מבוא ל- SQL Server 2017 Graph Databases

לפני תחילת הקורס "מפתח MS SQL Server" הכנו עבורך תרגום שימושי נוסף.

מסדי נתונים של גרפים הם טכנולוגיה חשובה לאנשי מקצוע בתחום מסדי הנתונים. אני מנסה להתעדכן בחידושים ובטכנולוגיות חדשות בתחום זה, ולאחר עבודה עם מסדי נתונים רלציוניים ו-NoSQL, אני רואה את התפקיד של מסדי נתונים גרפים הופך חשוב יותר ויותר. כאשר עובדים עם נתונים היררכיים מורכבים, לא רק מסדי נתונים מסורתיים אינם יעילים, אלא גם NoSQL. לעתים קרובות, ככל שמספר רמות החיבור וגודל מסד הנתונים גדלים, הביצועים יורדים. וככל שמערכות היחסים הופכות מורכבות יותר, מספר ה-JOIN גדל גם הוא.

כמובן שלמודל ההתייחסותי יש פתרונות לעבודה עם היררכיות (לדוגמה, שימוש ב-CTEs רקורסיבי), אבל אלו עדיין דרכים לעקיפת הבעיה. יחד עם זאת, הפונקציונליות של מסדי נתונים גרפים של SQL Server מאפשרת לך לטפל בקלות במספר רמות של היררכיה. גם מודל הנתונים וגם השאילתות מפושטים, ולכן היעילות שלהם עולה. כמות הקוד מצטמצמת משמעותית.

מסדי נתונים של גרפים הם שפה אקספרסיבית לייצוג מערכות מורכבות. טכנולוגיה זו כבר נמצאת בשימוש נרחב בתעשיית ה-IT בתחומים כמו רשתות חברתיות, מערכות נגד הונאה, ניתוח רשתות IT, המלצות חברתיות, המלצות למוצרים ותוכן.

פונקציונליות מסד הנתונים של הגרפים ב-SQL Server מתאימה לתרחישים שבהם הנתונים קשורים זה בזה מאוד ויש להם קשרים מוגדרים היטב.

מודל נתונים גרפי

גרף הוא קבוצה של קודקודים (צמתים) וקצוות (יחסים, קצה). קודקודים מייצגים ישויות, וקצוות מייצגים קשרים שהתכונות שלהם עשויות להכיל מידע.

מסד נתונים גרפים מדגים ישויות כגרף כהגדרתו בתורת הגרפים. מבני נתונים הם קודקודים וקצוות. תכונות הן תכונות של קודקודים וקצוות. חיבור הוא חיבור של קודקודים.

בניגוד למודלים אחרים של נתונים, מסדי נתונים של גרפים נותנים עדיפות ליחסים בין ישויות. לכן, אין צורך לחשב קשרים באמצעות מפתחות זרים או כל אמצעי אחר. ניתן ליצור מודלים מורכבים של נתונים באמצעות הפשטות קודקוד וקצוות בלבד.

בעולם המודרני, יצירת מערכות יחסים דורשות טכניקות מורכבות יותר ויותר. כדי לדגמן קשרים, SQL Server 2017 מציע יכולות מסד נתונים גרפים. הקודקודים והקצוות של הגרף מיוצגים כסוגים חדשים של טבלאות: NODE ו-EDGE. שאילתות גרפים משתמשות בפונקציית T-SQL חדשה בשם MATCH(). מכיוון שפונקציונליות זו מובנית בתוך SQL Server 2017, ניתן להשתמש בה בבסיסי הנתונים הקיימים שלך ללא צורך בהמרה כלשהי.

היתרונות של מודל הגרף

כיום, עסקים ומשתמשים דורשים יישומים המטפלים ביותר ויותר נתונים, תוך שהם מצפים לביצועים ואמינות גבוהים. ייצוג הנתונים כגרף מציע אמצעי נוח לטיפול בקשרים מורכבים. גישה זו פותרת בעיות רבות ועוזרת להשיג תוצאות בהקשר נתון.

נראה שיישומים רבים ייהנו משימוש במסדי נתונים גרפים בעתיד.

מודל נתונים: ממודל יחסי למודל גרף

דוגמה

נסתכל על דוגמה למבנה ארגוני עם היררכיה של עובדים: עובד מדווח למנהל, מנהל מדווח למנהל בכיר וכו'. בהתאם לחברה הספציפית, עשויות להיות כל מספר רמות בהיררכיה זו. אבל ככל שמספר הרמות גדל, חישוב קשרים במסד נתונים יחסי הופך לקשה יותר ויותר. די קשה לדמיין את ההיררכיה של העובדים, היררכיה בשיווק או קשרים ברשתות חברתיות. בואו נראה כיצד SQL Graph יכול לפתור את הבעיה של טיפול ברמות שונות של היררכיה.

עבור דוגמה זו נכין מודל נתונים פשוט. בואו ניצור טבלה של עובדים EMP עם תעודת זהות EMPNO ועמודה מ.ג.ר., המציין את המזהה של הממונה (המנהל) של העובד. כל המידע על ההיררכיה מאוחסן בטבלה זו וניתן לבצע שאילתה באמצעות עמודות EMPNO и מ.ג.ר..

התרשים הבא מציג את אותו מודל מבנה ארגוני עם ארבע רמות של קינון בצורה מוכרת יותר. עובדים הם הקודקודים של גרף מטבלה EMP. הישות "עובד" מחוברת לעצמה על ידי החיבור "מגיש" (ReportsTo). במונחי גרף, קישור הוא קצה (EDGE) המחבר צמתים (NODE) ​​של עובדים.

בואו ניצור טבלה רגילה EMP והוסיפו את הערכים שם בהתאם לתרשים לעיל.

CREATE TABLE EMP
(EMPNO INT NOT NULL,
ENAME VARCHAR(20),
JOB VARCHAR(10),
MGR INT,
JOINDATE DATETIME,
SALARY DECIMAL(7, 2),
COMMISIION DECIMAL(7, 2),
DNO INT)
 
INSERT INTO EMP VALUES
(7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, '02-MAR-1970', 8000, NULL, 2),
(7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698, '20-MAR-1971', 1600, 3000, 3),
(7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698, '07-FEB-1983', 1250, 5000, 3),
(7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839, '02-JUN-1961', 2975, 50000, 2),
(7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698, '28-FEB-1971', 1250, 14000, 3),
(7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, '01-JAN-1988', 2850, 12000, 3),
(7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, '09-APR-1971', 2450, 13000, 1),
(7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566, '09-DEC-1982', 3000, 1200, 2),
(7839, 'KING', 'PRESIDENT', NULL, '17-JUL-1971', 5000, 1456, 1),
(7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698, '08-AUG-1971', 1500, 0, 3),
(7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788, '12-MAR-1973', 1100, 0, 2),
(7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698, '03-NOV-1971', 950, 0, 3),
(7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566, '04-MAR-1961', 3000, 0, 2),
(7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, '21-JAN-1972', 1300, 0, 1)

בתמונה למטה ניתן לראות את העובדים:

• עובד עם EMPNO 7369 מציית ל-7902;
• עובד עם EMPNO 7902 מציית ל-7566
• עובד עם EMPNO 7566 מציית ל-7839

כעת נסתכל על ייצוג גרף של אותם נתונים. לקודקוד ה-EMPLOYEE מספר תכונות והוא מחובר לעצמו על ידי מערכת היחסים "כפיפים" (EmplReportsTo). EmplReportsTo הוא שם הקשר.

טבלת הקצה (EDGE) עשויה להכיל גם תכונות.

בואו ניצור טבלת צומת EmpNode

התחביר ליצירת צומת הוא די פשוט: לביטוי צור טבלה מתווסף עד הסוף "AS NODE".

CREATE TABLE dbo.EmpNode(
ID Int Identity(1,1),
EMPNO NUMERIC(4) NOT NULL,
ENAME VARCHAR(10),
MGR NUMERIC(4),
DNO INT
) AS NODE;

כעת נמיר את הנתונים מטבלה רגילה לטבלה גרפית. הַבָּא INSERT מוסיף נתונים מטבלה יחסית EMP.

INSERT INTO EmpNode(EMPNO,ENAME,MGR,DNO) select empno,ename,MGR,dno from emp

בטבלת הצמתים בעמודה מיוחדת $node_id_* מזהה הצומת מאוחסן בתור JSON. שאר העמודות בטבלה זו מכילות את תכונות הצומת.

יצירת קצוות (EDGE)

יצירת טבלת קצה דומה מאוד ליצירת טבלת צומת, אלא שהשימוש במילת המפתח "AS EDGE".

CREATE TABLE empReportsTo(Deptno int) AS EDGE

כעת נגדיר קשרים בין עובדים באמצעות עמודות EMPNO и מ.ג.ר.. תרשים המבנה הארגוני מראה בבירור כיצד לכתוב INSERT.

INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 1),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 13),20);
INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 2),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 6),10);
INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 3),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 6),10)
INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 4),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 9),30);
INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 5),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 6),30);
INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 6),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 9),30);
INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 7),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 9),30);
INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 8),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 4),30);
INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 9),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 9),30);
INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 10),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 6),30);
INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 11),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 8),30);
INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 12),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 6),30);
INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 13),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 4),30);
INSERT INTO empReportsTo  VALUES ((SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE ID = 14),
   	(SELECT $node_id FROM EmpNode WHERE id = 7),30);

טבלת הקצה המוגדרת כברירת מחדל מורכבת משלוש עמודות. ראשון, $edge_id - מזהה קצה בצורת JSON. השניים האחרים ($from_id и $to_id) מייצגים את הקשר בין צמתים. בנוסף, לקצוות יכולים להיות מאפיינים נוספים. במקרה שלנו זה כן דפטנו.

תצוגות מערכת

בתצוגת מערכת sys.tables שני טורים חדשים הופיעו:

1. הוא_קצה
2. is_node

SELECT t.is_edge,t.is_node,*
FROM sys.tables t
WHERE name like 'emp%'

ssms

אובייקטים הקשורים לגרפים ממוקמים בתיקייה Graph Tables. סמל טבלת הצומת מסומן בנקודה, ואייקון טבלת הקצה מסומן בשני עיגולים מחוברים (קצת כמו משקפיים).

ביטוי MATCH

ביטוי MATCH נלקח מ-CQL (Cypher Query Language). זוהי דרך יעילה לבצע שאילתות על מאפיינים של גרף. CQL מתחיל בביטוי MATCH.

תחביר

MATCH (<graph_search_pattern>)
 
<graph_search_pattern>::=
    {<node_alias> {
                 	{ <-( <edge_alias> )- }
               	| { -( <edge_alias> )-> }
             	<node_alias>
             	}
 	}
 	[ { AND } { ( <graph_search_pattern> ) } ]
 	[ ,...n ]
 
<node_alias> ::=
    node_table_name | node_alias
 
<edge_alias> ::=
    edge_table_name | edge_alias

דוגמאות

בואו נסתכל על כמה דוגמאות.

השאילתה שלהלן מציגה את העובדים שאליהם מדווחים סמית' והמנהל שלו.

SELECT
E.EMPNO,E.ENAME,E.MGR,E1.EMPNO,E1.ENAME,E1.MGR
FROM
    empnode e, empnode e1, empReportsTo m
WHERE
    MATCH(e-(m)->e1)
and e.ENAME='SMITH'

השאילתה הבאה מיועדת למציאת עובדים ומנהלים ברמה השנייה עבור Smith. אם תסיר את המשפט איפה, אז התוצאה תציג את כל העובדים.

SELECT
E.EMPNO,E.ENAME,E.MGR,E1.EMPNO,E1.ENAME,E1.MGR,E2.EMPNO,e2.ENAME,E2.MGR
FROM
    empnode e, empnode e1, empReportsTo m ,empReportsTo m1, empnode e2
WHERE
    MATCH(e-(m)->e1-(m1)->e2)
and e.ENAME='SMITH'

ולבסוף, בקשה לעובדים ומנהלים מהדרג השלישי.

SELECT
E.EMPNO,E.ENAME,E.MGR,E1.EMPNO,E1.ENAME,E1.MGR,E2.EMPNO,e2.ENAME,E2.MGR,E3.EMPNO,e3.ENAME,E3.MGR
FROM
    empnode e, empnode e1, empReportsTo m ,empReportsTo m1, empnode e2, empReportsTo M2, empnode e3
WHERE
    MATCH(e-(m)->e1-(m1)->e2-(m2)->e3)
and e.ENAME='SMITH'

עכשיו בואו נשנה כיוון כדי להשיג את הבוסים של סמית'.

SELECT
E.EMPNO,E.ENAME,E.MGR,E1.EMPNO,E1.ENAME,E1.MGR,E2.EMPNO,e2.ENAME,E2.MGR,E3.EMPNO,e3.ENAME,E3.MGR
FROM
    empnode e, empnode e1, empReportsTo m ,empReportsTo m1, empnode e2, empReportsTo M2, empnode e3
WHERE
    MATCH(e<-(m)-e1<-(m1)-e2<-(m2)-e3)

מסקנה

SQL Server 2017 ביסס את עצמו כפתרון ארגוני שלם למשימות IT עסקיות שונות. הגרסה הראשונה של SQL Graph מבטיחה מאוד. אפילו למרות כמה מגבלות, יש כבר מספיק פונקציונליות כדי לחקור את היכולות של גרפים.

פונקציונליות SQL Graph משולבת במלואה במנוע SQL. עם זאת, כפי שכבר נאמר, ל-SQL Server 2017 יש את המגבלות הבאות:

אין תמיכה בפולימורפיזם.

• רק חיבורים חד-כיווניים נתמכים.
• Edges לא יכול לעדכן את העמודות $from_id ו-$to_id באמצעות UPDATE.
• סגירות טרנזיטיביות אינן נתמכות, אך ניתן להשיג אותן באמצעות CTE.
• התמיכה באובייקטי OLTP בזיכרון מוגבלת.
• טבלאות זמניות (טבלה זמנית בגרסת מערכת), טבלאות מקומיות וגלובליות זמניות אינן נתמכות.
• לא ניתן להצהיר על סוגי טבלאות ומשתני טבלה כ-NODE או EDGE.
• שאילתות צולבות מסדי נתונים אינן נתמכות.
• אין דרך או אשף ישירים להמיר טבלאות רגילות לטבלאות גרפים.
• אין ממשק משתמש להצגת גרפים, אבל אתה יכול להשתמש ב-Power BI.

קרא עוד:

• כיצד SQL Server משתמש במסנני Bitmap

מקור: www.habr.com