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PostgreSQL图(graph）的递归查询实例

 更新时间：2019年12月15日 11:21:26   作者：wait4friend  
这篇文章主要给大家介绍了关于PostgreSQL图(graph）的递归查询的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用PostgreSQL具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧

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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);
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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;
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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)
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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;
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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)
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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"},
   ],
 
  }
 ]
};
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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;
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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  ;
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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，谢谢大家对脚本之家的支持。

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