第七章 PostgreSQL 中的图数据库能力 - 第二节：图数据库扩展 Apache AGE - B40yd

第二节图数据库扩展 Apache AGE

目标：了解 PostgreSQL 如何通过扩展变身为一个功能完备的图数据库，重点介绍 Apache AGE (A Graph Extension) 的核心概念、优势，以及它如何将 openCypher 查询语言引入 PostgreSQL。

虽然 ltree 能高效处理树形结构，但对于更复杂的图（例如，多对多关系、网络结构），ltree 就显得力不从心了。为了在 PostgreSQL 中获得原生的图数据库体验，社区开发了专门的扩展，其中最引人注目的是 Apache AGE。

Apache AGE (A Graph Extension) 是一个由 Apache 基金会孵化的顶级项目，它将 PostgreSQL 扩展为一个多模型数据库，使其能够同时处理关系数据和图数据。

历史注记：在 AGE 出现之前，曾有 pgGraph 等项目尝试做类似的事情，但它们大多已经停止更新或功能有限。目前，Apache AGE 是在 PostgreSQL 上实践图数据库功能的最主流和最有前途的选择。

Apache AGE 的核心优势

统一存储：关系数据（行和列）与图数据（节点和边）可以存储在同一个 PostgreSQL 数据库中，甚至在同一个事务中进行操作，保证了数据的一致性。
支持 openCypher：支持业界标准的图查询语言 openCypher，让熟悉 Neo4j 等原生图数据库的开发者可以无缝迁移。
利用 PostgreSQL 生态：继承了 PostgreSQL 成熟的备份、恢复、安全和高可用特性。
高性能：AGE 为图的存储和查询进行了专门的优化，性能远超基于纯 SQL 的模拟方案。

图数据库基本概念

在进入 AGE 的世界前，我们先快速回顾一下图数据库的两个核心概念：

节点（Vertex / Node）: 代表图中的实体，如一个人、一个商品、一个地点。节点可以有**标签（Label）来定义其类型（如 :Person），也可以有属性（Properties）**来存储其信息（如 {name: 'Alice', age: 30}）。
边（Edge / Relationship）: 代表节点之间的关系，如“朋友”、“购买”、“位于”。边是有向的，可以有类型（Type）（如 :FRIENDS_WITH），也可以有属性（如 {since: '2020-01-15'}）。

可视化表示： (Alice:Person)-[:FRIENDS_WITH {since: '2020'}]->(Bob:Person)

Apache AGE 的工作方式

AGE 在 PostgreSQL 内部创建了一套新的机制来存储和查询图数据。

创建图：每个图在 PostgreSQL 中都对应一个 schema。你需要使用 create_graph() 函数来初始化一个图。
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SELECT create_graph('social_network');
这会创建一个名为 social_network 的 schema。
设置图路径：在执行 Cypher 查询之前，需要告诉 AGE 当前会话要操作哪个图。
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SET search_path = social_network, public;
执行 Cypher 查询：所有 Cypher 查询都通过一个特殊的 cypher() 函数来执行。
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SELECT * FROM cypher('social_network', $$ -- 这里是 openCypher 查询语句 CREATE (a:Person {name: 'Alice', age: 30}) $$) AS (result agtype);
- 第一个参数是图的名称。
- 第二个参数是 Cypher 查询字符串。
- agtype 是 AGE 引入的一种新的数据类型，类似于 JSONB，专门用于存储和表示图数据（节点、边、路径等）。

一个简单的 Cypher 查询示例

让我们创建一个简单的社交关系图。

1. 创建两个节点和一条边：

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SELECT * FROM cypher('social_network', $$
    CREATE (a:Person {name: 'Alice', age: 30}),
           (b:Person {name: 'Bob', age: 32}),
           (a)-[r:FRIENDS_WITH {since: '2021-05-20'}]->(b)
    RETURN a, r, b
$$) AS (a agtype, r agtype, b agtype);

2. 查询朋友关系：

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SELECT * FROM cypher('social_network', $$
    MATCH (p1:Person)-[:FRIENDS_WITH]->(p2:Person)
    WHERE p1.name = 'Alice'
    RETURN p2.name
$$) AS (friend_name agtype);

这个查询会找到名为 ‘Alice’ 的 Person 节点，并沿着 :FRIENDS_WITH 类型的边，找到她所有的朋友，最后返回这些朋友的姓名。

📌 小结

Apache AGE 成功地将强大的图数据库能力嫁接到成熟的 PostgreSQL 内核之上，为我们带来了“两全其美”的解决方案：

我们不再需要在关系型数据库和图数据库之间做痛苦的“二选一”。
可以在一个统一的平台中，对关系型数据使用 SQL，对图状数据使用 Cypher，甚至将它们混合查询。

在接下来的章节中，我们将更深入地探讨图的遍历、路径查找，并最终通过实战来巩固这些知识。AGE 为 PostgreSQL 打开了一扇通往图数据世界的大门。

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