

GQL 小课堂汇总｜快速了解 GQL 的方方面面！

NebulaGraph

2024-12-04

导读：GQL 小课堂合集

📖GQL 小课堂‍‍‍‍

随着 ISO-GQL 的发布，图数据库查询语言的统一成为必然趋势，因此，我们邀请了多位 NebulaGraph 社区核心贡献者，由浅入深地为大家解锁 GQL 的方方面面，希望能与广大开发者共同进步。

我们将 GQL 小课堂分为两个阶段，在入门阶段，对 GQL 的背景、影响及生态等进行概览式介绍，关注“GQL 是什么？”；在进阶阶段，从技术视角剖析 GQL 的具体使用，聚焦“GQL 怎么用？”。

入门阶段的四期课程已更新完毕

一起开始学习 GQL 吧～

💡第一期‍‍‍

课程名称：《揭秘数据库小鲜肉：GQL》

课程概览：

GQL是什么？：GQL，全称 Graph Query Language，是一种专为属性图(Property Graph)模型设计的图查询语言，旨在为图数据库提供一个统一的查询和操作语言。
GQL 产生的影响：了解 GQL 作为图数据库界的“小鲜肉”如何出道即巅峰，它的出现如何影响了整个数据库市场，为数据查询带来了革命性的变革。
GQL 将面临的挑战：分析 GQL 在成长路上面临的挑战，但随着时间的推移，GQL有望变得更加成熟和强大。

‍💡第二期

课程名称：《Why GQL 666？》

课程概览：

GQL 与 SQL 相比有哪些优势？ 相较于 SQL, GQL 从设计上是更现代化的数据库语言，它拥有大量的功能正交的语句，语句之间容易组合，易于实现复杂功能。
GQL 与 Cypher 相比有哪些异同？ GQL 是 Cypher 的增强版，支持更完善的标签匹配语法，支持所有四种路径模式，以及现代化的变量定义方式等等。
GQL 与 SQL/PGQ 查询语言相比，有哪些独特的优势？GQL 除了只读图匹配语句外，还具备原生的 DDL 和 DML 语句，提供了更强大的数据操作能力。
‍

💡第三期

课程名称：《云上玩转 GQL》

课程概览：

你将收获：

💡第四期

课程名称：《GQL 生态建设：NebulaGraph 的实践》

课程概览：

为什么需要发展生态？ 发展生态是为了覆盖多样化的开发者社区和应用场景，提高开发效率，并通过与其他平台合作形成互补的生态系统，增强图数据库的适应性和竞争力。
GQL 生态支持及规划有哪些？目前已支持 Golang、Java、Python 的 SDK、数据导入工具、可视化工具以及大数据平台连接器等，同时还有一些生态产品如 NebulaGraph JDBC 和 Spring Data 对接正在开发中，旨在提升开发者体验和图数据库的性能。
针对GQL 生态支持，有哪些期待？GQL Exchange 相比之前有了较大的改动，在功能和易用性方面都做了很大的改进。在未来，我们会在数据写入方面实现自定义。