReports 資料表，並插入幾份信用報告，如以下範例所示：

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);

接著，您可以透過 GRAPH_TABLE 中的圖表模式比對，找出特定人員，並將圖表查詢結果與 CreditReports 資料表彙整，擷取信用評分。

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;

結果大致如下：

person_id	latest_credit_score
`1`	`700`
`2`	`800`

後續步驟

瞭解如何建立及查詢圖表。
進一步瞭解如何設計圖表結構定義。
瞭解如何以圖表呈現查詢結果。

圖表查詢總覽

查詢結構

圖表模式比對

節點模式

找出所有節點

找出所有具有特定標籤的節點

找出與標籤運算式相符的所有節點

找出符合標籤運算式和屬性篩選條件的所有節點

邊緣模式

找出所有標籤相符的邊

找出符合標籤運算式和屬性篩選器的所有邊

使用任何方向邊緣模式尋找所有邊緣

路徑模式

使用路徑模式找出特定節點的所有路徑

量化路徑模式

比對量化邊緣模式

比對量化路徑模式

群組變數

存取權群組變數

路徑搜尋前置字串

使用 ANY 進行比對

使用 ANY SHORTEST 進行比對

使用 ANY CHEAPEST 進行比對

圖表模式

使用圖形模式進行比對

線性查詢陳述式

回傳敘述

以 JSON 格式傳回圖表元素

使用 NEXT 關鍵字撰寫較大的查詢

函式和運算式

子查詢

使用子查詢找出每個帳戶的轉帳總數

查詢參數

同時查詢圖表和資料表

後續步驟

使用 `ANY` 進行比對

使用 `ANY SHORTEST` 進行比對

使用 `ANY CHEAPEST` 進行比對

使用 `NEXT` 關鍵字撰寫較大的查詢