ArangoDB — Примеры запросов AQL

В этой главе мы рассмотрим несколько примеров запросов AQL к базе данных актеров и фильмов . Эти запросы основаны на графиках.

проблема

Имея коллекцию актеров, коллекцию фильмов и коллекцию ребер actIn (со свойством year) для соединения вершины, как показано ниже —

[Актер] <- сниматься в -> [Фильм]

Как мы получаем —

• Все актеры, которые действовали в «movie1» ИЛИ «movie2»?
• Все актеры, которые снимались в фильмах «кино1» и «кино2»?
• Все общие фильмы между «актер1» и «актер2»?
• Все актеры, которые снимались в 3 и более фильмах?
• Во всех фильмах, где снимались ровно 6 актеров?
• Количество актеров по фильмам?
• Количество фильмов по актеру?
• Количество фильмов, сыгранных актером в период с 2005 по 2010 год?

Решение

В процессе решения и получения ответов на вышеупомянутые запросы мы будем использовать Arangosh для создания набора данных и выполнения запросов по нему. Все запросы AQL являются строками и могут быть просто скопированы в ваш любимый драйвер вместо Arangosh.

Давайте начнем с создания набора тестовых данных в Арангоше. Сначала скачайте этот файл —

# wget -O dataset.js
https://drive.google.com/file/d/0B4WLtBDZu_QWMWZYZ3pYMEdqajA/view?usp=sharing

Выход

...
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: unspecified [text/html]
Saving to: ‘dataset.js’
dataset.js [ <=> ] 115.14K --.-KB/s in 0.01s
2017-09-17 14:19:12 (11.1 MB/s) - ‘dataset.js’ saved [117907]

В выводе выше вы можете видеть, что мы загрузили файл JavaScript dataset.js. Этот файл содержит команды Arangosh для создания набора данных в базе данных. Вместо того, чтобы копировать и вставлять команды одну за другой, мы будем использовать опцию —javascript.execute на Arangosh, чтобы выполнять несколько команд неинтерактивно. Считайте, что это команда спасателей жизни!

Теперь выполните следующую команду на оболочке —

$ arangosh --javascript.execute dataset.js

Введите пароль при появлении запроса, как вы можете видеть на скриншоте выше. Теперь мы сохранили данные, поэтому мы создадим запросы AQL, чтобы ответить на конкретные вопросы, поднятые в начале этой главы.

Первый вопрос

Давайте возьмем первый вопрос: все актеры, которые действовали в «movie1» ИЛИ «movie2» . Предположим, мы хотим найти имена всех актеров, которые действовали в «TheMatrix» ИЛИ «TheDevilsAdvocate» —

Мы начнем с одного фильма за раз, чтобы получить имена актеров —

127.0.0.1:8529@_system> db._query("FOR x IN ANY 'movies/TheMatrix' actsIn
OPTIONS {bfs: true, uniqueVertices: 'global'} RETURN x._id").toArray();

Выход

Мы получим следующий вывод —

[
   "actors/Hugo",
   "actors/Emil",
   "actors/Carrie",
   "actors/Keanu",
   "actors/Laurence"
]

Теперь мы продолжаем формировать UNION_DISTINCT из двух запросов NEIGHBORS, которые будут решением —

127.0.0.1:8529@_system> db._query("FOR x IN UNION_DISTINCT ((FOR y IN ANY
'movies/TheMatrix' actsIn OPTIONS {bfs: true, uniqueVertices: 'global'} RETURN
y._id), (FOR y IN ANY 'movies/TheDevilsAdvocate' actsIn OPTIONS {bfs: true,
uniqueVertices: 'global'} RETURN y._id)) RETURN x").toArray();

Выход

[
   "actors/Charlize",
   "actors/Al",
   "actors/Laurence",
   "actors/Keanu",
   "actors/Carrie",
   "actors/Emil",
   "actors/Hugo"
]

Второй вопрос

Давайте теперь рассмотрим второй вопрос: все актеры, которые участвовали как в «movie1», так и в «movie2» . Это почти идентично вопросу выше. Но на этот раз нас интересует не СОЮЗ, а ПЕРЕКЛЮЧЕНИЕ —

127.0.0.1:8529@_system> db._query("FOR x IN INTERSECTION ((FOR y IN ANY
'movies/TheMatrix' actsIn OPTIONS {bfs: true, uniqueVertices: 'global'} RETURN
y._id), (FOR y IN ANY 'movies/TheDevilsAdvocate' actsIn OPTIONS {bfs: true,
uniqueVertices: 'global'} RETURN y._id)) RETURN x").toArray();

Выход

Мы получим следующий вывод —

[
   "actors/Keanu"
]

Третий вопрос

Давайте теперь рассмотрим третий вопрос: все обычные фильмы между «actor1» и «actor2» . Это фактически идентично вопросу об общих актерах в movie1 и movie2. Нам просто нужно изменить начальные вершины. В качестве примера, давайте найдем все фильмы, где Хьюго Уивинг («Хьюго») и Киану Ривз снимаются вместе —

127.0.0.1:8529@_system> db._query(
   "FOR x IN INTERSECTION (
      (
         FOR y IN ANY 'actors/Hugo' actsIn OPTIONS 
         {bfs: true, uniqueVertices: 'global'}
          RETURN y._id
      ),
      
      (
         FOR y IN ANY 'actors/Keanu' actsIn OPTIONS 
         {bfs: true, uniqueVertices:'global'} RETURN y._id
      )
   ) 
   RETURN x").toArray();

Выход

Мы получим следующий вывод —

[
   "movies/TheMatrixReloaded",
   "movies/TheMatrixRevolutions",
   "movies/TheMatrix"
]

Четвертый вопрос

Давайте теперь рассмотрим четвертый вопрос. Все актеры, которые снялись в 3 и более фильмах . Этот вопрос другой; мы не можем использовать функцию соседей здесь. Вместо этого мы будем использовать краевой индекс и оператор COLLECT AQL для группировки. Основная идея состоит в том, чтобы сгруппировать все ребра по их startVertex (который в этом наборе данных всегда является актером). Затем мы удаляем всех актеров с менее чем 3 фильмами из результата, так как здесь мы включили количество фильмов, в которых актер сыграл —

127.0.0.1:8529@_system> db._query("FOR x IN actsIn COLLECT actor = x._from WITH
COUNT INTO counter FILTER counter >= 3 RETURN {actor: actor, movies:
counter}"). toArray()

Выход

[
   {
      "actor" : "actors/Carrie",
      "movies" : 3
   },
   
   {
      "actor" : "actors/CubaG",
      "movies" : 4
   },

   {
      "actor" : "actors/Hugo",
      "movies" : 3
   },

   {
      "actor" : "actors/Keanu",
      "movies" : 4
   },

   {
      "actor" : "actors/Laurence",
      "movies" : 3
   },

   {
      "actor" : "actors/MegR",
      "movies" : 5
   },

   {
      "actor" : "actors/TomC",
      "movies" : 3
   },
   
   {
      "actor" : "actors/TomH",
      "movies" : 3
   }
]

По оставшимся вопросам мы обсудим формирование запроса и предоставим только запросы. Читатель должен выполнить запрос самостоятельно на терминале Arangosh.

Пятый вопрос

Давайте теперь рассмотрим пятый вопрос: все фильмы, в которых снялись ровно 6 актеров . Та же идея, что и в запросе ранее, но с фильтром равенства. Однако теперь нам нужен фильм вместо актера, поэтому мы возвращаем атрибут _to —

db._query("FOR x IN actsIn COLLECT movie = x._to WITH COUNT INTO counter FILTER
counter == 6 RETURN movie").toArray()

Количество актеров по фильмам?

Мы помним в нашем наборе данных _to на краю соответствует фильму, поэтому мы считаем, как часто появляется один и тот же _to . Это количество актеров. Запрос почти идентичен запросам до, но без фильтра после COLLECT —

db._query("FOR x IN actsIn COLLECT movie = x._to WITH COUNT INTO counter RETURN
{movie: movie, actors: counter}").toArray()

Шестой вопрос

Давайте теперь рассмотрим шестой вопрос: количество фильмов актера .

То, как мы нашли решения для наших вышеупомянутых запросов, поможет вам найти решение и для этого запроса.