函数
函数允许基于节点或变量的属性进行筛选。函数可以应用于根查询或过滤器中。
Dgraph v1.2.0添加了对非索引谓词上的过滤器的支持。
根查询(又名func:)中的比较函数(eq, ge, gt, le, lt)只能应用于索引谓词。从v1.2开始，现在可以在@filter指令上使用比较函数，甚至可以在没有索引的谓词上使用比较函数。对于大型数据集，在非索引谓词上进行筛选可能会很慢，因为它们需要在使用筛选器的级别上迭代所有可能的值。
根查询或筛选器中的所有其他函数只能应用于索引谓词。
对于字符串值谓词上的函数，如果没有给出语言首选项，则该函数将应用于所有没有语言标记的语言和字符串；如果给定了语言首选项，则该函数只应用于给定语言的字符串。
词匹配
allofterms
解析示例：allofterms(predicate, "空 格 分开 的词 列表")
Schema类型：string
索引要求：term
以任意顺序匹配具有所有指定项的字符串；不区分大小写。
用在根查询中
查询示例：所有名称中包含词条indiana和jones的节点，以英文返回英文名称和流派：
{
me(func: allofterms(name@en, "jones indiana")) {
name@en
genre {
name@en
}
}
}
这将返回：
{
"data": {
"me": [
{
"name@en": "The Adventures of Young Indiana Jones: Passion for Life",
"genre": [
{
"name@en": "History"
}
]
},
{
"name@en": "The Young Indiana Jones Chronicles 2",
"genre": [
{
"name@en": "Adventure Film"
},
{
"name@en": "Action Film"
}
]
},
{
"name@en": "The Adventures of Young Indiana Jones: Travels with Father",
"genre": [
{
"name@en": "Family"
},
{
"name@en": "Adventure Film"
}
]
}
...
]
}
}
用在过滤器中
查询示例：史蒂芬·斯皮尔伯格所有包含印第安纳和琼斯字样的电影。@filter(has(director.film))删除了名字为Steven Spielberg但不是导演的节点————数据还包含了一部名为Steven Spielberg的电影中的一个角色。
{
me(func: eq(name@en, "Steven Spielberg")) @filter(has(director.film)) {
name@en
director.film @filter(allofterms(name@en, "jones indiana")) {
name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"me": [
{
"name@en": "Steven Spielberg",
"director.film": [
{
"name@en": "Indiana Jones and the Temple of Doom"
},
{
"name@en": "Indiana Jones and the Raiders of the Lost Ark"
},
{
"name@en": "Indiana Jones and the Kingdom of the Crystal Skull"
},
{
"name@en": "Indiana Jones and the Last Crusade"
}
]
}
]
}
}
anyofterms
解析示例：anyofterms(predicate, "space-separated term list")
Schema类型：string
索引要求：term
以任意顺序匹配具有任何指定术语的字符串；不区分大小写。
用在根查询中
查询示例:所有名称包含poison或peacock的节点。许多返回的节点都是电影，但像Joan Peacock这样的人也满足搜索条件，因为没有级联指令，查询就不需要类型：
{
me(func:anyofterms(name@en, "poison peacock")) {
name@en
genre {
name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"me": [
{
"name@en": "The Peacock Spring",
"genre": [
{
"name@en": "Drama"
}
]
},
{
"name@en": "David Peacock"
},
{
"name@en": "Harry Peacock"
},
{
"name@en": "Poison Apple",
"genre": [
{
"name@en": "Family"
},
{
"name@en": "Fantasy"
},
{
"name@en": "Short Film"
},
{
"name@en": "Backstage Musical"
}
]
}
...
]
}
}
用在过滤器中
查询示例：所有史蒂文·斯皮尔伯格的战争或间谍电影。@filter(has(director.film))删除了名字为Steven Spielberg但不是导演的节点————数据还包含了一部名为Steven Spielberg的电影中的一个角色：
{
me(func: eq(name@en, "Steven Spielberg")) @filter(has(director.film)) {
name@en
director.film @filter(anyofterms(name@en, "war spies")) {
name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"me": [
{
"name@en": "Steven Spielberg",
"director.film": [
{
"name@en": "War Horse"
},
{
"name@en": "War of the Worlds"
},
{
"name@en": "Bridge of Spies"
}
]
}
]
}
}
正则表达式
解析示例：regexp(predicate, /regular-expression/) 或者不区分大小写regexp(predicate, /regular-expression/i)
Schema类型：string
索引要求：trigram
通过正则表达式匹配字符串。正则表达式语言是go正则表达式的语言。
查询示例：在根节点，在名称开头匹配Steven Sp，后面跟着任意字符。对于每个这样匹配的uid，匹配包含ryan的影片。注意allofterms的不同之处，它只匹配ryan，但是正则表达式搜索也会在terms内匹配，比如bryan：
{
directors(func: regexp(name@en, /^Steven Sp.*$/)) {
name@en
director.film @filter(regexp(name@en, /ryan/i)) {
name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"directors": [
{
"name@en": "Steven Spencer"
},
{
"name@en": "Steven Spielberg",
"director.film": [
{
"name@en": "Saving Private Ryan"
}
]
},
{
"name@en": "Steven Spielberg And The Return To Film School"
},
{
"name@en": "Steven Spohn"
},
{
"name@en": "Steven Spieldal"
},
{
"name@en": "Steven Spielberg"
},
{
"name@en": "Steven Sperling"
},
{
"name@en": "Steven Spencer"
},
{
"name@en": "Steven Spielberg"
},
{
"name@en": "Steven Spurrier"
},
{
"name@en": "Steven Spielberg"
},
{
"name@en": "Steven Spurrier"
}
]
}
}
技术细节：
Trigram是由三个连续的符文组成的子串。例如，Dgraph有三元组合Dgr, gra, rap, aph。
为了保证正则表达式匹配的效率，Dgraph使用了三元组索引。也就是说，Dgraph将正则表达式转换为trigram查询，使用trigram索引和trigram查询来查找可能的匹配，并仅对可能的匹配项应用完整的正则表达式搜索。
Dgraph中正则表达式的高效使用和限制
** TODO **
模糊匹配
解析规则：match(predicate, string, distance)
Schema类型：string
索引类型：trigram
通过计算到字符串的Levenshtein距离来匹配谓词值，也称为模糊匹配。距离参数必须大于零(0)。使用更大的距离值可以产生更多但不太精确的结果。
查询示例：在根查询处，模糊匹配节点类似于Stephen，距离值小于等于8：
{
directors(func: match(name@en, Stephen, 8)) {
name@en
}
}
将返回：
{
"data": {
"directors": [
{
"name@en": "Stephen Chen"
},
{
"name@en": "Step Up 3D"
},
{
"name@en": "Steven Bauer"
},
{
"name@en": "Stephen Chow"
},
{
"name@en": "Joseph"
},
{
"name@en": "Ron Steinman"
},
{
"name@en": "Steven Blum"
},
{
"name@en": "The Chef"
},
]
}
}
全文搜索
解析规则：alloftext(predicate, "space-separated text")或者anyoftext(predicate, "space-separated text")
Schema类型：string
索引要求：fulltext
应用带有词干分析和停止词的全文本搜索，以查找与所有或任何给定文本匹配的字符串。
以下步骤在索引生成和处理全文搜索参数时应用：
- 标记化(根据Unicode单词边界)。
- 转换为小写的。
- unicode规范化(到正规化形式KC)。
- 词干分析使用特定于语言的词干分析器(如果语言支持的话)。
- 停止单词删除(如果语言支持)。
Dgraph使用bleve进行全文搜索索引。请参阅bleve语言特定的停止单词列表。
下表包含所有支持的语言，相应的国家代码，词干和停止词过滤支持：
todo
查询示例：所有包含dog, dogs, bark, bark, bark等的名称。停止字删除消除和which：
{
movie(func:alloftext(name@en, "the dog which barks")) {
name@en
}
}
将返回：
{
"data": {
"movie": [
{
"name@en": "Black Dogs Barking"
},
{
"name@en": "Elliott Erwitt: 'I Bark at Dogs"
},
{
"name@en": "Barking Dogs"
},
{
"name@en": "Barking Dogs Never Bite"
},
{
"name@en": "Do You Hear the Dogs Barking?"
},
{
"name@en": "But The Word Dog Doesn’t Bark"
}
...
]
}
}
等于
解析示例：
eq(predicate, value)eq(val(varName), value)eq(predicate, val(varName))eq(count(predicate), value)eq(predicate, [val1, val2, val3])eq(predicate, [$var1, "value2", ..., $varN])
Schema类型：int, float, bool, string, dateTime
索引要求：在查询根处使用eq(predicate, ...)形式时需要索引(见下表)。对于查询根的count(谓词)，需要@count索引。对于变量，值是作为查询的一部分计算的，因此不需要索引：
| 类型 | 索引要求 |
|---|---|
| int | int |
| float | float |
| bool | bool |
| string | exact hash term fulltext |
| dateTime | dateTime |
布尔常量分别为true和false，因此使用eq时，就变成了，例如，eq(boolPred, true)。 |
查询示例：查询具有十三种流派的电影，并返回十三种流派的名字：
{
me(func: eq(count(genre), 13)) {
name@en
genre {
name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"me": [
{
"name@en": "Stay Tuned",
"genre": [
{
"name@en": "Horror"
},
{
"name@en": "Science Fiction"
},
{
"name@en": "Thriller"
},
{
"name@en": "Family"
}
...
]
},
{
"name@en": "Trollhunters",
"genre": [
{
"name@en": "Horror"
},
]
}
...
]
}
}
查询示例：导演叫史蒂文，他曾经导演过1、2或3部电影：
{
steve as var(func: allofterms(name@en, "Steven")) {
films as count(director.film)
}
stevens(func: uid(steve)) @filter(eq(val(films), [1,2,3])) {
name@en
numFilms: val(films)
}
}
将返回：
{
"data": {
"stevens": [
{
"name@en": "Steven Wilsey",
"numFilms": 1
},
{
"name@en": "Steven Bratter",
"numFilms": 1
},
{
"name@en": "Steven Saussey",
"numFilms": 1
},
{
"name@en": "Steven Ray Morris",
"numFilms": 1
}
...
]
}
}
小于、小于或等于、大于、大于或等于
解析示例：(假设不等号是IE)
- IE(predicate, value)
- IE(val(varName), value)
- IE(predicate, val(varName))
- IE(count(predicate), value)
IE的可能取值：
le: 小于或等于(less than or equal to)lt: 小于(less than)ge: 大于或等于(greater than or equal to)gt: 大于(greater than)
Schema类型：int, float, string, dateTime
索引要求：当不等式查询IE用在根查询时，需要下表的索引要求。对于用在根查询的count(predicate)，则需要@count索引。对于变量，因为变量是在查询中计算的一部分，所以不需要索引。
类型|索引要求
---| ---
int|int
float| float
string|string
dateTime|dateTime
查询示例：列举Ridley Scott在1980年之前导演的电影：
{
me(func: eq(name@en, "Ridley Scott")) {
name@en
director.film @filter(lt(initial_release_date, "1980-01-01")) {
initial_release_date
name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"me": [
{
"name@en": "Ridley Scott",
"director.film": [
{
"initial_release_date": "1979-05-25T00:00:00Z",
"name@en": "Alien"
},
{
"initial_release_date": "1977-12-01T00:00:00Z",
"name@en": "The Duellists"
}
]
},
{
"name@en": "Ridley Scott"
}
]
}
}
查询示例：以史蒂文为导演的同名电影，曾执导过100多名演员。
{
ID as var(func: allofterms(name@en, "Steven")) {
director.film {
num_actors as count(starring)
}
total as sum(val(num_actors))
}
dirs(func: uid(ID)) @filter(gt(val(total), 100)) {
name@en
total_actors : val(total)
}
}
将返回：
{
"data": {
"dirs": [
{
"name@en": "Steven Conrad",
"total_actors": 122
},
{
"name@en": "Steven Knight",
"total_actors": 102
},
{
"name@en": "Steven Zaillian",
"total_actors": 123
},
{
"name@en": "Steven Spielberg",
"total_actors": 1665
},
{
"name@en": "Steven Brill",
"total_actors": 417
}
...
]
}
}
查询示例：每类电影超过30000部的电影。因为在类型上没有指定顺序，所以顺序将通过UID。count索引记录节点的边数，并使这样的查询更多：
{
genre(func: gt(count(~genre), 30000)){
name@en
~genre (first:1) {
name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"genre": [
{
"name@en": "Documentary film",
"~genre": [
{
"name@en": "Wild Things"
}
]
},
{
"name@en": "Drama",
"~genre": [
{
"name@en": "José María y María José: Una pareja de hoy"
}
]
},
{
"name@en": "Comedy",
"~genre": [
{
"name@en": "José María y María José: Una pareja de hoy"
}
]
},
{
"name@en": "Short Film",
"~genre": [
{
"name@en": "Side Effects"
}
]
}
]
}
}
查询示例：叫Steven的导演和他们的电影initial_release_date大于电影Minority Report的电影：
{
var(func: eq(name@en,"Minority Report")) {
d as initial_release_date
}
me(func: eq(name@en, "Steven Spielberg")) {
name@en
director.film @filter(ge(initial_release_date, val(d))) {
initial_release_date
name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"me": [
{
"name@en": "Steven Spielberg",
"director.film": [
{
"initial_release_date": "2012-10-08T00:00:00Z",
"name@en": "Lincoln"
},
{
"initial_release_date": "2011-12-04T00:00:00Z",
"name@en": "War Horse"
},
{
"initial_release_date": "2005-06-13T00:00:00Z",
"name@en": "War of the Worlds"
},
{
"initial_release_date": "2002-06-17T00:00:00Z",
"name@en": "Minority Report"
}
...
]
},
{
"name@en": "Steven Spielberg"
},
{
"name@en": "Steven Spielberg"
},
{
"name@en": "Steven Spielberg"
}
]
}
}
between
解析规则：between(predicate, startDateValue, endDateValue)
Schema类型：Scalar Type, dateTime, int, float, string
索引要求：dateTime, int, float, exact
返回与索引值的包含范围相匹配的节点。between关键字对索引执行范围检查，以提高查询效率，有助于防止对大数据集进行大范围查询时运行缓慢。
between关键字的一个常见用例是在由dateTime索引的数据集中进行搜索。下面的示例查询演示了这个用例。
查询示例：1977年首次上映的电影，按类型列出：
{
me(func: between(initial_release_date, "1977-01-01", "1977-12-31")) {
name@en
genre {
name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"me": [
{
"name@en": "SST: Death Flight",
"genre": [
{
"name@en": "Drama"
}
]
},
{
"name@en": "Lucio Flavio",
"genre": [
{
"name@en": "Crime Fiction"
},
{
"name@en": "Drama"
}
]
},
{
"name@en": "Uyarnthavargal",
"genre": [
{
"name@en": "World cinema"
},
{
"name@en": "Drama"
},
{
"name@en": "Musical Drama"
},
{
"name@en": "Backstage Musical"
},
{
"name@en": "Tamil cinema"
}
]
}
...
]
}
}
uid
解析示例：
q(func:uid(<uid>))predicate @filter(uid(<uid1>, ..., <uidn>))predicate @filter(uid(a))对变量a使用q(func:uid(a, b))对变量a和b使用q(func:uid($uids))对一组uid使用，例如[0x1, 0x2, 0x3, ..., 0xn]
仅将当前查询级别的节点过滤为给定uid集合中的节点。
对于查询变量a, uid(a)表示存储在a中的uid集合，对于值变量b, uid(b)表示uid到value映射的uid集合。对于两个或多个变量，uid(a,b，…)表示所有变量的并集。
uid(<uid>)与标识函数一样，即使节点没有任何边，也将返回所请求的uid。
查询示例：按已知UID查询Priyanka Chopra的胶片：
{
films(func: uid(0x2c964)) {
name@hi
actor.film {
performance.film {
name@hi
}
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"films": [
{
"name@hi": "प्रियंका चोपड़ा",
"actor.film": [
{
"performance.film": [
{
"name@hi": "यकीन"
}
]
},
{
"performance.film": [
{
"name@hi": "सलाम-ए-इश्क़"
}
]
}
...
]
}
]
}
}
查询示例：塔拉吉·汉森的电影按类型分类：
{
var(func: allofterms(name@en, "Taraji Henson")) {
actor.film {
F as performance.film {
G as genre
}
}
}
Taraji_films_by_genre(func: uid(G)) {
genre_name : name@en
films : ~genre @filter(uid(F)) {
film_name : name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"Taraji_films_by_genre": [
{
"genre_name": "War film",
"films": [
{
"film_name": "Talk to Me"
}
]
},
{
"genre_name": "Horror",
"films": [
{
"film_name": "Satan's School for Girls"
}
]
},
{
"genre_name": "Indie film",
"films": [
{
"film_name": "Once Fallen"
},
{
"film_name": "Peep World"
},
{
"film_name": "Hustle & Flow"
},
{
"film_name": "All or Nothing"
},
{
"film_name": "Hair Show"
}
]
},
{
"genre_name": "Crime",
"films": [
{
"film_name": "Term Life"
}
]
}
...
]
}
}
查询示例：Taraji Henson的电影按体裁数量排序，体裁列表按Taraji在每个体裁中制作的电影数量排序：
{
var(func: allofterms(name@en, "Taraji Henson")) {
actor.film {
F as performance.film {
G as count(genre)
genre {
C as count(~genre @filter(uid(F)))
}
}
}
}
Taraji_films_by_genre_count(func: uid(G), orderdesc: val(G)) {
film_name : name@en
genres : genre (orderdesc: val(C)) {
genre_name : name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"Taraji_films_by_genre_count": [
{
"film_name": "Date Night",
"genres": [
{
"genre_name": "Comedy"
},
{
"genre_name": "Crime Fiction"
},
{
"genre_name": "Romance Film"
},
{
"genre_name": "Thriller"
},
{
"genre_name": "Action Film"
},
{
"genre_name": "Romantic comedy"
},
{
"genre_name": "Action/Adventure"
},
{
"genre_name": "Action Comedy"
},
{
"genre_name": "Chase Movie"
},
{
"genre_name": "Screwball comedy"
}
]
},
{
"film_name": "I Can Do Bad All by Myself",
"genres": [
{
"genre_name": "Drama"
},
{
"genre_name": "Comedy"
},
{
"genre_name": "Romance Film"
},
{
"genre_name": "Romantic comedy"
},
{
"genre_name": "Comedy-drama"
},
{
"genre_name": "Musical Drama"
},
{
"genre_name": "Backstage Musical"
},
{
"genre_name": "Musical comedy"
}
]
}
...
]
}
}
uid_in
解析示例：
q(func: ...) @filter(uid_in(predicate, <uid>))predicate1 @filter(uid_in(predicate2, <uid>))predicate1 @filter(uid_in(predicate2, [<uid1>, ..., <uid2>]))predicate1 @filter(uid_in(predicate2, uid(myVariable)))Schema类型：UID 索引要求：无
虽然uid函数基于uid在当前级别上过滤节点，但uid_in函数允许沿着边缘向前查找，以检查它是否指向特定的uid。这通常可以节省额外的查询块，并避免返回边缘。
uid_in不能在根查询下使用。它接受多个UID作为它的参数，并接受一个UID变量(它可以包含UID的映射)。
查询示例：Marc Caro和Jean-Pierre Jeunet的协作关系(UID 0x99706)。如果Jean-Pierre Jeunet的UID是已知的，那么以这种方式查询就不需要用一个块将他的UID提取到一个变量中，也不需要对~director.film进行额外的边遍历和过滤器：
{
caro(func: eq(name@en, "Marc Caro")) {
name@en
director.film @filter(uid_in(~director.film, 0x99706)) {
name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"caro": [
{
"name@en": "Marc Caro"
}
]
}
}
如果不知道Jean-Pierre Jeunet的UID，还可以查询他的UID，并在UID变量中使用它：
{
getJeunet as q(func: eq(name@fr, "Jean-Pierre Jeunet"))
caro(func: eq(name@en, "Marc Caro")) {
name@en
director.film @filter(uid_in(~director.film, uid(getJeunet) )) {
name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"q": [],
"caro": [
{
"name@en": "Marc Caro",
"director.film": [
{
"name@en": "The City of Lost Children"
},
{
"name@en": "Delicatessen"
},
{
"name@en": "The Bunker of the Last Gunshots"
},
{
"name@en": "L'évasion"
}
]
}
]
}
}
has
解析规则：has(predicate)
Schema使用类型：所有
确定节点是否具有特定谓词。
查询示例：前五位导演和他们所有的电影都有一个上映日期记录。导演已经指导了至少一个电影————等效语义gt(count(director.film), 0)：
{
me(func: has(director.film), first: 5) {
name@en
director.film @filter(has(initial_release_date)) {
initial_release_date
name@en
}
}
}
将返回：
{
"data": {
"me": [
{
"name@en": "Zehra Yiğit"
},
{
"name@en": "Charlton Heston",
"director.film": [
{
"initial_release_date": "1982-09-23T00:00:00Z",
"name@en": "Mother Lode"
},
{
"initial_release_date": "1972-03-02T00:00:00Z",
"name@en": "Antony and Cleopatra"
},
{
"initial_release_date": "1988-12-21T00:00:00Z",
"name@en": "A Man for All Seasons"
}
]
},
{
"name@en": "Rajeev Sharma",
"director.film": [
{
"initial_release_date": "2012-01-01T00:00:00Z",
"name@en": "Nabar"
},
{
"initial_release_date": "2014-05-30T00:00:00Z",
"name@en": "47 to 84"
}
]
}
...
]
}
}
Geolocation 地理位置
变更
要使用geo函数，您需要谓词上的索引。
loc: geo @index(geo) .
下面是如何添加一个点：
{
set {
<_:0xeb1dde9c> <loc> "{'type':'Point','coordinates':[-122.4220186,37.772318]}"^^<geo:geojson> .
<_:0xeb1dde9c> <name> "Hamon Tower" .
<_:0xeb1dde9c> <dgraph.type> "Location" .
}
}
下面是如何将一个多边形与一个节点关联。添加多多边形也是类似的：
{
set {
<_:0xf76c276b> <loc> "{'type':'Polygon','coordinates':[[[-122.409869,37.7785442],[-122.4097444,37.7786443],[-122.4097544,37.7786521],[-122.4096334,37.7787494],[-122.4096233,37.7787416],[-122.4094004,37.7789207],[-122.4095818,37.7790617],[-122.4097883,37.7792189],[-122.4102599,37.7788413],[-122.409869,37.7785442]],[[-122.4097357,37.7787848],[-122.4098499,37.778693],[-122.4099025,37.7787339],[-122.4097882,37.7788257],[-122.4097357,37.7787848]]]}"^^<geo:geojson> .
<_:0xf76c276b> <name> "Best Western Americana Hotel" .
<_:0xf76c276b> <dgraph.type> "Location" .
}
}
以上的例子是从我们的SF旅游数据集中挑选出来的。
查询
near 附近查询
解析示例：near(predicate, [long, lat], distance)
Schema类型：geo
索引要求：geo
匹配所有由谓词给出的位置在距离geojson坐标[long, lat]米范围内的实体。
查询示例：旧金山金门公园某点1000米(1公里)以内的旅游目的地：
{
tourist(func: near(loc, [-122.469829, 37.771935], 1000) ) {
name
}
}
将返回：
{
"data": {
"tourist": [
{
"name": "Peace Lantern"
},
{
"name": "De Young Museum"
},
{
"name": "Buddha"
},
{
"name": "Morrison Planetarium"
},
{
"name": "Chinese Pavillion"
},
{
"name": "Strawberry Hill"
}
...
]
}
}
within 在给定范围之内
contains 包含
intersects 相交