开始

这是一份快速开始的手册，你可以在这里找到开始系列的教程。

Dgraph

Dgraph从头开始设计，以便在生产环境中运行，它是带有GraphQL后端的原生GraphQL数据库。它是开源的，可扩展的，分布式的，高可用性的和具有闪电般的速度。

Dgraph集群由不同的节点(Zero, Alpha和Ratel)组成，每个节点都有不同的用途：

• Dgraph Zero控制Dgraph集群，将服务器分配给一个组，并在服务器组之间重新平衡数据。
• Dgraph Alpha托管谓词(predicate)和索引(index)。谓词是与节点(node)关联的属性(facets)或两个节点之间的关系(relation)。索引是可以与谓词关联的标记器，可以使用适当的函数启用过滤。
• Ratel服务于UI来运行查询、变更和更改Schema。

你至少需要一个Dgraph Zero和一个Dgraph Alpha来启动Dgraph数据库。

这里有一个四个步骤的教程来帮助你启动和运行。

这是一个运行Dgraph的快速入门指南。如果你想了解互动的攻略，那就来看看吧。

提示：本指南针对的是强大的Dgraph查询语言，DQL是Facebook创建的一种查询语言GraphQL的变体。您可以从dgraph.io/ GraphQL中找到开始使用GraphQL的说明。

步骤一：运行 Dgraph

安装和运行Dgraph有几种方法，都可以在下载页面中找到。

让Dgraph启动并运行的最简单方法是使用dgraph/standalone这个docker映像。如果您还没有Docker，请按照这里的说明安装它：

docker run --rm -it -p "8080:8080" -p "9080:9080" -p "8000:8000" -v ~/dgraph:/dgraph "dgraph/standalone:v21.03.2"

注意：此独立映像仅用于快速启动目的。不建议在生产环境中使用。

这将启动一个容器，其中运行Dgraph Alpha、Dgraph Zero和Ratel。您会发现Dgraph数据存储在主目录的一个名为Dgraph的文件夹中。

使用变更

提示：Dgraph运行起来后，您可以通过http://localhost:8000访问Ratel。它允许基于浏览器的查询、变化和可视化。您可以通过命令行中的curl或将突变数据粘贴到Ratel中来运行下面的突变和查询。

数据集

数据集是一个电影图，其中的图节点是类型导演、演员、类型或电影的实体。

在 Dgraph 中检索数据

更改存储在Dgraph中的数据叫做变更(mutation)。到目前为止，Dgraph支持通过两种方式变更数据：RDF和JSON。下面的RDF变更存储关于星球大战系列的前三次发行和星际迷航系列电影之一的信息。提交RDF变更(通过curl或Ratel UI的mutate选项卡)将在Dgraph中存储数据：

curl "localhost:8080/mutate?commitNow=true" --silent --request POST \
 --header  "Content-Type: application/rdf" \
 --data $'
{
  set {
   _:luke <name> "Luke Skywalker" .
   _:luke <dgraph.type> "Person" .
   _:leia <name> "Princess Leia" .
   _:leia <dgraph.type> "Person" .
   _:han <name> "Han Solo" .
   _:han <dgraph.type> "Person" .
   _:lucas <name> "George Lucas" .
   _:lucas <dgraph.type> "Person" .
   _:irvin <name> "Irvin Kernshner" .
   _:irvin <dgraph.type> "Person" .
   _:richard <name> "Richard Marquand" .
   _:richard <dgraph.type> "Person" .

   _:sw1 <name> "Star Wars: Episode IV - A New Hope" .
   _:sw1 <release_date> "1977-05-25" .
   _:sw1 <revenue> "775000000" .
   _:sw1 <running_time> "121" .
   _:sw1 <starring> _:luke .
   _:sw1 <starring> _:leia .
   _:sw1 <starring> _:han .
   _:sw1 <director> _:lucas .
   _:sw1 <dgraph.type> "Film" .

   _:sw2 <name> "Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back" .
   _:sw2 <release_date> "1980-05-21" .
   _:sw2 <revenue> "534000000" .
   _:sw2 <running_time> "124" .
   _:sw2 <starring> _:luke .
   _:sw2 <starring> _:leia .
   _:sw2 <starring> _:han .
   _:sw2 <director> _:irvin .
   _:sw2 <dgraph.type> "Film" .

   _:sw3 <name> "Star Wars: Episode VI - Return of the Jedi" .
   _:sw3 <release_date> "1983-05-25" .
   _:sw3 <revenue> "572000000" .
   _:sw3 <running_time> "131" .
   _:sw3 <starring> _:luke .
   _:sw3 <starring> _:leia .
   _:sw3 <starring> _:han .
   _:sw3 <director> _:richard .
   _:sw3 <dgraph.type> "Film" .

   _:st1 <name> "Star Trek: The Motion Picture" .
   _:st1 <release_date> "1979-12-07" .
   _:st1 <revenue> "139000000" .
   _:st1 <running_time> "132" .
   _:st1 <dgraph.type> "Film" .
  }
}
' | python -m json.tool | less

提示：要通过curl使用文件提交RDF/JSON变更，可以使用curl选项--data-binary @/path/ To /mutation。--data-binary选项跳过curl的默认url编码，包括删除所有换行符。因此，通过使用--data-binary选项，您可以在文本中使用#注释，因为使用--data选项，文本中第一个#之后的任何内容都将出现在同一行，因此将被视为一个长注释。

步骤三：修改Schema

修改Schema，在某些数据上添加索引，这样查询就可以使用术语匹配、过滤和排序。

curl "localhost:8080/alter" --silent --request POST \
  --data $'
name: string @index(term) .
release_date: datetime @index(year) .
revenue: float .
running_time: int .
starring: [uid] .
director: [uid] .

type Person {
  name
}

type Film {
  name
  release_date
  revenue
  running_time
  starring
  director
}
' | python -m json.tool | less

提示：要从Ratel UI提交Schema``，请转到Schema页面，单击批量编辑，然后粘贴Schema。

步骤四：运行查询

查询所有电影

运行此查询以获取所有电影。该查询列出了所有具有主演优势的电影：

提示：您也可以在Ratel UI的query选项卡中运行DQL查询。

curl "localhost:8080/query" --silent --request POST \
  --header "Content-Type: application/dql" \
  --data $'
{
 me(func: has(starring)) {
   name
  }
}
' | python -m json.tool | less

注意GraphQL+-已重命名为Dgraph查询语言(DQL)。虽然application/dql是Content-Type头的首选值，但我们将继续支持Content-Type: application/graphql+-，以避免进行破坏性的更改。

获得1980年之后发行的所有电影

运行这个查询可以得到“1980年”之后发行的“星球大战”电影。在用户界面中尝试它，以图形的形式查看结果：

curl "localhost:8080/query" --silent --request POST \
  --header "Content-Type: application/dql" \
  --data $'
{
  me(func: allofterms(name, "Star Wars"), orderasc: release_date) @filter(ge(release_date, "1980")) {
    name
    release_date
    revenue
    running_time
    director {
     name
    }
    starring (orderasc: name) {
     name
    }
  }
}
' | python -m json.tool | less

返回结果：

{
  "data":{
    "me":[
      {
        "name":"Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back",
        "release_date":"1980-05-21T00:00:00Z",
        "revenue":534000000.0,
        "running_time":124,
        "director":[
          {
            "name":"Irvin Kernshner"
          }
        ],
        "starring":[
          {
            "name":"Han Solo"
          },
          {
            "name":"Luke Skywalker"
          },
          {
            "name":"Princess Leia"
          }
        ]
      },
      {
        "name":"Star Wars: Episode VI - Return of the Jedi",
        "release_date":"1983-05-25T00:00:00Z",
        "revenue":572000000.0,
        "running_time":131,
        "director":[
          {
            "name":"Richard Marquand"
          }
        ],
        "starring":[
          {
            "name":"Han Solo"
          },
          {
            "name":"Luke Skywalker"
          },
          {
            "name":"Princess Leia"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

就是这样！在这四个步骤中，我们设置了Dgraph、添加了一些数据、设置了一个Schema并查询了该数据。

下一步该做什么

• 转到Clients查看如何从应用程序与Dgraph通信。
• 请参阅本教程，了解如何在Dgraph中编写查询。
• 查询语言参考中还可以找到更广泛的查询。
• 如果希望在集群中运行Dgraph，请参阅部署。