SQL和nGQL区别有哪些
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SQL (Structured Query Language) 是具有数据操纵和数据定义等多种功能的数据库语言，这种语言是一种特定目的编程语言，用于管理关系数据库管理系统（RDBMS），或在关系流数据管理系统（RDSMS）中进行流处理。
nGQL 是一种类 SQL 的声明型的文本查询语言，相比于 SQL， nGQL 为可扩展、支持图遍历、模式匹配、分布式事务（开发中）的图数据库查询语言。
概念对比数据定义语言（DDL）用于创建或修改数据库的结构，也就是 schema。
索引<index_name> [OFFLINE]数据操作语言（DML）数据操作语言（DML）用于操作数据库中的数据。
数据查询语言（DQL）数据查询语言（DQL）语句用于执行数据查询。本节说明如何使用 SQL 语句和 nGQL 语句查询数据。
SELECT[DISTINCT]select_expr[,select_expr]...[FROMtable_references][WHEREwhere_condition][GROUPBY{col_name|expr|position}][HAVINGwhere_condition][ORDERBY{col_name|expr|position}[ASC|DESC]]
GO[[<M>TO]<N>STEPS]FROM<node_list>OVER<edge_type_list>[REVERSELY][BIDIRECT][WHEREwhere_condition][YIELD[DISTINCT]<return_list>][|ORDERBY<expression>[ASC|DESC]][|LIMIT[<offset_value>,]<number_rows>][|GROUPBY{col_name|expr|position}YIELD<col_name>]<node_list>|<vid>[,<vid>...]|$-.id<edge_type_list>edge_type[,edge_type...]<return_list><col_name>[AS<col_alias>][,<col_name>[AS<col_alias>]...]数据控制语言（DCL）
数据控制语言（DCL）包含诸如 GRANT 和 REVOKE 之类的命令，这些命令主要用来处理数据库系统的权限、其他控件。
<priv_type> ON [object_type] TO <user>GRANT ROLE <role_type> ON <space> TO <user>删除权限REVOKE <priv_type> ON [object_type] TO <user>REVOKE ROLE <role_type> ON <space> FROM <user>数据模型查询语句基于以下数据模型：
RDBMS 关系结构图Nebula Graph 最小模型图本文将使用 NBA 数据集。该数据集包含两种类型的点，也就是两个标签，即 player 和 team ；两种类型的边，分别是 serve 和 follow。
在关系型数据管理系统中（RDBMS）中，我们用表来表示点以及与点相关的边（连接表）。因此，我们创建了以下表格：player、team、serve 和 follow。在 Nebula Graph 中，基本数据单位是顶点和边。两者都可以拥有属性，相当于 RDBMS 中的属性。
在 Nebula Graph 中，点之间的关系由边表示。每条边都有一种类型，在 NBA 数据集中，我们使用边类型 serve 和 follow 来区分两种类型的边。
首先，让我们看看如何在 RDBMS 中插入数据。我们先创建一些表，然后为这些表插入数据。
CREATETABLEplayer(idINT,nameVARCHAR(100),ageINT);CREATETABLEteam(idINT,nameVARCHAR(100));CREATETABLEserve(player_idINT,team_idINT,start_yearINT,end_yearINT);CREATETABLEfollow(player_id1INT,player_id2INT,degreeINT);
然后插入数据。
INSERTINTOplayerVALUES(100,'TimDuncan',42),(101,'TonyParker',36),(102,'LaMarcusAldridge',33),(103,'RudyGay',32),(104,'MarcoBelinelli',32),(105,'DannyGreen',31),(106,'KyleAnderson',25),(107,'AronBaynes',32),(108,'BorisDiaw',36),(109,'TiagoSplitter',34),(110,'CoryJoseph',27);INSERTINTOteamVALUES(200,'Warriors'),(201,'Nuggets'),(202,'Rockets'),(203,'Trail'),(204,'Spurs'),(205,'Thunders'),(206,'Jazz'),(207,'Clippers'),(208,'Kings');INSERTINTOserveVALUES(100,200,1997,2016),(101,200,1999,2010),(102,200,2001,2005),(106,200,2000,2011),(107,200,2001,2009),(103,201,1999,2018),(104,201,2006,2015),(107,201,2007,2010),(108,201,2010,2016),(109,201,2011,2015),(105,202,2015,2019),(109,202,2017,2019),(110,202,2007,2009);INSERTINTOfollowVALUES(100,101,95),(100,102,91),(100,106,90),(101,100,95),(101,102,91),(102,101,75),(103,102,70),(104,103,50),(104,105,60),(105,104,83),(105,110,87),(106,100,88),(106,107,81),(107,106,92),(107,108,97),(108,109,95),(109,110,78),(110,109,72),(110,105,85);在 Nebula Graph 插入数据
在 Nebula Graph 中插入数据与上述类似。首先，我们需要定义好数据结构，也就是创建好 schema。然后可以选择手动或使用 Nebula Graph Studio （Nebula Graph 的可视化工具）导入数据。这里我们手动添加数据。
在下方的 INSERT 插入语句中，我们向图空间 NBA 插入了球员数据（这和在 MySQL 中插入数据类似）。
INSERTVERTEXplayer(name,age)VALUES100:('TimDuncan',42),101:('TonyParker',36),102:('LaMarcusAldridge',33),103:('RudyGay',32),104:('MarcoBelinelli',32),105:('DannyGreen',31),106:('KyleAnderson',25),107:('AronBaynes',32),108:('BorisDiaw',36),109:('TiagoSplitter',34),110:('CoryJoseph',27);
考虑到篇幅限制，此处我们将跳过插入球队和边的重复步骤。你可以点击此处下载示例数据亲自尝试。
增删改查（CRUD）本节介绍如何使用 SQL 和 nGQL 语句创建（C）、读取（R）、更新（U）和删除（D）数据。
插入数据mysql>INSERTINTOplayerVALUES(100,'TimDuncan',42);nebula>INSERTVERTEXplayer(name,age)VALUES100:('TimDuncan',42);查询数据
查找 ID 为 100 的球员并返回其 name 属性：
mysql>SELECTplayer.nameFROMplayerWHEREplayer.id=100;nebula>FETCHPROPONplayer100YIELDplayer.name;更新数据
mysql>UPDATEplayerSETname='Tim';nebula>UPDATEVERTEX100SETplayer.name="Tim";删除数据
mysql>DELETEFROMplayerWHEREname='Tim';nebula>DELETEVERTEX121;nebula>DELETEEDGEfollow100->200;建立索引
返回年龄超过 36 岁的球员。
SELECTplayer.nameFROMplayerWHEREplayer.age<36;
使用 nGQL 查询有些不同，因为您必须在过滤属性之前创建索引。更多信息请参见 索引文档。
CREATETAGINDEXplayer_ageONplayer(age);REBUILDTAGINDEXplayer_ageOFFLINE;LOOKUPONplayerWHEREplayer.age<36;示例查询
本节提供一些示例查询供您参考。
示例 1在表 player 中查询 ID 为 100 的球员并返回其 name 属性。
SELECTplayer.nameFROMplayerWHEREplayer.id=100;
接下来使用 Nebula Graph 查找 ID 为 100 的球员并返回其 name 属性。
FETCHPROPONplayer100YIELDplayer.name;
Nebula Graph 使用 FETCH 关键字获取特定点或边的属性。本例中，属性即为点 100 的名称。nGQL 中的 YIELD 关键字相当于 SQL 中的 SELECT。
查找球员 Tim Duncan 并返回他效力的所有球队。
SELECTa.id,a.name,c.nameFROMplayeraJOINservebONa.id=b.player_idJOINteamcONc.id=b.team_idWHEREa.name='TimDuncan'
使用如下 nGQL 语句完成相同操作：
CREATETAGINDEXplayer_nameONplayer(name);REBUILDTAGINDEXplayer_nameOFFLINE;LOOKUPONplayerWHEREplayer.name=='TimDuncan'YIELDplayer.nameASname|GOFROM$-.VertexIDOVERserveYIELD$-.name,$$.team.name;
这里需要注意一下，在 nGQL 中的等于操作采用的是 C 语言风格的 ==，而不是SQL风格的 =。
以下查询略复杂，现在我们来查询球员 Tim Duncan 的队友。
SELECTa.id,a.name,c.nameFROMplayeraJOINservebONa.id=b.player_idJOINteamcONc.id=b.team_idWHEREc.nameIN(SELECTc.nameFROMplayeraJOINservebONa.id=b.player_idJOINteamcONc.id=b.team_idWHEREa.name='TimDuncan')
nGQL 则使用管道将前一个子句的结果作为下一个子句的输入。
GOFROM100OVERserveYIELDserve._dstASTeam|GOFROM$-.TeamOVERserveREVERSELYYIELD$$.player.name;
感谢各位的阅读，以上就是“SQL和nGQL区别有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对SQL和nGQL区别有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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