polar_age（图数据库）-阿里云帮助中心

polar_age插件允许您在PolarDB PostgreSQL版集群中直接处理和分析图数据。对于需要在关系型数据库中融合图模型分析的场景，该插件提供了一个高性能的解决方案，使您无需迁移数据到专门的图数据库，即可使用Cypher查询语言进行复杂的关联分析。

适用范围

您的集群需满足以下条件：

集群形态：集中式PolarDB PostgreSQL版集群，暂不支持PolarDB PostgreSQL分布式版集群。
数据库引擎：PostgreSQL 16。

功能优势

polar_age是PolarDB基于开源Apache AGE社区版进行功能增强和性能优化的图数据库插件，与开源版本相比，具备以下优势：

更大的存储容量：支持64位GraphID。
数据生命周期管理：支持为节点和边设置生存时间（TTL）。
灵活的属性定义：支持在图（Graph）的节点和边上定义自定义属性字段。
强大的融合分析能力：支持在Cypher查询中结合其他插件（如向量插件）进行多模融合检索。
高级查询方式：支持多标签（Multi-Label）查询，提升复杂图谱的查询灵活性。
统一的数据管理：支持通过SQL对图数据执行增删改查（CRUD）操作。
加速向量分析：支持多向量索引，加速图与向量数据的融合分析。

安装与配置插件

安装插件

在您的数据库中安装polar_age插件。如果您尚未创建插件，请使用高权限账号执行以下命令：

CREATE EXTENSION polar_age;

配置数据库

（推荐）为数据库设置永久生效：通过修改数据库级别的参数，使任何新建立的连接都能自动加载polar_age扩展并设置好搜索路径，无需在每次连接会话时手动配置。
```
-- 将 ag_catalog 添加到默认搜索路径
ALTER DATABASE <your_db_name> SET search_path = "$user", public, ag_catalog, pg_catalog;

-- 将 polar_age 添加到会话预加载库，实现自动初始化
ALTER DATABASE <your_db_name> SET session_preload_libraries = 'polar_age';
```
重要
- 请将<your_db_name>替换为您的实际数据库名称。
- 使用数据管理 DMS（Data Management）客户端设置search_path时，可能会存在兼容性问题，您可使用PolarDB-Tools执行相关语句。
在当前会话中临时生效：仅对当前数据库连接会话有效，适用于临时测试或调试。断开连接后配置即失效。
```
SET search_path = "$user", public, ag_catalog, pg_catalog;
```
重要
使用数据管理 DMS（Data Management）客户端设置search_path时，可能会存在兼容性问题，您可使用PolarDB-Tools执行相关语句。

配置普通用户权限

授予USAGE权限给所需的普通用户：

GRANT USAGE ON SCHEMA ag_catalog TO <your_db_user>;
GRANT ALL ON ag_catalog.ag_graph TO <your_db_user>;
GRANT ALL ON ag_catalog.ag_label TO <your_db_user>;

若用户仅为RW用户，需要额外授予创建表的CREATE权限。
```
GRANT CREATE ON DATABASE <your_db_name> TO <your_db_user>;
```

快速入门

本教程将引导您完成从初始化扩展到执行第一个Cypher查询的全过程。

为数据库安装polar_age插件，并将其配置为自动加载，确保每次连接后都能直接使用Cypher查询。

-- 创建 polar_age 扩展
CREATE EXTENSION polar_age;

-- 将 polar_age 加入会话预加载库，并设置默认搜索路径
ALTER DATABASE <your_db_name> SET search_path = "$user", public, ag_catalog, pg_catalog;
ALTER DATABASE <your_db_name> SET session_preload_libraries = 'polar_age';

创建一个图来组织和存储您的图数据。
```
SELECT ag_catalog.create_graph('social_network');
```

创建点与边。

-- 点
SELECT create_vlabel('social_network', 'Person');
-- 边
SELECT create_elabel('social_network', 'Knows');

向图中写入数据：创建代表人物的节点（Node）和代表关系的边（Edge）。

-- 向 "social_network"."Person" 表中批量写入两个人物点
INSERT INTO "social_network"."Person" (id, properties) VALUES 
(ag_catalog._make_graph_id('social_network', 'Person', 'alice'::cstring), '{"name": "alice", "age": 30}'::agtype),
(ag_catalog._make_graph_id('social_network', 'Person', 'bob'::cstring), '{"name": "bob", "age": 40}'::agtype);

-- 在 'alice' 和 'bob' 之间创建一条 "Knows" 关系
INSERT INTO "social_network"."Knows" (id, start_id, end_id, properties)
VALUES (
    ag_catalog._next_graph_id('social_network', 'Knows'),                     -- 生成边的自增ID
    ag_catalog._make_graph_id('social_network', 'Person', 'alice'::cstring),  -- 起始点ID
    ag_catalog._make_graph_id('social_network', 'Person', 'bob'::cstring),    -- 终止点ID
    '{"since": 2022}'::agtype                                                 -- 边的属性
);

验证数据写入成功并执行图查询。

使用SQL查询所有Person：

SELECT id, properties FROM "social_network"."Person";

  id   |          properties          
-------+------------------------------
 3_xxx | {"age": 30, "name": "alice"}
 3_xxx | {"age": 40, "name": "bob"}

使用SQL查询名为bob的Person：

SELECT id, properties FROM "social_network"."Person" WHERE agtype_access_operator(VARIADIC ARRAY[properties, '"name"'::agtype]) = '"bob"'::agtype;

  id   |          properties          
-------+------------------------------
 3_xxx | {"age": 40, "name": "bob"}

使用Cypher查找所有关系。

SELECT * FROM cypher('social_network', $$
    MATCH (p1:Person)-[k:Knows]->(p2:Person)
    RETURN p1.name, type(k), p2.name, k.since
$$) AS (start_node_name agtype, relationship_type agtype, end_node_name agtype, since agtype);

 start_node_name | relationship_type | end_node_name | since 
-----------------+-------------------+---------------+-------
 "alice"         | "Knows"           | "bob"         | 2022