上一篇简要介绍了图数据库的一些基本内容（初识SQL Server2017 图数据库（一）），本篇通过对比关系型一些语法来体现图数据库模式的一些优点，比如查询方便，语句易理解等。
在图数据库模型上构建查询的优势：
T-SQL 带给图表查询一些新的语法。在SELECT语句中我们有一些特殊的语句来关联点和边。让我们来演练一些，构建查询语句检索发帖和回复，如下：
我们检索每个记录的两个部分，发帖和回复，因此我们需要在FROM子句中引用两次ForumPosts’表，这个地方可以采用一些有意义的别名:
尽管我们能选择任何别名，但是在处理图对象时最好选择有意义的名字。
我们需要“posts”之间的关系，而这个关系就是表Reply_to’。语法如下：
在WHERE 子句中，我们需要关联所有的表，用下面这种MATCH语句来实现关联：
这个语法很有意思：“-”破折号表示边的$From_id字段表示关系，然后“->”破折号和大于号用边的$To_id字段表示关系。
因为知道那个别名有reply，那个别名有replied post，我们可以构建一个查询字段列表：
在关系型模型中相同功能的查询如下:
这些查询很相似，当然MATCH的语法更容易理解。
执行完上面语句查询结果如下：
我们加上写这个回复贴人的名字。需要在FROM子句中添加‘ForumMembers’节点和‘Written_By’这个边。语句如下：
还要添加MATCH语句的内部关系:
这就可以在SELECT列表中添加回帖人的名字，最终的查询如下：
在关系型模型中的对应查询如下：
结果如下所示:
还缺少回复对象的名字。像上面一样增加‘ForumMembers’ 和 ‘Written_By’在FROM子句中:
接下来，修改MATCH子句，‘ReplyMember’需要关联‘ReplyPost’，但是如何去处理这个关系而不影响其他关系？需要用不同的方式来实现：
注意这个符号“<-”与之前的相反方向，但是意义是相同的：一个在边表的$to_id与节点表的关系。
最终，还需增加写着回复的成员姓名，代码如下：
结果集如下：
在关系型查询的对应语句：
在这个时候，可能在关系型模式里面随着关系的增多读取就会越困难，而在图数据模式中MATCH子句相对就容易很多。让我们看一下在图数据模式中一些有趣又有用的地方。
统计每篇帖子的回复数
在这个语句中我们统计了每一篇回复的数量，但是仅仅在一个层面中，并不是在整个回复的树结构里面。
根贴（主贴）的列表
我们通过下面不使用MATCH的语句得到所有的根贴:
MATCH语法只是允许我们关联三个或者更多的实体（比如两个节点和一个关系）。当我们只想关联其中两个的时候，只需要一个常规的连接或者子查询。如上面的语句一样。
在结果中添加‘Level’字段
添加一个‘Level’字段，显示树结构。在T-SQL中有一个简单的语法，叫做CTE实现递归。但是有一个问题，不能使用MATCH语法在一个派生表上，此时可以使用CTE。如果有必要，可以在CTE中使用MATCH，但是反之就不行了，有这样的限制。下面展示一下使用常规的关系仅仅使用CTE来迭代，代码如下：
检索一个帖子中的所有回复
使用CTE递归语法，我们可以用一种树结构检索一个帖子的所有回复。如果使用常规的语法不能在检索帖子1的时候检索贴子3，因为3是对2的回复，而2是对1的回复。使用CTE.当查询帖子1的所有回复时能检索贴子3。代码如下：
我们也可以反过来做，在树状结构中按顺序检索所有父贴。由于CTE不支持OUTER join，所以要在外部添加，代码如下：
检索一个用户所有帖子
查询一个用所有的信息，与帖子不同，这不需要树，要简单不少:
或许你注意到上面两个查询的不同，就是在展示字段上是否使用DISTINCT。这个去重是因为Peter回复同一个帖子可以超过一次。
在模型中检索Likes（点赞）
这个查询是有意思的：‘Likes’边是成员和发帖表的关系。每一个关系都是唯一的，并不受其他关系影响。代码如下：
还可以很容易地聚合信息，以获得每个帖子或每个成员的总的Likes。
用户点赞并且回复帖子
我们也可以创建一些更有趣的查询，例如，查找这些点赞并回复的人，如下：
注意，对于‘Member’节点使用了两次在同一个MATCH表达式中。这形成了一种过滤：点赞并且有回复的成员，需要在‘LikedPost’和‘ReplyPost’中都有记录才可以。
那么在关系型模式中代码如下:
看起来这种写法更难理解和读懂。
回帖给多个帖子的成员
回帖个一个帖子多次的成员:
上述两种语句中唯一的不同就是展示结果的聚合。
通过上述构建在图数据模式下的查询和关联，对比了常规语句以及在关系模式下的相同查询，不难发现无论是在易读性，逻辑理解上还是在性能上都有很大提高。当然这只是第一个版本，所以难免有很多问题， 下一篇我讲介绍这个版本存在的一部分问题。