Введение в язык запросов Cypher

Язык запросов Cypher изначально разработан специально для графовой СУБД Neo4j. Целью Cypher является предоставить человеко-читаемый язык запросов к графовым базам данных похожий на SQL. На сегодня Cypher поддерживается несколькими графовыми СУБД. Для стандартизации Cypher была создана организация openCypher.

Основы работы с СУБД Neo4j описаны в статье Основы работы с Neo4j в браузере.

Для знакомства с Cypher рассмотрим пример генеалогического дерева заимствованный из классического учебника по Прологу за авторством И. Братко. На этом примере будет показано как добавлять узлы и связи в граф, как им назначать метки и атрибуты и как задавать вопросы.

Итак, пусть мы имеем генеалогическое дерево, представленное на картинке ниже.

Посмотрим как сформировать соответствующий граф на языке Cypher:

CREATE (pam:Person {name: "Pam"}),
  (tom:Person {name: "Tom"}),
  (kate:Person {name: "Kate"}),
  (mary:Person {name: "Mary"}),
  (bob:Person {name: "Bob"}),
  (liz:Person {name: "Liz"}),
  (dick:Person {name: "Dick"}),
  (ann:Person {name: "Ann"}),
  (pat:Person {name: "Pat"}),
  (jack:Person {name: "Jack"}),
  (jim:Person {name: "Jim"}),
  (joli:Person {name: "Joli"}),
  (pam)-[:PARENT]->(bob),
  (tom)-[:PARENT]->(bob),
  (tom)-[:PARENT]->(liz),
  (kate)-[:PARENT]->(liz),
  (mary)-[:PARENT]->(ann),
  (bob)-[:PARENT]->(ann),
  (bob)-[:PARENT]->(pat),
  (dick)-[:PARENT]->(jim),
  (ann)-[:PARENT]->(jim),
  (pat)-[:PARENT]->(joli),
  (jack)-[:PARENT]->(joli)

Запрос CREATE на добавление данных в графовую СУБД состоит из двух частей: добавление узлов и добавление связей между ними. Каждому добавляемому узлу назначено в рамках данного запроса имя, которое затем использовано при создании связей. Узлы и связи могут хранить документы. В нашем случае узлы содержат документы с полями name, а связи документов не содержат. Также узлы и связи могут быть помечены. В нашем случае узлам назначена метка Person, а связям PARENT. Метка в запросах выделяется двоеточием перед её названием.

Итак, Neo4j нам сообщил, что: Added 12 labels, created 12 nodes, set 12 properties, created 11 relationships, completed after 9 ms.

Посмотрим, что у нас получилось:

MATCH (p:Person) RETURN p

Никто не запрещает нам отредактировать внешний вид получившегося графа:

Что с этим можно делать? Можно убедиться в том, что, например, Pam является
родителем Bob'а:

MATCH ans = (:Person {name: "Pam"})-[:PARENT]->(:Person {name: "Bob"})
RETURN ans

Получим соответствующий подграф:

Однако это не совсем то, что нам надо. Изменим запрос:

MATCH ans = (:Person {name: "Pam"})-[:PARENT]->(:Person {name: "Bob"})
RETURN ans IS NOT NULL

Теперь в ответ получаем true. А если спросим:

MATCH ans = (:Person {name: "Pam"})-[:PARENT]->(:Person {name: "Liz"})
RETURN ans IS NOT NULL

То ничего не получим… Здесь нужно добавить слово OPTIONAL, тогда если
результат будет пуст, то будет возвращаться false:

OPTIONAL MATCH ans = (:Person {name: "Pam"})-[:PARENT]->(:Person {name: "Liz"})
RETURN ans IS NOT NULL

Теперь получаем ожидаемый ответ false.

Далее, можно посмотреть, кто кому является родителем:

MATCH (p1:Person)-[:PARENT]->(p2:Person) RETURN p1, p2

Откроем вкладку результата с надписью Text и увидим таблицу с двумя колонками:

╒═══════════════╤═══════════════╕
│"p1"           │"p2"           │
╞═══════════════╪═══════════════╡
│{"name":"Pam"} │{"name":"Bob"} │
├───────────────┼───────────────┤
│{"name":"Tom"} │{"name":"Bob"} │
├───────────────┼───────────────┤
│{"name":"Tom"} │{"name":"Liz"} │
├───────────────┼───────────────┤
│{"name":"Kate"}│{"name":"Liz"} │
├───────────────┼───────────────┤
│{"name":"Mary"}│{"name":"Ann"} │
├───────────────┼───────────────┤
│{"name":"Bob"} │{"name":"Ann"} │
├───────────────┼───────────────┤
│{"name":"Bob"} │{"name":"Pat"} │
├───────────────┼───────────────┤
│{"name":"Dick"}│{"name":"Jim"} │
├───────────────┼───────────────┤
│{"name":"Ann"} │{"name":"Jim"} │
├───────────────┼───────────────┤
│{"name":"Pat"} │{"name":"Joli"}│
├───────────────┼───────────────┤
│{"name":"Jack"}│{"name":"Joli"}│
└───────────────┴───────────────┘

Что ещё мы можем узнать? Например, кто является родителем конкретного члена рода, например, для Bob'а:

MATCH (parent:Person)-[:PARENT]->(:Person {name: "Bob"}) RETURN parent.name

╒═════════════╕
│"parent.name"│
╞═════════════╡
│"Tom"        │
├─────────────┤
│"Pam"        │
└─────────────┘

Здесь в качестве ответа мы запрашиваем не весь узел, а только его конкретный атрибут.

Также можем узнать, кто дети Bob'а:

MATCH (:Person {name: "Bob"})-[:PARENT]->(child:Person) RETURN child.name

╒════════════╕
│"child.name"│
╞════════════╡
│"Ann"       │
├────────────┤
│"Pat"       │
└────────────┘

Ещё мы можем поинтересоваться, у кого есть дети:

MATCH (parent:Person)-[:PARENT]->(:Person) RETURN parent.name

╒═════════════╕
│"parent.name"│
╞═════════════╡
│"Pam"        │
├─────────────┤
│"Tom"        │
├─────────────┤
│"Tom"        │
├─────────────┤
│"Kate"       │
├─────────────┤
│"Mary"       │
├─────────────┤
│"Bob"        │
├─────────────┤
│"Bob"        │
├─────────────┤
│"Dick"       │
├─────────────┤
│"Ann"        │
├─────────────┤
│"Pat"        │
├─────────────┤
│"Jack"       │
└─────────────┘

Хм, Tom и Bob встретились по два раза, исправим это:

MATCH (parent:Person)-[:PARENT]->(:Person) RETURN DISTINCT parent.name

Мы добавили в возвращаемый результат запроса слово DISTINCT, по смыслу
аналогичное таковому в SQL.

╒═════════════╕
│"parent.name"│
╞═════════════╡
│"Pam"        │
├─────────────┤
│"Tom"        │
├─────────────┤
│"Kate"       │
├─────────────┤
│"Mary"       │
├─────────────┤
│"Bob"        │
├─────────────┤
│"Dick"       │
├─────────────┤
│"Ann"        │
├─────────────┤
│"Pat"        │
├─────────────┤
│"Jack"       │
└─────────────┘

Можно также заметить, что Neo4j возвращает нам родителей в порядке их ввода в запросе CREATE.

Давайте теперь спросим, кто является дедушкой или бабушкой:

MATCH (grandparent:Person)-[:PARENT]->()-[:PARENT]->(:Person)
RETURN DISTINCT grandparent.name

Отлично, всё так и есть:

╒══════════════════╕
│"grandparent.name"│
╞══════════════════╡
│"Tom"             │
├──────────────────┤
│"Pam"             │
├──────────────────┤
│"Bob"             │
├──────────────────┤
│"Mary"            │
└──────────────────┘

В шаблоне запроса мы использовали промежуточный безымянный узел () и две связи типа PARENT.

Выясним теперь кто является отцом. Отцом является мужчина, у которого есть ребёнок. Таким образом, нам не хватает данных о том, кто является мужчиной. Соответственно, для определения, кто является мамой, потребуется знать, кто является женщиной. Добавим соответствующие сведения в нашу базы данных. Для этого мы присвоим метки Male и Female уже существующим узлам.

MATCH (p:Person)
WHERE p.name IN ["Tom", "Dick", "Bob", "Jim", "Jack"]
SET p:Male

MATCH (p:Person)
WHERE p.name IN ["Pam", "Kate", "Mary", "Liz", "Ann", "Pat", "Joli"]
SET p:Female

Поясним, что мы здесь сделали: мы выбрали все узлы с меткой Person, проверили их
свойство name по заданному списку, задаваемому в квадратных скобках, и присвоили подходящим узлам метку Male или Female соответственно.

Проверим:

MATCH (p:Person) WHERE p:Male RETURN p.name

╒════════╕
│"p.name"│
╞════════╡
│"Tom"   │
├────────┤
│"Bob"   │
├────────┤
│"Dick"  │
├────────┤
│"Jack"  │
├────────┤
│"Jim"   │
└────────┘

MATCH (p:Person) WHERE p:Female RETURN p.name

╒════════╕
│"p.name"│
╞════════╡
│"Pam"   │
├────────┤
│"Kate"  │
├────────┤
│"Mary"  │
├────────┤
│"Liz"   │
├────────┤
│"Ann"   │
├────────┤
│"Pat"   │
├────────┤
│"Joli"  │
└────────┘

Мы запросили все узлы с меткой Person, у которой есть также метка Male или Female, соответственно. Но мы могли бы составить наши запросы несколько иначе:

MATCH (p:Person:Male) RETURN p.name
MATCH (p:Person:Female) RETURN p.name

Давайте ещё раз взглянем на наш граф визуально:

Neo4j Browser раскрасил узлы в два разных цвета в соответствии с метками Male и
Female.

Отлично, теперь мы можем запросить из базы данных всех отцов:

MATCH (p:Person:Male)-[:PARENT]->(:Person) RETURN DISTINCT p.name

╒════════╕
│"p.name"│
╞════════╡
│"Tom"   │
├────────┤
│"Bob"   │
├────────┤
│"Dick"  │
├────────┤
│"Jack"  │
└────────┘

И матерей:

MATCH (p:Person:Female)-[:PARENT]->(:Person) RETURN DISTINCT p.name

╒════════╕
│"p.name"│
╞════════╡
│"Pam"   │
├────────┤
│"Kate"  │
├────────┤
│"Mary"  │
├────────┤
│"Ann"   │
├────────┤
│"Pat"   │
└────────┘

Давайте теперь сформулируем отношения брат и сестра. X является братом для Y,
если он мужчина, и для X и Y имеется хотя бы один общий родитель. Аналогично для
отношения сестры.

Отношение брат на Cypher:

MATCH (brother:Person:Male)<-[:PARENT]-()-[:PARENT]->(p:Person)
RETURN brother.name, p.name

╒══════════════╤════════╕
│"brother.name"│"p.name"│
╞══════════════╪════════╡
│"Bob"         │"Liz"   │
└──────────────┴────────┘

Отношение сестра на Cypher:

MATCH (sister:Person:Female)<-[:PARENT]-()-[:PARENT]->(p:Person)
RETURN sister.name, p.name

╒═════════════╤════════╕
│"sister.name"│"p.name"│
╞═════════════╪════════╡
│"Liz"        │"Bob"   │
├─────────────┼────────┤
│"Ann"        │"Pat"   │
├─────────────┼────────┤
│"Pat"        │"Ann"   │
└─────────────┴────────┘

Итак, мы можем узнавать кто чей родитель, а также кто чей дедушка или бабушка. А как быть с предками более дальними? С прадедушками, прапрадедушками или так далее? Не будем же мы для каждого такого случая писать соответствующее правило, да и всё проблематичней это будет с каждым разом. На самом деле всё просто: X является для Y предком, если он является предком для родителя Y. Cypher предоставляет паттерн *, позволяющий потребовать последовательность связей любой длины:

MATCH (p:Person)-[*]->(s:Person) RETURN DISTINCT p.name, s.name

Есть в этом правда одна проблема: это будут любые связи. Добавим указание на связь PARENT:

MATCH (p:Person)-[:PARENT*]->(s:Person) RETURN DISTINCT p.name, s.name

Чтобы не увеличивать длину статьи, найдём всех предков Joli:

MATCH (p:Person)-[:PARENT*]->(:Person {name: "Joli"}) RETURN DISTINCT p.name

╒════════╕
│"p.name"│
╞════════╡
│"Jack"  │
├────────┤
│"Pat"   │
├────────┤
│"Bob"   │
├────────┤
│"Pam"   │
├────────┤
│"Tom"   │
└────────┘

Рассмотрим более сложное правило для выяснения кто кому является родственником.
Во-первых, родственниками являются предки и потомки, например, сын и мать, бабушка и внук. Во-вторых, родственниками являются братья и сёстры в том числе двоюродные, троюродные и так далее, что в терминах предков означает, что у них общий предок. И, в-третьих, родственниками считаются те, у кого общие потомки, например, муж и жена.

На Cypher для множества паттернов нужно воспользоваться UNION:

MATCH (r1:Person)-[:PARENT*]-(r2:Person)
RETURN DISTINCT r1.name, r2.name
UNION
MATCH (r1:Person)<-[:PARENT*]-(:Person)-[:PARENT*]->(r2:Person)
RETURN DISTINCT r1.name, r2.name
UNION
MATCH (r1:Person)-[:PARENT*]->(:Person)<-[:PARENT*]-(r2:Person)
RETURN DISTINCT r1.name, r2.name

Здесь, в первом правиле, использованы связи, направление которых нам неважно. Указывается такая связь без стрелки, просто тире -. Второе и третье правило записаны очевидным, уже знакомым образом.

Мы не будем здесь приводить результат тотального запроса, скажем только то, что найденных пар родственников 132, что согласуется с вычисленным значением как число упорядоченных пар из 12. Мы могли бы также конкретизировать данный запрос, заменив вхождение переменной r1 или r2 на (:Person {name: "Liz"}) к примеру, однако в нашем случае в этом нет большого смысла, так как все персоны в нашей базе данных очевидно являются родственниками.

На этом мы закончим рассматривать выявление связей между персонами в нашей базе данных.

На последок рассмотрим как удалять узлы и связи.

Для удаления всех наших персон, можно выполнить запрос:

MATCH (p:Person) DELETE p

Однако, Neo4j нам сообщит, что нельзя удалить узлы, у которых есть связи.
Поэтому удалим сначала связи и затем повторим удаление узлов:

MATCH (p1:Person)-[r]->(p2:Person) DELETE r

Что мы сейчас сделали: сопоставили две персоны, между которыми есть связь, поименовали эту связь как r и затем удалили её.

Заключение

В статье на простом примере социального графа показано, как использовать возможности языка запросов Cypher. Более подробная информация о языке Cypher может быть найдена по ссылкам ниже.

Ссылки

• Neo4j: An Introduction to Cypher
• Neo4j Cypher Refcard
• openCypher

Библиография

• Робинсон Ян, Вебер Джим, Эифрем Эмиль. Графовые базы данных. Новые возможности
  для работы со связанными данными / пер. с англ. – 2-е изд. – М.: ДМК-Пресс,
  2016 – 256 с.
• Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта:
  пер. с англ. – М.: Мир, 1990. – 560 с.: ил.

Послесловие

Автору статьи известно только две компании (обе из Санкт-Петербурга), которые для своих продуктов используют графовые СУБД. Но хотелось бы знать, как много компаний читателей этой статьи используют их в своих разработках. Поэтому предлагаю поучаствовать в опросе. Пишите также о своём опыте в комментариях, очень интересно будет узнать.

Автор: Евгений А. Симоненко

Источник