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GraphQL 查询技术规范

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概述

<<<<<<< HEAD 本规范描述了用于 TrustGraph 结构化数据存储在 Apache Cassandra 中的 GraphQL 查询接口的实现。 在结构化数据功能方面，本规范基于结构化数据规范 (structured-data.md)，详细说明了如何对包含提取和摄取的结构化对象的 Cassandra 表执行 GraphQL 查询。

本规范描述了用于 TrustGraph 结构化数据存储在 Apache Cassandra 中的 GraphQL 查询接口的实现。 在结构化数据功能方面，本规范基于结构化数据规范 (structured-data.md)，详细说明了如何针对包含提取和导入的结构化对象的 Cassandra 表执行 GraphQL 查询。

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GraphQL 查询服务将提供一个灵活、类型安全的接口，用于查询存储在 Cassandra 中的结构化数据。 它将动态适应模式更改，支持包括对象之间的关系在内的复杂查询，并与 TrustGraph 现有的基于消息的架构无缝集成。

目标

动态模式支持: 在不重新启动服务的情况下，自动适应配置中的模式更改 GraphQL 标准兼容性: 提供与现有 GraphQL 工具和客户端兼容的标准 GraphQL 接口 高效的 Cassandra 查询: 将 GraphQL 查询转换为高效的 Cassandra CQL 查询，同时尊重分区键和索引 关系解析: 支持用于不同对象类型之间关系的 GraphQL 字段解析器 类型安全: 基于模式定义，确保类型安全地执行查询并生成响应 可扩展的性能: 通过适当的连接池和查询优化，高效地处理并发查询 请求/响应集成: 保持与 TrustGraph 基于 Pulsar 的请求/响应模式的兼容性 错误处理: 提供全面的错误报告，用于模式不匹配、查询错误和数据验证问题

背景

<<<<<<< HEAD 结构化数据存储实现 (trustgraph-flow/trustgraph/storage/objects/cassandra/) 根据存储在 TrustGraph 配置系统中的模式定义，将对象写入 Cassandra 表。 这些表使用复合分区键结构，具有集合和基于模式定义的键，从而可以在集合中实现高效的查询。

结构化数据存储实现 (trustgraph-flow/trustgraph/storage/objects/cassandra/) 根据存储在 TrustGraph 配置系统中的模式定义，将对象写入 Cassandra 表。 这些表使用复合分区键结构，以及基于集合和模式定义的键，从而实现集合内部的高效查询。

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当前的局限性，本规范旨在解决： 缺少用于存储在 Cassandra 中的结构化数据的查询接口 无法利用 GraphQL 的强大查询功能来处理结构化数据 缺少对相关对象之间关系遍历的支持 <<<<<<< HEAD 缺少用于结构化数据访问的标准化查询语言

GraphQL 查询服务将通过以下方式弥补这些差距： 提供用于查询 Cassandra 表的标准 GraphQL 接口

缺少一种用于结构化数据访问的标准查询语言

GraphQL 查询服务将通过以下方式弥补这些差距： 为查询 Cassandra 表提供标准的 GraphQL 接口

82edf2d (New md files from RunPod) 从 TrustGraph 配置动态生成 GraphQL 模式 高效地将 GraphQL 查询转换为 Cassandra CQL 通过字段解析器支持关系解析

技术设计

架构

GraphQL 查询服务将作为新的 TrustGraph 流处理器实现，遵循既定的模式：

模块位置: trustgraph-flow/trustgraph/query/objects/cassandra/

主要组件:

1. GraphQL 查询服务处理器 扩展基础 FlowProcessor 类 实现类似于现有查询服务的请求/响应模式 监控配置以进行模式更新 保持与配置同步的 GraphQL 模式

2. 动态模式生成器 将 TrustGraph RowSchema 定义转换为 GraphQL 类型 创建具有适当字段定义的 GraphQL 对象类型 生成具有基于集合的解析器的根 Query 类型 在配置更改时更新 GraphQL 模式

3. 查询执行器 使用 Strawberry 库解析传入的 GraphQL 查询 根据当前模式验证查询 执行查询并返回结构化响应 通过详细的错误消息优雅地处理错误

4. Cassandra 查询转换器 将 GraphQL 选择转换为 CQL 查询 根据可用的索引和分区键优化查询 处理过滤、分页和排序 管理连接池和会话生命周期

5. 关系解析器 <<<<<<< HEAD 实现用于对象之间关系的字段解析器 ======= 实现对象之间关系的字段解析器

82edf2d (New md files from RunPod) 执行批量加载以避免 N+1 查询 在请求上下文中缓存解析的关系 支持正向和反向关系遍历

配置模式监控

该服务将注册一个配置处理程序以接收模式更新：

self.register_config_handler(self.on_schema_config)

当模式发生变化时：

1. 从配置中解析新的模式定义
2. 重新生成 GraphQL 类型和解析器
3. 更新可执行的模式
4. 清除任何依赖于模式的缓存

GraphQL 模式生成

对于配置中的每个 RowSchema，生成：

1. GraphQL 对象类型: 映射字段类型（string → String, integer → Int, float → Float, boolean → Boolean） 将必需字段标记为 GraphQL 中的非空值 从模式中添加字段描述

2. 根查询字段: <<<<<<< HEAD 集合查询（例如，customers，transactions） ======= 集合查询（例如，customers, transactions）

82edf2d (New md files from RunPod) 基于索引字段的过滤参数 分页支持（limit, offset） 可排序字段的排序选项

3. 关系字段: 从模式中识别外键关系 为相关对象创建字段解析器 支持单对象和列表关系

查询执行流程

1. 请求接收: 从 Pulsar 接收 ObjectsQueryRequest 提取 GraphQL 查询字符串和变量 识别用户和集合上下文

2. 查询验证: 使用 Strawberry 解析 GraphQL 查询 <<<<<<< HEAD 验证与当前模式 ======= 验证与当前模式的匹配

82edf2d (New md files from RunPod) 检查字段选择和参数类型

3. CQL 生成: 分析 GraphQL 选择 构建带有适当 WHERE 子句的 CQL 查询 将集合包含在分区键中 根据 GraphQL 参数应用过滤器

4. 查询执行: 对 Cassandra 执行 CQL 查询 将结果映射到 GraphQL 响应结构 解析任何关系字段 格式化响应以符合 GraphQL 规范

5. 响应发送: 创建包含结果的 ObjectsQueryResponse 包含任何执行错误 通过 Pulsar 发送带有相关 ID 的响应

数据模型

<<<<<<< HEAD

注意: trustgraph-base/trustgraph/schema/services/structured_query.py 中存在现有的 StructuredQueryRequest/Response 模式。但是，它缺少关键字段（用户、集合），并且使用了次优类型。以下模式代表推荐的演进，应该替换现有的模式，或者创建新的 ObjectsQueryRequest/Response 类型。 ======= 注意: trustgraph-base/trustgraph/schema/services/structured_query.py 中已存在一个 StructuredQueryRequest/Response 模式。但是，它缺少关键字段（用户、集合），并且使用了次优类型。以下模式代表推荐的演进，应替换现有模式或创建为新的 ObjectsQueryRequest/Response 类型。

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请求模式 (ObjectsQueryRequest)

from pulsar.schema import Record, String, Map, Array

class ObjectsQueryRequest(Record):
    user = String()              # Cassandra keyspace (follows pattern from TriplesQueryRequest)
    collection = String()        # Data collection identifier (required for partition key)
    query = String()             # GraphQL query string
    variables = Map(String())    # GraphQL variables (consider enhancing to support all JSON types)
    operation_name = String()    # Operation to execute for multi-operation documents

对现有 StructuredQueryRequest 的更改原因： 添加了 user 和 collection 字段，以匹配其他查询服务的模式。 <<<<<<< HEAD 这些字段对于识别 Cassandra 键空间和集合至关重要。

这些字段对于标识 Cassandra 键空间和集合至关重要。

82edf2d (New md files from RunPod) 变量目前仍然是 Map(String())，但理想情况下应该支持所有 JSON 类型。

响应模式 (ObjectsQueryResponse)

from pulsar.schema import Record, String, Array
from ..core.primitives import Error

class GraphQLError(Record):
    message = String()
    path = Array(String())       # Path to the field that caused the error
    extensions = Map(String())   # Additional error metadata

class ObjectsQueryResponse(Record):
    error = Error()              # System-level error (connection, timeout, etc.)
    data = String()              # JSON-encoded GraphQL response data
    errors = Array(GraphQLError) # GraphQL field-level errors
    extensions = Map(String())   # Query metadata (execution time, etc.)

对现有 StructuredQueryResponse 更改的理由： 区分系统错误 (error) 和 GraphQL 错误 (errors) 使用结构化的 GraphQLError 对象，而不是字符串数组 <<<<<<< HEAD 添加 extensions 字段，以符合 GraphQL 规范

添加 extensions 字段以符合 GraphQL 规范

82edf2d (New md files from RunPod) 为了兼容性，将数据保留为 JSON 字符串，尽管使用原生类型会更好

Cassandra 查询优化

该服务将通过以下方式优化 Cassandra 查询：

1. 尊重分区键： 始终在查询中包含集合 高效使用 schema 定义的主键 避免全表扫描

2. 利用索引： 使用二级索引进行过滤 尽可能组合多个过滤器 当查询可能效率低下时，发出警告

3. 批量加载： 收集关系查询 批量执行以减少网络请求次数 在请求上下文中缓存结果

4. 连接管理： 维护持久的 Cassandra 会话 使用连接池 在发生故障时处理重连

示例 GraphQL 查询

<<<<<<< HEAD

简单的集合查询

=======

简单集合查询

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{
  customers(status: "active") {
    customer_id
    name
    email
    registration_date
  }
}

查询与关系

{
  orders(order_date_gt: "2024-01-01") {
    order_id
    total_amount
    customer {
      name
      email
    }
    items {
      product_name
      quantity
      price
    }
  }
}

分页查询

{
  products(limit: 20, offset: 40) {
    product_id
    name
    price
    category
  }
}

实现依赖

Strawberry GraphQL: 用于 GraphQL 模式定义和查询执行 Cassandra Driver: 用于数据库连接（已在存储模块中使用） TrustGraph Base: 用于 FlowProcessor 和模式定义 Configuration System: 用于模式监控和更新

命令行界面

该服务将提供一个 CLI 命令：kg-query-objects-graphql-cassandra

参数： --cassandra-host: Cassandra 集群联系点 --cassandra-username: 身份验证用户名 --cassandra-password: 身份验证密码 --config-type: 用于模式的配置类型（默认："schema"） 标准 FlowProcessor 参数（Pulsar 配置等）

API 集成

Pulsar 主题

输入主题: objects-graphql-query-request Schema: ObjectsQueryRequest 接收来自网关服务的 GraphQL 查询

输出主题: objects-graphql-query-response Schema: ObjectsQueryResponse 返回查询结果和错误

网关集成

网关和反向网关需要端点来：

1. 接受来自客户端的 GraphQL 查询
2. 通过 Pulsar 将其转发到查询服务
3. 将响应返回给客户端
4. 支持 GraphQL 内省查询

代理工具集成

一个新的代理工具类将启用： 自然语言到 GraphQL 查询的生成 直接 GraphQL 查询执行 结果解释和格式化 与代理决策流程的集成

安全注意事项

查询深度限制: 阻止深度嵌套的查询，以防止性能问题 查询复杂度分析: 限制查询复杂度以防止资源耗尽 字段级权限: 未来支持基于用户角色的字段级访问控制 输入验证: 验证和清理所有查询输入以防止注入攻击 速率限制: 为每个用户/集合实施查询速率限制

性能注意事项

查询规划: 在执行之前分析查询以优化 CQL 生成 结果缓存: 考虑缓存频繁访问的数据，位于字段解析器级别 连接池: 维护与 Cassandra 的高效连接池 批量操作: 尽可能组合多个查询以减少延迟 监控: 跟踪查询性能指标以进行优化

测试策略

单元测试

从 RowSchema 定义生成模式 GraphQL 查询解析和验证 CQL 查询生成逻辑 字段解析器实现

契约测试

Pulsar 消息契约合规性 GraphQL 模式有效性 响应格式验证 错误结构验证

集成测试

对测试 Cassandra 实例执行端到端查询 模式更新处理 关系解析 分页和过滤 错误场景

性能测试

负载下的查询吞吐量 各种查询复杂度的响应时间 大结果集下的内存使用情况 连接池效率

迁移计划

<<<<<<< HEAD 由于这是一个新功能，因此不需要迁移。该服务将：

由于这是一个新功能，因此不需要迁移。 该服务将：

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1. 从配置中读取现有模式
2. 连接到存储模块创建的现有 Cassandra 表
3. 立即在部署后开始接受查询

时间表

第 1-2 周：核心服务实现和模式生成 第 3 周：查询执行和 CQL 转换 第 4 周：关系解析和优化 第 5 周：测试和性能调整 第 6 周：网关集成和文档

开放问题

1. 模式演进: 服务应该如何处理查询期间的模式转换？ 选项：在模式更新期间排队查询 选项：同时支持多个模式版本

2. 缓存策略: 是否应该缓存查询结果？ 考虑：基于时间的过期 考虑：基于事件的失效

3. 联邦支持: 该服务是否应该支持 GraphQL 联邦，以与其他数据源组合？ 将启用跨结构化和图形数据的统一查询

4. 订阅支持: 该服务是否应该支持 GraphQL 订阅以进行实时更新？ 需要网关中的 WebSocket 支持

5. 自定义标量: 是否应该支持自定义标量类型，用于特定领域的的数据类型？ 示例：DateTime、UUID、JSON 字段

参考文献

结构化数据技术规范：docs/tech-specs/structured-data.md Strawberry GraphQL 文档：https://strawberry.rocks/ GraphQL 规范：https://spec.graphql.org/ Apache Cassandra CQL 参考：https://cassandra.apache.org/doc/stable/cassandra/cql/ TrustGraph Flow Processor 文档：内部文档