edge数据库的查询语句

时间: 2024-07-01 16:00:16 浏览: 57
Edge数据库是一种图形数据库,专门用于存储和查询复杂的网络数据,如社交网络、路线图或推荐系统中的节点和边。在EdgeDB中,查询通常使用一种名为EdgeQL的声明性查询语言,它结合了SQL和图形API的概念。 EdgeQL查询语句的特点包括: 1. **节点查询**: - 使用`SELECT`关键字选取节点:`SELECT Node {property1, property2}` 从`Node`类型中选择节点,并返回指定属性。 - 通过边(关系)连接节点:`MATCH (a)-[:REL_TYPE]->(b)` 查询具有特定关系类型的边连接的两个节点。 2. **边查询**: - `MATCH`命令可以用来找到特定边路径:`MATCH (node)-[rels*]->(otherNode)` 查找从一个节点到另一个节点的所有可能路径。 3. **过滤条件**: - `WHERE`子句用于添加过滤条件:`MATCH (node) WHERE node.property = 'value'` 4. **集合操作**: - `UNION` 和 `EXCEPT` 用于合并或排除结果集:`SELECT ... UNION SELECT ...` 5. **变量和参数**: - 使用`$var`来定义变量和占位符,方便动态查询:`MATCH (n:User {id: $userId})` 6. **聚合函数**: - 对边或节点进行计数、平均等操作:`COUNT(rels)` 或 `AVG(node.property)` 7. **子查询**: - 可以嵌套其他查询以获取更复杂的结构信息。 EdgeQL还支持事务、事务回滚、事务隔离级别等高级特性。不过,请注意,实际使用中,具体查询语句会根据你的数据库模型和数据结构有所不同。

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import networkx as nx from neo4j import GraphDatabase from torch_geometric.data import Data # Connect to Neo4j database driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password)) # Define a Cypher query to retrieve nodes and relationships from Neo4j query = """ MATCH (n)-[r]->(m) RETURN id(n) AS source, id(m) AS target, type(r) AS edge_type, labels(n) AS source_labels, labels(m) AS target_labels, properties(n) AS source_props, properties(m) AS target_props """ # Execute the query and retrieve the results with driver.session() as session: results = session.run(query) # Convert the query results to a NetworkX graph graph = nx.MultiDiGraph() for record in results: graph.add_edge(record['source'], record['target'], key=record['edge_type'], source_labels=record['source_labels'], target_labels=record['target_labels'], source_props=record['source_props'], target_props=record['target_props']) # Convert the NetworkX graph to a PyTorch Geometric Data object x = [] edge_index = [] edge_attr = [] for node in graph.nodes(): node_attrs = [] for label in graph.nodes[node]['labels']: node_attrs.append(label) for prop in graph.nodes[node]['source_props']: node_attrs.append(prop) x.append(node_attrs) for source, target, data in graph.edges(keys=True, data=True): edge_index.append([source, target]) edge_attrs = [] for label in data['source_labels']: edge_attrs.append(label) for prop in data['properties']: edge_attrs.append(prop) edge_attr.append(edge_attrs) data = Data(x=torch.tensor(x), edge_index=torch.tensor(edge_index).t().contiguous(), edge_attr=torch.tensor(edge_attr))详细注释

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