Hugegraph如何构造query about incubator-hugegraph HOT 3 OPEN

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HugeGraph在GraphTransaction类的query方法中构造一个查询对象去查询后端数据库。这个方法接受一个Query对象作为参数，并返回一个QueryResults<BackendEntry>对象。以下是相关的代码片段：

@Override
public QueryResults<BackendEntry> query(Query query) {
    if (!(query instanceof ConditionQuery)) {
        // It's a sysprop-query, don't need to optimize
        LOG.debug("Query{final:{}}", query);
        return super.query(query);
    }

    QueryList<BackendEntry> queries = this.optimizeQueries(query, super::query);
    LOG.debug("{}", queries);
    return queries.empty() ? QueryResults.empty() :
                             queries.fetch(this.pageSize);
}

在这个方法中，如果查询不是ConditionQuery的实例，它直接调用父类的query方法。如果它是ConditionQuery的实例，它调用optimizeQueries方法来优化查询，然后获取结果。

实际查询后端数据库是在queryVerticesFromBackend方法中完成的：

protected Iterator<HugeVertex> queryVerticesFromBackend(Query query) {
    assert query.resultType().isVertex();

    QueryResults<BackendEntry> results = this.query(query);
    Iterator<BackendEntry> entries = results.iterator();
    Iterator<HugeVertex> vertices = new MapperIterator<>(entries, this::parseEntry);
    vertices = this.filterExpiredResultFromBackend(query, vertices);

    if (!this.store().features().supportsQuerySortByInputIds()) {
        // There is no id in BackendEntry, so sort after deserialization
        vertices = results.keepInputOrderIfNeeded(vertices);
    }
    return vertices;
}

在这个方法中，它调用query方法获取QueryResults<BackendEntry>对象，然后使用parseEntry方法将每个BackendEntry转换为HugeVertex对象。它还过滤掉过期的顶点，并在必要时对顶点进行排序。

请注意，与后端数据库交互的query方法的实际实现在给定的上下文中并未提供。具体的实现将取决于正在使用的后端存储，本例中为MySQL。

关于Query对象的结构和在query方法中的使用，Query对象在HugeGraph中是可以执行对图的不同类型查询的基类。它用于封装查询的参数，如限制、偏移和条件。

在提供的上下文中，Query对象在constructEdgesQuery方法中用于创建一个查询，用于检索顶点在两个方向上的所有边。然后，Query对象被传递给queryEdgesFromBackend方法来执行查询并检索边。

Query对象在org.apache.hugegraph.backend.query包中定义，它有几个子类用于不同类型的查询，如ConditionQuery、IdQuery和Aggregate。这些子类向基类Query添加额外的属性和方法，以支持更复杂的查询。

例如，ConditionQuery类添加了一个conditions属性来存储查询的条件，以及像query()和condition()这样的方法来添加查询条件。IdQuery类添加了一个ids属性来存储要查询的ID，以及一个query()方法来添加ID到查询。

关于GraphTransaction类中的optimizeQueries方法如何工作以及它对Query对象执行哪种优化，optimizeQueries方法在GraphTransaction类中用于优化给定的Query对象并返回一系列优化后的查询。优化过程包括展平查询条件并优化每个条件查询。

具体的步骤如下：

1. 创建一个将保存优化查询的QueryList对象。
2. 如果查询不是ConditionQuery，将查询添加到QueryList并返回。
3. 如果查询是ConditionQuery，使用ConditionQueryFlatten.flatten方法展平查询条件。这个方法将复杂的查询条件分解为更简单的条件。
4. 对于每个展平的ConditionQuery，调用optimizeQuery方法来优化查询。这个方法根据查询的类型和其条件执行几个优化。例如，如果查询是顶点查询并且匹配顶点标签的主键，它通过将顶点标签和主键值转换为顶点id来优化查询。同样，如果查询是边查询并且匹配边标签的排序键，它通过序列化排序值并重置用户属性条件来优化查询。
5. 如果优化后的查询不为空且不为空，将查询添加到QueryList。
6. 如果优化后的查询为空，调用indexQuery方法执行索引查询并将结果添加到QueryList。
7. 最后，返回包含优化查询的QueryList。

这是相关的代码：

private <R> QueryList<R> optimizeQueries(Query query,
                                         QueryResults.Fetcher<R> fetcher) {
    QueryList<R> queries = new QueryList<>(query, fetcher);
    if (!(query instanceof ConditionQuery)) {
        // It's a sysprop-query, add itself as subquery, don't need to flatten
        queries.add(query);
        return queries;
    }
    boolean supportIn = this.storeFeatures().supportsQueryWithInCondition();
    for (ConditionQuery cq : ConditionQueryFlatten.flatten(
                             (ConditionQuery) query, supportIn)) {
        // Optimize by sysprop
        Query q = this.optimizeQuery(cq);
        /*
         * NOTE: There are two possibilities for the returned q:
         * 1.sysprop-query, which would not be empty.
         * 2.index-query result(ids after optimization), which may be empty.
         */
        if (q == null) {
            queries.add(this.indexQuery(cq), this.batchSize);
        } else if (!q.empty()) {
            queries.add(q);
        }
    }
    return queries;
}

以上信息来自于：

• hugegraph-server/hugegraph-core/src/main/java/org/apache/hugegraph/backend/tx/GraphTransaction.java

Sources

• hugegraph-server/hugegraph-core/src/main/java/org/apache/hugegraph/backend/tx/GraphTransaction.java

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是的，Hugegraph确实支持动态数据更新的场景。这可以从提供的上下文中的HugeElementFeatures类看出，该类有supportsAddProperty()和supportsRemoveProperty()方法，这两个方法都返回true。这些方法表明可以向元素（顶点和边）添加和删除属性，从而允许对图数据进行动态更新。

这是相关的代码：

public class HugeElementFeatures implements ElementFeatures {

    @Override
    public boolean supportsAddProperty() {
        return true;
    }

    @Override
    public boolean supportsRemoveProperty() {
        return true;
    }

    // ... other methods ...
}

HugeGraph通过事务模型处理动态数据更新。HugeGraph的架构设计为以事务方式处理数据更新，确保数据的一致性和完整性。

在提供的代码中，我们可以看到HugeGraph对不同的操作使用不同类型的事务：

1. GraphTransaction：这用于对图数据本身的操作。例如，添加或删除顶点和边，查询顶点和边等。这些操作必须手动提交，如graphTransaction()方法中的注释所示。

2. SysTransaction：这用于系统操作。这些操作也需要手动提交。

3. SchemaTransaction：这用于对图的模式的操作。每个模式操作将自动提交，如schemaTransaction()方法中的注释所示。

当执行数据更新操作时，使用适当的方法（openGraphTransaction()、openSystemTransaction()或openSchemaTransaction()）打开新的事务。然后在此事务中执行操作。如果操作成功，事务被提交，更改被永久保存。如果操作过程中出现错误，事务被回滚，更改被丢弃。

这种事务模型使HugeGraph能够有效且可靠地处理动态数据更新，确保即使在出现错误或故障的情况下，图数据仍然保持一致和准确。

来源：

• hugegraph-server/hugegraph-core/src/main/java/org/apache/hugegraph/structure/HugeFeatures.java
• hugegraph-server/hugegraph-core/src/main/java/org/apache/hugegraph/StandardHugeGraph.java

这个回答旨在节省你的时间并提供有用的信息。它并不是一个精确的解决方案，而是你自己研究的起点。

帮助我变得更有用！如果这个回答对你有帮助，请给我一个👍，如果这个回答与你的问题无关，请给我一个👎。

如果你想继续这个话题，可以在你的回复开头@dosu-bot。

Sources

• hugegraph-server/hugegraph-core/src/main/java/org/apache/hugegraph/structure/HugeFeatures.java
• hugegraph-server/hugegraph-core/src/main/java/org/apache/hugegraph/StandardHugeGraph.java

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HugeGraph在GraphTransaction类的query方法中构造一个查询对象去查询后端数据库。这个方法接受一个Query对象作为参数，并返回一个QueryResults<BackendEntry>对象。以下是相关的代码片段：

@Override
public QueryResults<BackendEntry> query(Query query) {
    if (!(query instanceof ConditionQuery)) {
        // It's a sysprop-query, don't need to optimize
        LOG.debug("Query{final:{}}", query);
        return super.query(query);
    }

    QueryList<BackendEntry> queries = this.optimizeQueries(query, super::query);
    LOG.debug("{}", queries);
    return queries.empty() ? QueryResults.empty() :
                             queries.fetch(this.pageSize);
}

在这个方法中，如果查询不是ConditionQuery的实例，它直接调用父类的query方法。如果它是ConditionQuery的实例，它调用optimizeQueries方法来优化查询，然后获取结果。

实际查询后端数据库是在queryVerticesFromBackend方法中完成的：

protected Iterator<HugeVertex> queryVerticesFromBackend(Query query) {
    assert query.resultType().isVertex();

    QueryResults<BackendEntry> results = this.query(query);
    Iterator<BackendEntry> entries = results.iterator();
    Iterator<HugeVertex> vertices = new MapperIterator<>(entries, this::parseEntry);
    vertices = this.filterExpiredResultFromBackend(query, vertices);

    if (!this.store().features().supportsQuerySortByInputIds()) {
        // There is no id in BackendEntry, so sort after deserialization
        vertices = results.keepInputOrderIfNeeded(vertices);
    }
    return vertices;
}

在这个方法中，它调用query方法获取QueryResults<BackendEntry>对象，然后使用parseEntry方法将每个BackendEntry转换为HugeVertex对象。它还过滤掉过期的顶点，并在必要时对顶点进行排序。

请注意，与后端数据库交互的query方法的实际实现在给定的上下文中并未提供。具体的实现将取决于正在使用的后端存储，本例中为MySQL。

关于Query对象的结构和在query方法中的使用，Query对象在HugeGraph中是可以执行对图的不同类型查询的基类。它用于封装查询的参数，如限制、偏移和条件。

在提供的上下文中，Query对象在constructEdgesQuery方法中用于创建一个查询，用于检索顶点在两个方向上的所有边。然后，Query对象被传递给queryEdgesFromBackend方法来执行查询并检索边。

Query对象在org.apache.hugegraph.backend.query包中定义，它有几个子类用于不同类型的查询，如ConditionQuery、IdQuery和Aggregate。这些子类向基类Query添加额外的属性和方法，以支持更复杂的查询。

例如，ConditionQuery类添加了一个conditions属性来存储查询的条件，以及像query()和condition()这样的方法来添加查询条件。IdQuery类添加了一个ids属性来存储要查询的ID，以及一个query()方法来添加ID到查询。

关于GraphTransaction类中的optimizeQueries方法如何工作以及它对Query对象执行哪种优化，optimizeQueries方法在GraphTransaction类中用于优化给定的Query对象并返回一系列优化后的查询。优化过程包括展平查询条件并优化每个条件查询。

具体的步骤如下：

1. 创建一个将保存优化查询的QueryList对象。
2. 如果查询不是ConditionQuery，将查询添加到QueryList并返回。
3. 如果查询是ConditionQuery，使用ConditionQueryFlatten.flatten方法展平查询条件。这个方法将复杂的查询条件分解为更简单的条件。
4. 对于每个展平的ConditionQuery，调用optimizeQuery方法来优化查询。这个方法根据查询的类型和其条件执行几个优化。例如，如果查询是顶点查询并且匹配顶点标签的主键，它通过将顶点标签和主键值转换为顶点id来优化查询。同样，如果查询是边查询并且匹配边标签的排序键，它通过序列化排序值并重置用户属性条件来优化查询。
5. 如果优化后的查询不为空且不为空，将查询添加到QueryList。
6. 如果优化后的查询为空，调用indexQuery方法执行索引查询并将结果添加到QueryList。
7. 最后，返回包含优化查询的QueryList。

这是相关的代码：

private <R> QueryList<R> optimizeQueries(Query query,
                                         QueryResults.Fetcher<R> fetcher) {
    QueryList<R> queries = new QueryList<>(query, fetcher);
    if (!(query instanceof ConditionQuery)) {
        // It's a sysprop-query, add itself as subquery, don't need to flatten
        queries.add(query);
        return queries;
    }
    boolean supportIn = this.storeFeatures().supportsQueryWithInCondition();
    for (ConditionQuery cq : ConditionQueryFlatten.flatten(
                             (ConditionQuery) query, supportIn)) {
        // Optimize by sysprop
        Query q = this.optimizeQuery(cq);
        /*
         * NOTE: There are two possibilities for the returned q:
         * 1.sysprop-query, which would not be empty.
         * 2.index-query result(ids after optimization), which may be empty.
         */
        if (q == null) {
            queries.add(this.indexQuery(cq), this.batchSize);
        } else if (!q.empty()) {
            queries.add(q);
        }
    }
    return queries;
}

以上信息来自于：

• hugegraph-server/hugegraph-core/src/main/java/org/apache/hugegraph/backend/tx/GraphTransaction.java

Sources

• hugegraph-server/hugegraph-core/src/main/java/org/apache/hugegraph/backend/tx/GraphTransaction.java

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Hugegraph有考虑数据动态更新的场景吗。还是说Hugegraph处理的基本是静态图

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