横向纵向都能轻松跨！了解图上多跳过滤查询

纵观当前的各种图数据库，基本上都有类似的多跳查询能力。但如果你使用过某些图数据库，可能会有过这种感受，那就是明明是个“简单的查询”，为什么查询结果“这么慢”？

同样一个查询，明明在A图数据库里能秒出结果，到了B图数据库里却要等上好一会儿。这是为什么呢？

当我们谈论图数据库的多跳查询性能时，离不开图数据库内部的两个关键词：图算法和查询优化。在本文中，我们就来看看这些因素是如何影响多跳查询性能的。

图算法

图算法（Graph Algorithm）在图数据库中充当着“发动机”的角色。有了图算法，我们才能在图上进行各种各样的查询操作，比如最短路径查询、连通分量查询、社区发现等等。而对于多跳过滤查询而言，最常用的图算法就是深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

深度优先搜索（DFS）是一种从一个节点出发，沿着每条边逐层向下搜索的算法，直到达到目标节点或没有更多节点可搜索为止。深度优先搜索在图论中有很多应用，比如寻找图中的回路、生成迷宫、解决八皇后问题等等。

广度优先搜索（BFS）是一种从一个节点出发，先访问该节点的所有相邻节点，然后再访问这些节点的所有相邻节点，依此类推，直到访问完所有节点为止。广度优先搜索在图论中也有很多应用，比如寻找图中的最短路径、计算图的连通分量、检测图是否有环等等。

查询优化

查询优化（Query Optimization）是提高图数据库查询性能的重要手段。查询优化器会对查询语句进行分析，找到最优的查询计划，然后根据查询计划执行查询。查询优化器可以应用各种优化技术，比如谓词下推、索引利用、并行查询等，来提高查询性能。

华为云GaussDB图数据库的多跳查询优化策略

华为云GaussDB图数据库在多跳查询方面做了很多优化，包括：

• 优化图算法： GaussDB图数据库采用了多种优化后的图算法，比如并行DFS、并行BFS等，可以显著提高多跳查询性能。
• 优化查询计划： GaussDB图数据库的查询优化器会根据查询语句的特征，选择最优的查询计划。比如，对于某些查询，查询优化器会选择使用DFS算法，而对于某些查询，查询优化器会选择使用BFS算法。
• 优化数据结构： GaussDB图数据库采用了多种优化后的数据结构，比如邻接表、跳跃表等，可以提高图数据的查询效率。
• 优化索引： GaussDB图数据库支持多种索引，比如点索引、边索引、全文索引等，可以加速查询的执行速度。

多跳查询的应用场景

多跳查询在实际应用中有很多场景，比如：

• 社交网络中的好友关系查询：给定一个用户，查询该用户的所有好友及其好友的好友。
• 电商平台中的推荐系统：给定一个用户，查询该用户购买过的商品及其类似的商品。
• 金融行业中的反欺诈系统：给定一个账户，查询该账户的所有交易及其关联的账户。

总结

多跳查询是图数据库中一项非常重要的功能。GaussDB图数据库在多跳查询方面做了很多优化，包括优化图算法、优化查询计划、优化数据结构和优化索引等。这些优化显著提高了GaussDB图数据库的多跳查询性能，使其能够满足各种实际应用场景的需求。