值变量
解析示例：
varName as scalarPredicatevarName as count(predicate)varName as avg(...)varName as math(...)
支持的类型：int, float, String, dateTime, geo, default, bool
值变量存储标量值。值变量是从封闭块的uid到相应值的映射。
因此，只有在匹配相同uid的上下文中使用值变量的值才有意义————如果在匹配不同uid的块中使用值变量是未定义的。
定义值变量而不在查询的其他地方使用它是错误的。
值变量是通过使用val(var-name)提取值，或使用uid(var-name)提取uid来使用的。
Facet值可以存储在值变量中。
查询示例：80年代经典电影《公主新娘》中，演员所扮演的电影角色数量。查询变量pbActors匹配电影中所有演员的uid。因此，值变量角色是一个从actor UID到角色数量的映射。值变量角色可以在totalRoles查询块中使用，因为该查询块也匹配pbActors uid，因此actor到角色数量的映射是可用的：
{
var(func:allofterms(name@en, "The Princess Bride")) {
starring {
pbActors as performance.actor {
roles as count(actor.film)
}
}
}
totalRoles(func: uid(pbActors), orderasc: val(roles)) {
name@en
numRoles : val(roles)
}
}
{
"data": {
"totalRoles": [
{
"name@en": "Mark Knopfler",
"numRoles": 1
},
{
"name@en": "Annie Dyson",
"numRoles": 2
},
{
"name@en": "André the Giant",
"numRoles": 7
}
...
]
}
}
值变量可以通过从映射中提取UID列表来代替UID变量。
查询示例：与前面的示例相同的查询，但是使用值变量角色来匹配totalRoles查询块中的uid：
{
var(func:allofterms(name@en, "The Princess Bride")) {
starring {
performance.actor {
roles as count(actor.film)
}
}
}
totalRoles(func: uid(roles), orderasc: val(roles)) {
name@en
numRoles : val(roles)
}
}
{
"data": {
"totalRoles": [
{
"name@en": "Mark Knopfler",
"numRoles": 1
},
{
"name@en": "Annie Dyson",
"numRoles": 2
},
{
"name@en": "André the Giant",
"numRoles": 7
}
...
]
}
}
变量传播
与查询变量一样，值变量可以在其他查询块中使用，也可以在定义块内嵌套的块中使用。当在定义变量的块内嵌套的块中使用时，该值作为父节点到使用点的所有路径上的变量的和计算。这叫做变量传播：
{
q(func: uid(0x01)) {
myscore as math(1) # A
friends { # B
friends { # C
...myscore...
}
}
}
}
在第A行，一个值变量myscore被定义为UID为0x01的节点映射到值1。在B处，每个朋友的值仍然是1:每个朋友只有一条路径。穿过朋友的边缘两次，就会到达朋友的朋友。变量myscore将被传播，这样每个朋友的朋友将收到它的父母值的总和:如果一个朋友的朋友只能从一个朋友处到达，那么这个值仍然是1，如果他们可以从两个朋友处到达，那么这个值是2，以此类推。也就是说，标记为C的块中每个朋友的朋友的myscore值将是到他们的路径数。
节点接收到的传播变量的值是其所有父节点值的和。
这种传播是有用的，例如，在标准化用户之间的和、查找节点之间的路径数量和通过图积累一个和时。
查询示例：每一部《哈利·波特》电影中，沃里克·戴维斯扮演的角色数量：
{
num_roles(func: eq(name@en, "Warwick Davis")) @cascade @normalize {
paths as math(1) # records number of paths to each character
actor : name@en
actor.film {
performance.film @filter(allofterms(name@en, "Harry Potter")) {
film_name : name@en
characters : math(paths) # how many paths (i.e. characters) reach this film
}
}
}
}
{
"data": {
"num_roles": [
{
"actor": "Warwick Davis",
"film_name": "Harry Potter and the Prisoner of Azkaban",
"characters": 1
},
{
"actor": "Warwick Davis",
"film_name": "Harry Potter and the Goblet of Fire",
"characters": 1
},
{
"actor": "Warwick Davis",
"film_name": "Harry Potter and the Deathly Hallows – Part 2",
"characters": 2
},
{
"actor": "Warwick Davis",
"film_name": "Harry Potter and the Deathly Hallows - Part I",
"characters": 1
},
{
"actor": "Warwick Davis",
"film_name": "Harry Potter and the Order of the Phoenix",
"characters": 1
},
{
"actor": "Warwick Davis",
"film_name": "Harry Potter and the Philosopher's Stone",
"characters": 2
},
{
"actor": "Warwick Davis",
"film_name": "Harry Potter and the Philosopher's Stone",
"characters": 2
},
{
"actor": "Warwick Davis",
"film_name": "Harry Potter and the Half-Blood Prince",
"characters": 1
},
{
"actor": "Warwick Davis",
"film_name": "Harry Potter and the Deathly Hallows – Part 2",
"characters": 2
},
{
"actor": "Warwick Davis",
"film_name": "Harry Potter and the Chamber of Secrets",
"characters": 1
}
]
}
}
查询示例：在彼得·杰克逊的电影中出演过的每个演员以及他们在彼得·杰克逊的电影中出演的比例：
{
movie_fraction(func:eq(name@en, "Peter Jackson")) @normalize {
paths as math(1)
total_films : num_films as count(director.film)
director : name@en
director.film {
starring {
performance.actor {
fraction : math(paths / (num_films/paths))
actor : name@en
}
}
}
}
}
{
"data": {
"movie_fraction": [
{
"total_films": 19,
"director": "Peter Jackson",
"fraction": 0,
"actor": "Pete O'Herne"
},
{
"total_films": 19,
"director": "Peter Jackson",
"fraction": 0,
"actor": "Peter Jackson"
},
{
"total_films": 19,
"director": "Peter Jackson",
"fraction": 0,
"actor": "Peter Jackson"
}
...
]
}
}