欢迎来到“从Cypher and Redisgraph”系列的最后一部分。
在第一篇文章中，我们查看了什么是图形db，为什么要使用一个图。第二篇文章解释了查询重新绘制的基础知识。

现在，我们将构建一个非常小的示例，以显示我们在上一篇文章中学到的一切。

首先，使用docker compose up -d启动Redis Insight。

此时，您需要在本地计算机上安装python3；如果您不这样做，请在线检查您的操作系统说明 您还需要点击和Redis Python扩展；您可以安装它们：

pip3 install click redis

现在您拥有一切，可以克隆演示存储库

git clone https://github.com/gfabrizi/redisgraph-demo.git

输入克隆目录并启动数据导入：

python3 bulk_insert.py Routes -n City.csv -r ROUTE.csv -h 127.0.0.1 -p 6379

您应该看到这样的消息：

b'City'  [####################################]  100%
19 nodes created with label 'b'City''
b'ROUTE'  [####################################]  100%
81 relations created for type 'b'ROUTE''
Construction of graph 'Routes' complete: 19 nodes created, 81 relations created in 0.006071 seconds

刚刚发生了什么？

我们从很棒的存储库redis-dataset：
中使用了脚本（bulk_insert.py） https://github.com/redis-developer/redis-datasets
该脚本用于导入节点（-n参数）和关系（-r参数）。您可以指定多个节点和关系文件。
我们进口代表城市（City.csv）和关系（ROUTE.csv）的节点；导入脚本使用CSV文件名来为节点和关系命名。
因此，现在我们有了填充19个城市和1786条路线的图形“路线”。

是时候在浏览器中打开RedisinSight UI并开始查询！

可视化数据

转到Redisinsight中的“ WorkBench”选项卡，然后启动通用查询以显示所有节点和关系：

GRAPH.QUERY Routes "MATCH (a) RETURN a"

您应该看到这样的图（请记住检查“所有关系”标志：

真的没有帮助，对吗？ ð
好吧，有信息，现在您必须查询您想知道的内容。

一点背景：
几年前，一家公司要求我解决作为后端开发人员采访的测试。我有3-4天可以解决这个问题：“想象您有20个商品仓库，通过货车路线连接（每个仓库都与附近最多3个仓库相连）。写一个脚本，给定存款A和存款B-发现它们之间的最佳路线”。
我在这项测试中挣扎了几天，试图学习和实施Dijkstra算法……根本没有成功！ ð¥²
好吧，如果我当时知道GraphDB，我将通过该测试！ ð

例如，如果您想知道孟菲斯和凤凰城之间的最短路线，则可以使用此查询：

GRAPH.QUERY Routes "MATCH (source:City {name: 'Memphis'}), (destination:City {name: 'Phoenix'}) with source, destination MATCH p=allShortestPaths((source)-[:ROUTE*]->(destination)) RETURN nodes(p) as cities"

我们写了第一个MATCH查询，跟随第二个查询。要使用第二个MATCH的匹配节点，我们需要使用with关键字来指定它们。当您必须在以下MATCH中使用一个（或更多）先前匹配的节点时，此关键字很有用。
allShortestPaths是MATCH的函数，它使我们能够找到两个节点之间的每个最短路径。如果我们选择将结果视为文本（而不是Defaul图），我们可以看到Redis找到了2个路径：

如果我们只想要最短的路径，我们可以使用shortestPath函数：

GRAPH.QUERY Routes "MATCH (source:City {name: 'Memphis'}), (destination:City {name: 'Phoenix'}) RETURN shortestPath((source)-[:ROUTE*]->(destination))"

如果您查看结果的文本输出，您会注意到，这次重新编号不仅返回节点，而且还返回了节点之间的关系。
如果您只希望涉及shortestPath中的节点，请更改这样的查询：

GRAPH.QUERY Routes "MATCH (source:City {name: 'Memphis'}), (destination:City {name: 'Phoenix'}) RETURN nodes(shortestPath((source)-[:ROUTE*]->(destination)))"

很酷，对吗？

结论

本系列显示了重新绘制的基础和Cypher语言。
还有很多要探索和学习的东西。如果我们仅查看“路径算法”，则官方文档提供了许多可以使用的功能：
https://redis.io/docs/stack/graph/path_algorithm/#find-all-paths-from-a-if-the-trip-is-limited-to-10-kilometers

我希望您遵循了这个系列，并像我一样喜欢它！