SQL Server 和 Azure SQL 数据库中的图形处理

项目
06/29/2023

适用于： SQL Server 2017 (14.x) 及更高版本 Azure SQL 数据库 Azure SQL 托管实例

SQL Server提供图形数据库功能来为多对多关系建模。图形关系集成到 Transact-SQL 中，并获得了使用 SQL Server 作为基础数据库管理系统的好处。

什么是图形数据库？

图数据库是节点（或顶点）和边缘（或关系）的集合。节点表示实体（例如，某个人或组织），边缘表示该实体连接的两个节点之间的关系（例如，爱好或朋友）。节点和边缘都可以具有与之关联的属性。下面是使图形数据库独一无二的某些功能：

边缘或关系是图形数据库中的第一类实体，可以带有关联的特性或属性。
单个边缘可以灵活连接图形数据库中的多个节点。
可以轻松表达模式匹配和多跃点导航查询。
可以轻松表达传递闭包和多态查询。

何时使用图形数据库

关系数据库可以实现图形数据库所能实现的一切。但是，图形数据库可以更轻松地表达某些类型的查询。此外，通过特定的优化，某些查询的性能可能更好。选择关系数据库或图形数据库取决于以下因素：

应用程序具有分层数据。 HierarchyID 数据类型可用于实现层次结构，但它有一些限制。例如，它不允许为一个节点存储多个父级。
应用程序具有复杂的多对多关系;随着应用程序的发展，会添加新的关系。
需要分析互联的数据和关系。

SQL Server 2017 (14.x) 中引入的图形功能

SQL Server 2017 中引入了以下功能。

创建图形对象

Transact-SQL 扩展允许用户创建节点表或边缘表。节点和边缘都可以具有关联的属性。由于节点和边缘存储为表，因此节点或边缘表支持关系表上支持的所有操作。下面是一个示例：

CREATE TABLE Person (ID INTEGER PRIMARY KEY, Name VARCHAR(100), Age INT) AS NODE;
CREATE TABLE friends (StartDate date) AS EDGE;

下图显示了如何将节点和边缘存储为表。

显示节点和边缘存储为表的关系图。

查询语言扩展

引入了新 MATCH 子句以支持模式匹配和通过图形进行多跃点导航。函数 MATCH 使用 ASCII 艺术样式语法进行模式匹配。例如，若要查找“John”的好友：：

-- Find friends of John
SELECT Person2.Name 
FROM Person Person1, Friends, Person Person2
WHERE MATCH(Person1-(Friends)->Person2)
AND Person1.Name = 'John';

完全集成到 SQL Server 数据库引擎中

图形扩展完全集成到SQL Server引擎中。使用相同的存储引擎、元数据、查询处理器等。用于存储和查询图形数据。在单个查询中跨图形和关系数据进行查询。将图形功能与其他SQL Server技术（如列存储索引、HA、R 服务等）相结合。SQL 图形还支持 SQL Server 提供的所有安全性和合规性功能。

工具和生态系统

受益于SQL Server提供的现有工具和生态系统。备份和还原、导入和导出、BCP 等工具现成即可使用。其他工具或服务（如 SSIS、SSRS 或 Power BI）使用图形表，就像它们处理关系表的方式一样。

边缘约束

边缘约束在图形边缘表上定义，是给定边缘类型可以连接的一对节点表 () 。边缘约束可帮助开发人员限制给定边缘可以连接的节点类型。

若要详细了解如何创建和使用边缘约束，请参阅边缘约束。

合并 DML

MERGE 语句基于与源表的联接结果对目标表执行插入、更新或删除操作。例如，可以根据目标表和源表之间的差异，通过插入、更新或删除目标表中的行来同步两个表。 Azure SQL Database 和 SQL Server vNext 现在支持在 MERGE 语句中使用 MATCH 谓词。也就是说，现在可以使用 MATCH 谓词将当前图形数据 (节点或边缘) 表与新数据合并，以在单个语句中指定图形关系，而不是单独的 INSERT/UPDATE/DELETE 语句。

若要详细了解如何在合并 DML 中使用 match，请参阅 MERGE 语句。

最短路径

SHORTEST_PATH函数查找关系图中任意两个节点之间的最短路径，或从给定节点到图中所有其他节点的最短路径。 SHORTEST PATH 还可用于查找可传递闭包或图形中的任意长度遍历。

后续步骤

读取 SQL Graph 数据库 - 体系结构
若要开始使用 SQL Graph，请参阅 SQL Graph 数据库 - 示例

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