基于postgres的图数据库agensgraph（下）
上篇当中讲了agensgraph的安装，配置和启动，下篇继续讲解agensgraph的使用。在上篇文章的最后，我们知道了启动数据库的命令如下：
$ ag_ctl -D /usr/local/pgsql/data -l logfile start
可以使用上面给出的命令启动agensgraph试试看：
以上是服务启动的过程。服务启动后，我们可以试着创建一个数据库。创建数据库的命令是createdb：
$ which createdb
/usr/local/pgsql/bin/createdb
使用createdb命令创建数据库：
$ createdb foo
上面的命令会创建名为foo的数据库。此时可以连接到数据库服务，这里不是使用postgres自带的psql命令，而是使用agens命令登录到数据库：
$ agens foo
登录状态如下：
如上所示，我们登录了数据库服务端，并且连接到了foo这个数据库。因为agensgraph对postgres数据库做了扩展，因此在数据库里不光可以创建关系型的表table，还可以创建「图」表graph。此时可以试试看创建一个graph：
CREATE GRAPH network;
SET graph_path = network;
如上所示，我们创建了一个「图」graph，创建完graph以后，此时可以往里面添加图数据。图数据由两部分组成，分别是「点」（VLABEL）和「边」（ELABEL）。下面的命令分别创建叫做person的「点」，以及连接person的「边」（叫做knows）：
CREATE VLABEL person;
CREATE ELABEL knows;
添加完了ELABEL和VLABEL以后，接下来可以添加图数据：
CREATE (:person {name: 'Tom'})-[:knows {fromdate:'2011-11-24'}]->(:person {name: 'Summer'});
CREATE (:person {name: 'Pat'})-[:knows {fromdate:'2013-12-25'}]->(:person {name: 'Nikki'});
CREATE (:person {name: 'Olive'})-[:knows {fromdate:'2015-01-26'}]->(:person {name: 'Todd'});
除了上面创建数据的方法，还可以像下面这样创建图数据：
MATCH (p:Person {name: 'Tom'}),(k:Person{name: 'Pat'})
CREATE (p)-[:KNOWS {fromdate:'2017-02-27'} ]->(k);
从上面创建数据的过程可以看到每条数据的组成方式：
- 每一条创建的图数据就是「一条边」和两端的「点」组成。
上面的数据的vertext描述的就是人，edge描述的是人与人的认识关系，并且在关系（边）中，保存了认识的起始时间（fromdate）。上面数据创建的完整过程如下：
有了数据，接下来可以试试看做数据查询：
MATCH (n:person {name: 'Tom'})-[:knows]->(m:person) RETURN n.name AS n, m.name AS m;
上面的查询就是查找Tom所认识的人，查询结果如下：
可以看到我们找到两条edges数据，代表着Tom认识的人。以上是对图数据的一个基本操作的讲解，接下来看一下图数据和关系型数据的混合查询。
因为agensgraph是直接在postgres内核实现的，所以它可以对自己的图数据与postgres里面已有的关系型数据进行混合查询，下面讲讲混合查询的使用方法。
关系型数据与图数据的混合查询
接下来看看关系型数据与图数据的混合查询方法。首先创建一个graph：
CREATE GRAPH bitnine;
然后添加vertex数据：
CREATE VLABEL dev;
CREATE (:dev {name: 'someone', year: 2015});
CREATE (:dev {name: 'somebody', year: 2016});
上面添加了两条dev的点数据，里面是json结构的数据，包含name和year两条属性。完整的执行过程如下：
可以看到上面创建了叫做bitnine的graph。完成了graph的创建以后，接下来我们创建一张关系表history：
CREATE TABLE history (year, event)
AS VALUES (1996, 'PostgreSQL'), (2016, 'AgensGraph');
上面创建了一张history的关系表，里面包含year和event两个字段。注意graph和table里面有一个共同的属性，就是year。所以我们可以通过year作为两边数据的关系，做一个混合查询：
SELECT n->>'name' as name, history.event, history.year FROM history, (MATCH (n:dev) RETURN n) as dev where history.year > (n->>'year')::int;
上面的查询可以看到，我们使用year作为查询条件，将history.year大于bitnine这张表里的year的数据组合查询出来。我们分析一下就可以知道，满足这个查询条件的就是这样的数据组合：
(:dev {name: 'someone', year: 2015});<->(2016, 'AgensGraph')
我们看看查询结果是不是和分析的一样：
可以看到查询结果和分析的一样。
参考文档
本系列文章简单介绍了agensgraph图数据库的初步使用，希望能够帮助大家入门。要深入学习，建议读一下agensgraph的文档：
里面包含Quick-guide，Developer，Operations手册：
可以把上面三篇pdf仔细看下。