作者：廖梵抒
TuGraph Analytics提供了OLAP图分析能力，实现图上的交互式查询，用户在构图并导入数据之后，可以通过输入GQL语句对图查询分析，并以可视化的方式直观地展示点边结果。
OLAP架构
在TuGraph Analytics OLAP架构中，主要以下组件:
- Client: 用户通过Client提交查询语句, Client负责和Coordinator交互，发送查询请求。
- Coordinator: 接收来自Client查询请求，将查询中的GQL语句进行解析、优化，构建查询的执行计划（执行计划的生成逻辑可参考《分布式图计算如何实现？带你一窥图计算执行计划》），并将任务调度给Woker执行。
- Worker：具体分布式地执行任务的单元，接收到Coordinator发送的Pipeline，执行具体的计算和查询逻辑。
- Meta Service: 服务注册管理，Coordinator启动后，会将服务的地址和端口向MetaService进行注册，Client提交查询时从MetaService获取Coordinator的服务地址，进行连接。目前支持http和rpc两种方式。
组件间执行流程如下：
操作指南
1. 定义图模型
以下图为例，图中有2种点person和software，以及2种边knows和creates。
图模型定义可参考《TuGraph Analytics图建模研发：为图计算业务提速增效》，图定义语法为：
CREATE GRAPH dy_modern (
Vertex person (
id bigint ID,
name varchar,
age int
),
Vertex software (
id bigint ID,
name varchar,
lang varchar
),
Edge knows (
srcId bigint SOURCE ID,
targetId bigint DESTINATION ID,
weight int
),
Edge creates (
srcId bigint SOURCE ID,
targetId bigint DESTINATION ID,
weight int
)
) WITH (
storeType='rocksdb',
shardCount = 2
);
2. 准备图数据
创建“加工”类型图任务，发布生成图作业。
USE GRAPH dy_modern;
INSERT INTO dy_modern.person(id, name, age)
SELECT 1, 'jim', 20
UNION ALL
SELECT 2, 'kate', 22
UNION ALL
SELECT 3, 'tom', 24;
INSERT INTO dy_modern.software(id, name, lang)
SELECT 4, 'software1', 'java'
UNION ALL
SELECT 5, 'software2', 'java';
INSERT INTO dy_modern.knows
SELECT 1,2,2
UNION ALL
SELECT 1,3,3
UNION ALL
SELECT 3,2,3;
INSERT INTO dy_modern.creates
SELECT 2,4,6
UNION ALL
SELECT 3,5,8
UNION ALL
SELECT 3,4,8;
图作业需要的worker数为23，在作业界面将参数进行修改，之后提交作业运行。
3. 创建查询服务
创建图查询服务, 任务类型选择“图查询”，目标图选择刚才创建的图。
发布任务后，使用默认参数即可，提交作业。
4. 执行查询
图查询服务的作业变成RUNNING状态后，可在任务界面点击“查询”进入图查询界面
输入相应的gql查询语句，点击“执行”，即可得到查询结果。
5. 图可视化
点击某个点，可以查看点关联的具体信息和属性，以及关联的其他点边。
除了可视化的方式，也可以json形式看到返回的结果。
至此，我们就成功使用TuGraph Analytics实现了图上的交互式查询！是不是超简单！快来试一试吧！
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