图数据库的查询语句

图数据库的查询语句

随着分布式系统、物联网、社交网络等在数据规模和复杂性方面的不断递增，关系数据库在一些场景下表现出了不足。而图数据库则具有天然的可扩展性和灵活性，适用于更为复杂的数据模型。

图数据库可以将数据存储为图形结构，即节点和边。节点代表实体，边代表实体间的关系。在进行查询时，图数据库能够充分利用这种结构来处理和查询数据。在这篇文章中，我们将介绍图数据库的查询语句。

图遍历

图遍历是图数据库最常用的查询技术。图遍历的核心是从一个或多个起始节点开始，沿着图上的边遍历并找到符合特定条件的节点和边。这里介绍两个基本的图遍历查询语句。

深度优先遍历

深度优先遍历（DFS，Depth-First-Search）是一种从根节点开始依次向下访问每一个节点的遍历方式。其查询语句如下：

MATCH (start)-[*n]-() WHERE ID(start)=1 RETURN n

• MATCH (start)：匹配起始节点。
• -[n]-()：通过号表示任意深度的关联，任意深度可能包括0。
• WHERE ID(start)=1：限定起始节点ID为1。
• RETURN n：返回符合条件的节点。

上述查询语句表示查询起始节点ID为1的任意深度的子节点。

广度优先遍历

广度优先遍历（BFS，Breadth-First-Search）是先访问离起始节点最近的节点，然后根据先进先出的原则逐层遍历下去。其查询语句如下：

MATCH (n:Person)-[:Friend*1..2]-(m:Person) WHERE n.name='Tom' RETURN m

• MATCH (n:Person)：匹配起始节点标签为Person的节点。
• -[:Friend*1..2]-：表示距离当前节点最近的朋友节点，距离是1或2。
• (m:Person)：限定终止节点标签为