图谱与图表接口

本文引用的文件

GraphController.java
GraphService.java
GraphQuery.java
GraphTransDetailQuery.java
GraphCallDetailQuery.java
GraphHis.java
analysis.ts
graph/index.vue

引言

本文面向后端接口使用者、前端开发者和数据分析人员，系统化说明 GraphController 暴露的图谱与图表相关 REST 接口。内容覆盖：

关系图数据查询、生成、导出和快照保存等能力；
图谱节点与边如何映射到人员、通话、交易等业务实体；
前端 AntV G6/X6、Relation Graph、ECharts 的渲染协作方式；
大数据量下的分页、过滤与导出策略；
curl 与前端调用示例；
图谱为空、节点过多卡顿、导出失败等常见问题的排查方法。

项目结构

与图谱与图表接口直接相关的代码主要分布在以下位置：

后端控制器：ai-server/src/main/java/com/zsjz/ai/module/graph/controller/GraphController.java
后端服务实现：ai-server/src/main/java/com/zsjz/ai/module/graph/service/GraphService.java
查询模型：GraphQuery、GraphTransDetailQuery、GraphCallDetailQuery
历史记录实体：GraphHis
前端 API 封装：ai-electron/frontend/src/graph/api/analysis.ts

前端图谱页面：ai-electron/frontend/src/graph/views/graph/index.vue

graph TB
FE["前端页面<br/>graph/index.vue"] --> API_TS["前端 API 封装<br/>analysis.ts"]
API_TS --> CTRL["后端控制器<br/>GraphController"]
CTRL --> SVC["后端服务<br/>GraphService"]
SVC --> MAPPER["数据库访问层"]
SVC --> ENT_TRANS["交易记录<br/>TransRecord"]
SVC --> ENT_CALL["通话记录<br/>CallRecord"]
SVC --> ENT_HIS["图谱历史<br/>GraphHis"]

图示来源

GraphController.java:1-131
GraphService.java:1-200
analysis.ts:1239-1358
graph/index.vue:6125-6223

章节来源

GraphController.java:1-131
analysis.ts:1239-1358

核心组件

GraphController：对外暴露 /graph/* REST 接口，负责接收请求参数并返回统一响应体。
GraphService：实现图谱生成、交易明细分页、通话明细分页、节点详情、图谱历史创建/删除/读取/写入等逻辑。
查询对象：
- GraphQuery：控制图谱类型（交易/通话）、金额范围、卡号、通话号码等条件。
- GraphTransDetailQuery：交易明细分页查询条件。
- GraphCallDetailQuery：通话明细分页查询条件。
GraphHis：图谱历史记录的轻量实体，包含 id、graphName、path。
前端 analysis.ts：封装所有图谱相关 HTTP 调用，包括图谱分析、明细分页、历史管理、快照读写。
graph/index.vue：用户交互入口，触发图谱分析、打开明细面板、保存和恢复图谱快照。

章节来源

GraphController.java:1-131
GraphService.java:1-200
GraphQuery.java:1-22
GraphTransDetailQuery.java:1-37
GraphCallDetailQuery.java:1-32
GraphHis.java:1-14
analysis.ts:1239-1358

架构总览

GraphController 作为统一入口，不直接处理复杂业务，而是委托 GraphService。图谱生成过程会构造 SQL，通过临时表或子查询聚合交易、通话、其他关系，最终返回节点集合与边集合。前端 analysis.ts 将业务表单字段转换为后端期望的 GraphViewQuery 结构，并调用对应接口。图谱页面 index.vue 负责组合 UI 行为，例如打开分析条件弹窗、切换图谱画布、保存历史快照。

sequenceDiagram
    participant User as "用户"
    participant Page as "graph/index.vue"
    participant Api as "analysis.ts"
    participant Ctrl as "GraphController"
    participant Svc as "GraphService"
    participant DB as "数据库"

    User->>Page: "点击生成关系图谱"
    Page->>Api: "调用 fetchGraphAnalysis"
    Api->>Ctrl: "POST /graph/view"
    Ctrl->>Svc: "graph(query)"
    Svc->>DB: "执行图谱聚合 SQL"
    DB-->>Svc: "边列表 edgeList"
    Svc-->>Ctrl: "Map{nodeList, edgeList}"
    Ctrl-->>Api: "Result<Map>"
    Api-->>Page: "标准化后的 dx/gx"
    Page->>Page: "渲染 AntV G6/X6 图谱"

图示来源

graph/index.vue:8019-8025
analysis.ts:1239-1259
GraphController.java:23-38
GraphService.java:53-120

接口定义

通用约定

基础路径：/graph
统一响应体：由后端 Result 包裹，前端 normalizeGraphAnalysisResponse 会从 response.data 或外层 data 中解析图谱数据。
成功时：HTTP 状态码通常为 200，code 表示业务成功；失败时可能抛出服务端异常或返回错误码。
认证与上下文：部分查询依赖当前登录账号、案件数据源、治理树权限等，由服务层或上游网关/拦截器处理。

1. 生成关系图谱

URL：POST /graph/view
请求头：Content-Type: application/json
请求体：GraphQuery 扩展字段，典型关键字段如下：
- type：关系类型数组，取值包括交易类 101、102、103，以及通话类 201、202、203。
- cards：卡号列表。
- startMoney、endMoney：交易金额起止值。
- callNum：通话号码。
- 其他由前端 GraphViewQuery 传递的条件字段，如人员姓名、身份证号、时间范围等。
响应体：Result<Map<String, Object>>，前端标准化后为 { code, msg, data: { dx: 节点数组, gx: 边数组 } }。

错误行为：

当生成的边数量超过 10000 条时，服务层抛出“当前数据量过大，请根据条件缩数据范围”的异常。

未传入 type 时，返回空图谱结果。

flowchart TD
Start(["进入 /graph/view"]) --> CheckType["校验 type 是否为空"]
CheckType -->|为空| Empty["返回空图谱"]
CheckType -->|非空| BuildSQL["构造图谱聚合 SQL"]
BuildSQL --> QueryDB["执行数据库查询"]
QueryDB --> CountEdge{"边数量是否超过 10000"}
CountEdge -->|是| Error["抛出数据量过大异常"]
CountEdge -->|否| Assemble["组装 nodeList 与 edgeList"]
Assemble --> Return["返回 Result<Map>"]

图示来源

GraphService.java:53-120
GraphController.java:23-38

章节来源

GraphController.java:23-38
GraphService.java:53-120
GraphQuery.java:1-22
analysis.ts:1239-1259

2. 查询交易明细

URL：POST /graph/transDetail
请求体：GraphTransDetailQuery，常用字段包括：
- personCardNo：本方卡号。
- otherCardNo：对方卡号。
- lx：交易方向或类别。
- jdlx：借贷类型，例如收入、支出。
- otherName：交易对方名称。
- ext1：交易摘要。
- transAmountSymbol、transAmount：金额比较符号与金额值。
- 分页字段：page、limit。
响应体：Result<Page<TransRecord>>，即分页的交易记录。

章节来源

GraphController.java:40-52
GraphTransDetailQuery.java:1-37
analysis.ts:1262-1272

3. 查询通话明细

URL：POST /graph/callDetail
请求体：GraphCallDetailQuery，常用字段包括：
- personPhone：本方号码。
- otherPhone：对方号码。
- node、clazz：图谱节点标识与分类。
- transAmountSymbol、transAmount：金额比较符号与金额值。
- 分页字段：page、limit。
响应体：Result<Page<CallRecord>>，即分页的通话记录。

章节来源

GraphController.java:54-66
GraphCallDetailQuery.java:1-32
analysis.ts:1275-1285

4. 查询节点详情

URL：POST /graph/nodeDetail
请求体：使用 GraphCallDetailQuery 作为入参，但语义上用于定位某个图谱节点，并获取该节点关联的详细信息。
响应体：Result<Map<String, Object>>，具体结构由服务层决定，通常包含节点维度可展开的明细或统计信息。

章节来源

GraphController.java:68-72
GraphCallDetailQuery.java:1-32
analysis.ts:1288-1297

5. 获取图谱历史记录列表

URL：GET /graph/graphHis
请求参数：可选，用于筛选历史记录。
响应体：Result<List<GraphHis>>，每个记录包含 id、graphName、path。

章节来源

GraphController.java:74-82
GraphHis.java:1-14
analysis.ts:1312-1318

6. 创建图谱历史记录

URL：GET /graph/createGraphHis
请求参数：
- graphHisName：图谱记录名称。
- 其他前端附加字段如 caseId、title、content、graphData、nodeCount、edgeCount 等。
响应体：Result<GraphHis>，返回创建的记录。

章节来源

GraphController.java:84-92
analysis.ts:1300-1308

7. 删除图谱历史记录

URL：GET /graph/deleteGraphHis
请求参数：
- id：图谱历史记录 ID。
响应体：Result<Void>。

章节来源

GraphController.java:94-102
analysis.ts:1324-1330

8. 读取图谱历史快照内容

URL：GET /graph/history/{id}/content
路径参数：
- id：图谱历史记录 ID。
响应体：Result<String>，返回图谱快照的 JSON 字符串。

章节来源

GraphController.java:104-112
analysis.ts:1339-1345

9. 保存图谱历史快照内容

URL：POST /graph/history/{id}/content
路径参数：
- id：图谱历史记录 ID。
请求体：JSON 字符串形式的图谱快照内容。
响应体：Result<Void>。

章节来源

GraphController.java:114-122
analysis.ts:1349-1357

业务实体关系

图谱的核心实体关系如下：

节点：
- 人员节点：通常以人员姓名、身份证号、卡号等作为唯一标识。
- 交易节点：以卡号、账户、交易摘要等标识。
- 通话节点：以电话号码、通话方向、通话类型等标识。
- 其他业务节点：如设备、IP、地址等，由前端 GraphViewQuery 中的扩展字段驱动。

边：

交易关系边：两个账户之间的资金往来，可能包含金额、方向、摘要。
通话关系边：两个电话号码之间的联系，可能包含通话次数、时间范围。

其他关系边：由服务层动态拼接 SQL 生成。

erDiagram
PERSON {
string name
string card_no
string identity_code
}
ACCOUNT {
string card_no
string owner_id
}
CALL_RECORD {
string from_phone
string to_phone
datetime call_time
}
TRANS_RECORD {
string from_card
string to_card
decimal amount
datetime trans_time
}
GRAPH_NODE {
string node
string clazz
string nodecn
}
GRAPH_EDGE {
string node1
string node2
string clazz
string mc
number money
}

PERSON ||--o{ ACCOUNT : "拥有"
ACCOUNT ||--o{ TRANS_RECORD : "发起或接收"
CALL_RECORD }o--|| CALL_RECORD : "相互联系"
GRAPH_NODE ||--o{ GRAPH_EDGE : "被引用"

图示来源

GraphService.java:53-120
GraphTransDetailQuery.java:1-37
GraphCallDetailQuery.java:1-32

前端渲染方式

前端在图谱与图表场景中通常采用三种渲染方案：

AntV G6/X6：用于交互式关系图，支持拖拽、缩放、高亮、布局算法、节点自定义形状。
Relation Graph：用于特定业务关系图的展示与编辑，常与 G6 配合，提供领域专用可视化能力。

ECharts：用于辅助分析图表，如资金流向、通话频次、时间趋势等，通常在图谱侧边栏或独立图表区域展示。

graph TB
View["graph/index.vue"] --> AnalysisApi["analysis.ts"]
View --> G6X6["AntV G6/X6 渲染引擎"]
View --> RelationGraph["Relation Graph 业务视图"]
View --> ECharts["ECharts 辅助图表"]
AnalysisApi --> Controller["/graph/* 接口"]

图示来源

graph/index.vue:1-200
analysis.ts:1239-1358

章节来源

graph/index.vue:1-200
analysis.ts:551-564

大数据量性能注意事项

边数量上限：服务层对图谱生成的边数量设置了 10000 条限制，超出时会抛出异常。因此必须通过类型选择、卡号、金额区间、时间范围、人员姓名等条件缩小数据范围。
分页策略：
- 交易明细和通话明细使用分页接口，建议前端按需加载，避免一次性拉取大量明细。
- 图谱主图应优先返回精简节点与边，明细数据通过节点点击或侧边面板异步加载。
过滤条件优先级：
- 先按主体对象（卡号、手机号、身份证号）过滤。
- 再按关系类型（交易/通话）过滤。
- 最后按金额、时间、摘要等次要条件过滤。
导出格式：
- 图谱快照通过 /graph/history/{id}/content 保存为 JSON 字符串，适合再次导入或离线分析。
- 如需导出图片、PDF、CSV，应由前端在拿到完整节点与边数据后进行二次处理，避免让后端承担额外渲染或大体积序列化压力。
布局计算：
- 节点过多时，G6/X6 的布局算法会成为瓶颈。建议启用增量布局、延迟渲染、可视区域内懒加载、降低动画复杂度。

章节来源

GraphService.java:53-120
GraphController.java:40-72
analysis.ts:1262-1297

调用示例

curl 示例

生成关系图谱：

curl -X POST "http://your-host/admin/graph/view" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "type": [101, 201],
  "cards": ["卡号A", "卡号B"],
  "startMoney": "1000",
  "endMoney": "100000",
  "callNum": "13800000000"
}'

查询交易明细：

curl -X POST "http://your-host/admin/graph/transDetail" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "personCardNo": "卡号A",
  "otherCardNo": "卡号B",
  "page": 1,
  "limit": 20
}'

查询通话明细：

curl -X POST "http://your-host/admin/graph/callDetail" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "personPhone": "13800000000",
  "otherPhone": "13900000000",
  "page": 1,
  "limit": 20
}'

读取图谱历史快照：

curl -X GET "http://your-host/admin/graph/history/1/content"

保存图谱历史快照：

curl -X POST "http://your-host/admin/graph/history/1/content" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"nodes":[],"edges":[]}'

前端调用示例

生成图谱：

import { fetchGraphAnalysis } from '@/graph/api/analysis';

const result = await fetchGraphAnalysis({
respondents: [{ id: '1', name: '张三' }],
tradeMode: 'trade',
communicationMode: 'contact',
queryTime: ['2025-01-01', '2025-12-31'],
});
// result.data.dx 为节点，result.data.gx 为边

查询交易明细：

import { fetchGraphTransDetail } from '@/graph/api/analysis';

const page = await fetchGraphTransDetail({
personCardNo: '卡号A',
page: 1,
limit: 20,
});

查询通话明细：

import { fetchGraphCallDetail } from '@/graph/api/analysis';

const page = await fetchGraphCallDetail({
personPhone: '13800000000',
page: 1,
limit: 20,
});

保存图谱历史：

import { createGraphHistory, saveGraphHistoryContent } from '@/graph/api/analysis';

const history = await createGraphHistory({ graphHisName: '张三关系图' });
await saveGraphHistoryContent(history.id, snapshotJson);

章节来源

analysis.ts:1239-1358

故障排查

图谱数据为空

检查是否传入了 type。如果 type 为空，服务层会直接返回空图谱。
检查主体对象是否为空。前端 fetchGraphAnalysis 在未获取到对象名称时会抛错，要求先选择人员或实体。
检查过滤条件是否过严：金额区间、时间范围、卡号、手机号可能导致无匹配数据。
查看浏览器控制台和网络面板，确认后端是否返回空 dx/gx 或整体 data 为空。

章节来源

GraphService.java:53-60
analysis.ts:1239-1259

节点过多导致卡顿

服务层会在边数量超过 10000 条时抛出异常，提示缩小数据范围。
前端应避免一次性渲染全部节点和边，建议使用：
- 分页加载明细；
- 仅渲染可视区域或高相关度节点；
- 关闭不必要的动画和高亮效果；
- 将大图拆分为多个图谱标签页。
若仍卡顿，检查 G6/X6 布局配置，避免使用过于复杂的力导向布局。

章节来源

GraphService.java:53-120
graph/index.vue:1-200

导出失败

快照导出依赖 /graph/history/{id}/content 的读写。确认：
- 历史 ID 是否存在；
- 请求体是否为合法 JSON 字符串；
- 后端文件写入权限是否正常。
如果导出的是图片或报表，需在前端完成转换，避免后端承担额外格式化处理。
网络层面注意跨域、鉴权、请求体大小限制。

章节来源

GraphController.java:104-122
analysis.ts:1339-1357

明细分页异常

交易明细和通话明细返回 MyBatis-Plus 的 Page 对象。若前端解析失败，检查：
- page、limit 是否为有效数字；
- 后端是否返回标准分页结构；
- 字段名是否与前端期望一致。

章节来源

GraphController.java:40-72
analysis.ts:1262-1297

结论

GraphController 提供了图谱生成、明细分页、节点详情和历史快照管理能力。其核心设计是：前端以业务条件驱动 GraphQuery，后端通过服务层构造 SQL 并返回节点与边；前端基于 AntV G6/X6 或 Relation Graph 渲染关系图，并使用 ECharts 补充统计分析。为避免大数据量问题，应严格限制图谱规模、使用分页与过滤、并在前端进行合理的渲染优化。导出功能以 JSON 快照为主，复杂格式应在前端处理。遇到问题时，优先从输入条件、边数量上限、分页结构和历史快照读写链路入手排查。

图谱与图表接口.md 24 KB

История Исходник

图谱与图表接口

目录

引言

项目结构

核心组件

架构总览

接口定义

通用约定

1. 生成关系图谱

2. 查询交易明细

3. 查询通话明细

4. 查询节点详情

5. 获取图谱历史记录列表

6. 创建图谱历史记录

7. 删除图谱历史记录

8. 读取图谱历史快照内容

9. 保存图谱历史快照内容

业务实体关系

前端渲染方式

大数据量性能注意事项

调用示例

curl 示例

前端调用示例

故障排查

图谱数据为空

节点过多导致卡顿

导出失败

明细分页异常

结论

图谱与图表接口.md 24 KB История Исходник

图谱与图表接口

目录

引言

项目结构

核心组件

架构总览

接口定义

通用约定

1. 生成关系图谱

2. 查询交易明细

3. 查询通话明细

4. 查询节点详情

5. 获取图谱历史记录列表

6. 创建图谱历史记录

7. 删除图谱历史记录

8. 读取图谱历史快照内容

9. 保存图谱历史快照内容

业务实体关系

前端渲染方式

大数据量性能注意事项

调用示例

curl 示例

前端调用示例

故障排查

图谱数据为空

节点过多导致卡顿

导出失败

明细分页异常

结论

图谱与图表接口.md 24 KB

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