关系型数据库模拟图：邻接表模型与递归CTE归纳总结

做反欺诈图谱的时候，我们经常要问一个问题：关系型数据库又不是专门的图数据库，怎么存图？怎么查图？

说实话，我刚开始做这个方向时也头大。银行的风控系统不可能为了图谱专门搭一套 Neo4j，数据都在 Oracle 和 MySQL 里躺着。那怎么办？用邻接表模型 + 递归 CTE，这套组合拳在反欺诈场景下特别实用。

1. 邻接表模型——最朴素的图存储方式

邻接表，说白了就是把图的每条边当成一行记录存到表里。举个例子，两个账户之间的转账关系，存成这样：

-- 边表结构示例
CREATE TABLE edge (
    from_node   VARCHAR(32) NOT NULL,
    to_node     VARCHAR(32) NOT NULL,
    relation    VARCHAR(20) DEFAULT 'transfer',
    amount      DECIMAL(18,2),
    create_time TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (from_node, to_node, create_time)
);

-- 插入两条边
INSERT INTO edge VALUES ('A', 'B', 'transfer', 5000, '2025-01-01 10:00:00');
INSERT INTO edge VALUES ('B', 'C', 'transfer', 3000, '2025-01-01 10:05:00');

为什么叫邻接表？因为每个节点通过这张表就能找到它的邻居——从 from_node 出发找到所有 to_node 就是出边，反过来就是入边。我在项目中常常把边表再加上方向字段和权重，用来区分资金流出和流入。

2. 递归CTE——在SQL中跑图遍历

存好了图，怎么遍历？SQL 标准里给了我们一个神器：WITH RECURSIVE。它允许你在一条 SQL 里定义递归查询，一层层往下走，直到没有新节点为止。

语法结构其实不复杂，核心就两部分：锚点成员（第一层）和递归成员（从上一层往下一层）。我习惯叫它「种子 + 生长」。

WITH RECURSIVE path AS (
    -- 锚点：从A出发
    SELECT from_node, to_node, 1 AS depth,
           CAST(from_node || '->' || to_node AS TEXT) AS route
    FROM edge
    WHERE from_node = 'A'

    UNION ALL

    -- 递归：沿着边往下走
    SELECT e.from_node, e.to_node, p.depth + 1,
           p.route || '->' || e.to_node
    FROM edge e
    JOIN path p ON e.from_node = p.to_node
    WHERE p.depth < 20  -- 防止死循环
)
SELECT * FROM path;