探索图查询语言 nGQL 与 SQL 的差异：开启图探索之旅

2023-09-28 02:56:27

图查询语言：nGQL 和 SQL 的差异详解

在数字世界的广阔疆域中，查询语言扮演着至关重要的角色，为我们探索存储的信息宝库提供了桥梁。随着图数据库的崛起，图查询语言也应运而生，为我们提供了一个独特的视角，探索高度互联的数据。Nebula Graph 查询语言 (nGQL) 和 结构化查询语言 (SQL) 脱颖而出，成为各自领域的佼佼者。

虽然这两种语言都属于查询语言家族，但它们在处理和操作数据方面存在着显著差异。本文将深入探讨 nGQL 和 SQL 的关键区别，为那些考虑从 SQL 过渡到 nGQL 的人提供清晰的指南。

图数据与关系数据：本质上的差异

nGQL 和 SQL 之间的根本差异源于它们所处理的数据类型。nGQL 是为图数据库量身定制的，而 SQL 则专门针对关系数据库。

图数据库 以图形方式存储数据，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。这种结构使我们能够捕获和分析复杂的关系模式。
关系数据库 使用表格结构，其中数据存储在行和列中。这种结构更适用于存储和处理结构化数据。

导航与连接：查询模型的对比

nGQL 和 SQL 的查询模型反映了它们各自的数据模型。

nGQL 采用基于图的导航方法，允许用户通过关系遍历图。它使用独特的语法（称为"模式匹配"），其中查询指定了要查找的节点和边的模式。这种方法非常适合探索复杂的关系。
SQL 采用声明式方法，用户指定要从数据库中检索的数据。它使用 SELECT 、FROM 、WHERE 和 ORDER BY 等语句来构建查询，专注于操纵表中的行和列。

灵活性与结构化：数据操作的差异

在数据操作方面，nGQL 和 SQL 也表现出不同的特性。

nGQL 具有高度的灵活性，允许用户查询任意深度和复杂度的图结构。它支持广泛的聚合函数和过滤选项，使复杂的分析和数据操作成为可能。
SQL 在结构化操作方面更胜一筹，它提供了一套预定义的函数和操作符，专门用于处理表格数据。虽然它缺少 nGQL 的灵活性，但在处理大型数据集时提供了一致的性能。

性能与可扩展性：大规模数据的挑战

对于处理大规模数据集，nGQL 和 SQL 的性能和可扩展性至关重要。

nGQL 得益于 Nebula Graph 数据库底层的分布式架构，可以高效地并行执行查询。它利用图分区技术来优化遍历和聚合操作，确保查询速度不受数据集大小的影响。
SQL 在处理大数据集时也表现出色，特别是对于涉及表连接和复杂聚合的查询。它利用索引和查询优化器来提高性能，并支持分布式数据库系统以实现横向扩展。