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PostgreSQL图(graph)的递归查询实例

背景

在 树形递归查询 这篇文章,我记录了使用CTE语法查询树形结构的办法。在一个树形结构中,每一个节点最多有一个上级,可以有任意个数的下级。

在实际场景中,我们还会遇到对图( graph )的查询,图和树的最大区别是,图的节点可以有任意个数的上级和下级。如下图所示

因为图可能存在loop结构(上图红色箭头),所以在使用CTE递归的过程中,必须要破环(break loop),否则算法就会进入无限递归,永不结束。

存储和查询图结构,目前当红数据库是neo4j,但是当数据量只有十几万条的时候, PostgreSQL 完全可以胜任。

构造样本数据

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-- 每一条有向关系边都存在上游,下游两个节点

drop table if exists demo.t_rel;

create table if not exists demo.t_rel(up int , down int );

 

-- 唯一约束,避免插入相同的关系

alter table demo.t_rel add constraint udx_t_rel unique (up, down);

 

insert into demo.t_rel values (6,5),(3,7),(5,1),(1,2),(5,2),(5,7),(7,2),(2,4),(7,4);

 

-- 构造一条环数据,7-2-4-7

delete from demo.t_rel where up=4 and down=7;

insert into demo.t_rel values (4,7);

递归查询

指定节点的下级

常见的一个场景是,给定一个节点,查询这个节点的所有下级节点和路径。使用破环的算法关键如下

使用数组保存当前的路径信息。 计算下一个节点之前,判断该节点是否已经存在于路径上。如果是,就说明该点是环的起点,必须排除这个节点来达到破环的效果。 起始节点和最大深度,都是可选的。如果忽略这两个条件,就会返回完整的图信息。

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with recursive

downstream as

(

     select 1 as lvl, r.up, r.down,

             -- 保存当前路径

             array[]:: int [] || r.up || r.down as trace

         from demo.t_rel r 

     where r.up = 7 -- 指定起点

     union all

     select ds.lvl +1, r.up, r.down, ds.trace || r.down

         from demo.t_rel r , downstream ds

     where r.up = ds.down

         -- 破环

         and not r.down = any (ds.trace)

         and ds.lvl < 20 -- 最大深度

)

select * from downstream ds;

上面以节点7为开始,返回下级的所有节点和路径信息,如下。

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-- 可以看到并没有包括7-2-4-7这条环。

  lvl | up | down | trace

-----+----+------+---------

  1 | 7 | 2 | {7,2}

  1 | 7 | 4 | {7,4}

  2 | 2 | 4 | {7,2,4}

(3 rows )

指定节点的所有关联

在社交网络的场景中,我们根据一个特定的节点,查询所有的关系网。在本文的样本数据中,我们的需求就变成,同时查询指定节点的所有上级和下级。

为了方便后面的测试,我们封装一个函数

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drop function if exists f_get_rel;

 

/*

取得某个节点的相关联节点,和路径信息。

@start_node 起始节点。

@direct_flag 查询方向,-1:查找上级;1:查找下级; 0:查找上下级;

@max_depth 递归深度,即查找最多几级关系。

*/

create or replace function f_get_rel(start_node int , direct_flag int =1, max_depth int =20)

     returns table (direct int , cur_depth int , up_node int , down_node int , trace int [])

as $$

begin

 

     return query

         with recursive

         downstream as

         (

             select 1 as lvl, r.up, r.down, array[]:: int [] || r.up || r.down as trace

                 from demo.t_rel r

             where r.up = start_node

                 and direct_flag in (0, 1)

             union all

             select ds.lvl +1, r.up, r.down, ds.trace || r.down

                 from demo.t_rel r , downstream ds

             where r.up = ds.down

                 and not r.down = any (ds.trace)

                 and ds.lvl < max_depth

         ),

         upstream as

         (

             select 1 as lvl, r.up, r.down, array[]:: int [] || r.up || r.down as trace

                 from demo.t_rel r

             where r.down = start_node

                 and direct_flag in (0, -1)

             union all

             select us.lvl +1, r.up, r.down, r.up || us.trace

                 from demo.t_rel r , upstream us

             where r.down = us.up

                 and not r.up = any (us.trace)

                 and us.lvl < max_depth

         )

         select -1, us.* from upstream us

             union all

         select 1, ds.* from downstream ds

         order by 1 desc , lvl, up, down

     ;

 

end ;

$$ language plpgsql strict;

测试一下,查询节点7的所有3度关联节点信息,如下

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dap=# select * from demo.f_get_rel(7,0,3);

  direct | cur_depth | up_node | down_node | trace

--------+-----------+---------+-----------+-----------

   1 |   1 |  7 |   2 | {7,2}

   1 |   1 |  7 |   4 | {7,4}

   1 |   2 |  2 |   4 | {7,2,4}

   -1 |   1 |  3 |   7 | {3,7}

   -1 |   1 |  4 |   7 | {4,7}

   -1 |   1 |  5 |   7 | {5,7}

   -1 |   2 |  2 |   4 | {2,4,7}

   -1 |   2 |  6 |   5 | {6,5,7}

   -1 |   3 |  1 |   2 | {1,2,4,7}

   -1 |   3 |  5 |   2 | {5,2,4,7}

(10 rows )

图形显示结果

ECharts模板

在没有集成图形界面之前,使用ECharts的示例代码( 地址 ),可以直观的查看关系图谱。对官方样表进行微调之后,代码如下
注意 代码中的 data 和 links 部分需要进行替换

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option = {

  title: {

   text: '数据图谱'

  },

  tooltip: {},

  animationDurationUpdate: 1500,

  animationEasingUpdate: 'quinticInOut' ,

  series : [

   {

    type: 'graph' ,

    layout: 'force' ,

    force: {

      repulsion: 1000

     },

    focusNodeAdjacency: true ,

    symbolSize: 30,

    roam: true ,

    label: {

     normal: {

      show: true

     }

    },

    edgeSymbol: [ 'circle' , 'arrow' ],

    edgeSymbolSize: [4, 10],

    edgeLabel: {

     normal: {

      textStyle: {

       fontSize: 20

      }

     }

    },

    data: [

     { name: "2" , draggable: true , symbolSize:20},

    ],

    links: [

     { source: "2" , target: "4" },

    ],

 

   }

  ]

};

造显示用数据

构造 data 部分

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-- 根据节点的关联点数量,设置图形大小

with rel as ( select * from f_get_rel(7,0,2)),

     up_nodes as ( select up_node, count ( distinct down_node) as out_cnt from rel group by up_node),

     down_nodes as ( select down_node, count ( distinct up_node) as in_cnt from rel group by down_node),

     node_cnt as ( select up_node as node, out_cnt as cnt from up_nodes union all select * from down_nodes )

select '{ name:"' || n.node || '", draggable: true, symbolSize:' || sum (n.cnt) * 10 || '},' as node

     from node_cnt n

group by n.node

order by 1;

构造 links 部分

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select distinct r.up_node, r.down_node, '{ source:"' || r.up_node || '", target:"' || r.down_node || '"},' as links

     from f_get_rel(7,0,3) r

order by r.up_node  ;

图形显示

把构造的data和links替换到ECharts代码里面

查询节点7的所有2度关联节点信息,结果显示如下

查询节点7的所有关联节点信息(不限层级数),结果显示如下

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对服务器之家的支持。

原文链接:https://juejin.im/post/5ddfb9b1518825434771d0fc

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