# 关联查询
关联查询数据是API开发中的常见用例。有两种形式的关联查询：有外键关联和跨源关联。
## 有外键关联（嵌套关联）
在查询某个对象的同时，获取其关联对象，对应sql left join。使用关联查询，需要在数据库表间建立外键。
基于超图面板对 gql 的可视化封装，能充分发挥其嵌套查询的优势。甚至不需要掌握 SQL，就能构建多级的嵌套查询。
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如图所示有4张主表，其中 `User` 和 `Profile` 是1:1关联，`User` 和 `Post` 是 1对多关联，`Post` 和`Category` 是多对多关联。
其 Prisma Model 如下：
prisma model
```prisma
model Category {
id Int @id @default(autoincrement())
name String
Post Post[]
}
model Post {
id Int @id @default(autoincrement())
createdAt DateTime @default(now())
title String
published Boolean @default(false)
authorId Int
User User @relation(fields: [authorId], references: [id])
Category Category[]
@@index([authorId], map: "Post_authorId_fkey")
}
model Profile {
id Int @id @default(autoincrement())
bio String
userId Int @unique
User User @relation(fields: [userId], references: [id])
}
model User {
id Int @id @default(autoincrement())
email String @unique
name String?
role String @default("admin")
Post Post[]
Profile Profile?
}
```
{% hint style="info" %}
如何用prisma model建立关联关系，可参考[Prisma文档](https://www.prisma.io/docs/concepts/components/prisma-schema/relations/one-to-one-relations)
{% endhint %}
我们构建了如图所示多级嵌套查询 OPERATION，以 `User` 表为主体，查询到的 `Profile` 是对象，查询到的 `Post` 是数组，`Post` 中的 `Category` 也是数组。
```graphql
query MyQuery {
mysql_findFirstUser {
id
name
email
# 1:n关联：post为对象数组
Post(where: {title: {contains: "test"}}) {
id
title
# n:n关联：category为对象数组
Category {
id
name
}
}
# 1:1关联：profile为对象
Profile {
id
userId
}
}
}
```
### N+1 查询
在架构图中，我们提到过飞布引擎做了很多性能优化，其中之一是N+1查询优化。
我们以示例讲解下，飞布如何实现查询优化。
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还以上述表为例，`User` 和 `Post` 为1对多关联，这时候我们构建了一个新的 `Operation` ，查询 `Post` 的 `User`，即查询文章的同时拿到作者信息。可以看到如下响应，其中 `User` 为对象。
这里有个问题，3条 `Post` 的作者是同一个，是否意味着：**飞布会查询3次用户？**类似上图，先查询所有文章，然后遍历文章，挨个查询作者，最后再合并。
实际上，在底层我们做了N+1查询优化，用 where in 的方式避免了无用的查询。将上述 sql 改成了：**先查询所有文章，然后用文章的作者id注入where in语句中**。
这样能提升查询性能，避免不必要的数据库请求。
## 跨源关联
默认情况下，OPRATION 都是**并行**执行，但很多场景需要先查询数据，然后将返回值作为条件，执行下一个查询/变更。
跨源关联有两种常见用例：
* 同一数据库表间未建立外键（虚拟外建更适合，详情见 [prisma 数据源](https://docs.fireboom.io/ji-chu-ke-shi-hua-kai-fa/shu-ju-yuan/prisma-shu-ju-yuan)）
* 跨数据源关联查询/变更
{% embed url="" fullWidth="false" %}
11功能介绍-飞布如何实现跨源关联？
{% endembed %}
> 举个物联网的例子：设备列表页，不仅要展示设备列表，还要展示设备在线状态。
>
> 传统模式下，我们需要先从数据库获取设备列表，然后遍历数据，逐个调用物联网平台接口获取设备在线状态，最后拼接数据返回给客户端。用编码的方式，大概需要几百行代码。
>
> 而利用飞布的跨源关联功能，只需要几行 GraphQL OPERATION 就能实现上述需求。
**跨源关联**本质上是一种流程编排，将通常情况下并行的请求，改造成串行。
跨源关联时序图
使用跨源关联，至少需要配置两个数据源（或同一数据源两个不同函数）。
### 跨源查询
跨源查询，将上一个返回值作为参数传给下一个**查询。**
例如，db为数据库，iot为物联网 REST API。以下示例展示了：先用 `db_findManyDevice` 查询设备列表，然后用 `iot_deviceState` 查询设备在线状态。
```graphql
query MyQuery($device_id:Int! @internal) { # 声明：定义变量 $device_id
db_findManyDevice {
id @export(as:"device_id")# 赋值： $device_id = id
name
# _join 字段返回类型Query!
# 它存在于每个对象类型上，所以你可以在Query文档的任何地方看到它
_join{
iot_deviceState(device_id: $device_id) { # 使用：将 $device_id 设置给 device_id 变量
status
}
}
}
}
```
上述示例，主要分为三个环节：
* 声明：`@internal` 指令从公开API中移除 `$device_id` 变量。这意味，用户不能手工设置它。我们称它为关联键（join key）。
* 赋值：使用 `@export` 指令，我们可以将字段 `id` 的值导出给关联键(`$device_id`)
* 使用：一旦我们进入 `_join` 字段，我们可以使用 `$device_id` 变量去关联物联网 API
其中涉及到两个知识点：
* 指令： `@internal` 用于定义变量；`@export` 用于赋值变量。
* `_join`字段：`_join` 字段是一个特殊的字段，是 QUERY 类型。
{% hint style="info" %}
`_join` 这种定义方式，实现了循环嵌套，详情可查看文件：`exported/generated/fireboom.app.schema.graphql`
{% endhint %}
### 跨源更新
跨源更新，将上一个返回值作为参数传给下一个**变更**。
例如，blog为数据库1，todo为数据库2。以下示例展示了：先用 `blog_findUniqueUser` 查询用户（id=1），然后用 `todo_updateManyTodo` 更新该用户的所有待做事项为 未完成 （completed=false）。
```graphql
query MyQuery($authorId: Int! @internal) {
blog_findUniqueUser(where: {id: 1}) {
email
id @export(as: "authorId")
_join_mutation {
todo_updateManyTodo(where:{authorId:{equals:$authorId}},data:{completed:{set:false}}) {
count
}
}
}
}
```
跨源更新与跨源查询的指令基本一致，除了 `_join` 变成了 `_join_mutation` 。`_join_mutation`是 MUTATION 类型。