devkuma – グラフデータベース

グラフデータベース・クイックスタート

kc@example.com (kc kim) — Wed, 27 Jul 2022 07:48:00 +0900

グラフデータベースとは

グラフデータベースはグラフ構造を保存・処理する。リレーショナルデータベースでも関係を表現できるが、適切なスキーマ、複雑なクエリ、高コストなJOINが必要になりやすい。グラフデータベースはホワイトボードの図のように接続データを直感的に扱える一方、関係のないデータには適さない。

グラフはノードとエッジを持つ。
ノードはラベルとKey-Valueプロパティを持つ。
エッジはラベル、方向、開始ノード、終了ノードを持つ。
エッジもプロパティを持てる。

Dockerで試す

% git clone https://github.com/krlawrence/graph.git
% cd graph/sample-data
% docker run -it --rm -v `pwd`:/mydata tinkerpop/gremlin-console
gremlin> :load /mydata/load-air-routes-graph-34.groovy

Gremlinで探索する

Gremlinのトラバーサルは通常、グラフトラバーサルソースgから始まる。

gremlin> g.V().count()
==>3619
gremlin> g.V().hasLabel('airport').count()
==>3374
gremlin> g.V().hasLabel('airport').has('code','ICN')
==>v[122]
gremlin> g.V().hasLabel('airport').has('code','ICN').valueMap()
==>[country:[KR],code:[ICN],city:[Seoul],icao:[RKSI]]

V()は頂点、hasLabelはラベル、hasはプロパティを絞り込み、valueMapはプロパティを返す。

リレーションシップをたどる

gremlin> g.V().hasLabel('airport').has('code','ICN').out('route').count()
==>144
gremlin> g.V().hasLabel('airport').has('code','ICN').out('route').values('code')
==>BKK
==>SVO
==>HND

乗り継ぎ1回の重複をdedup()で除くと1817空港になる。

gremlin> g.V().hasLabel('airport').has('code','ICN').out('route').out('route').dedup().count()
==>1817

直行便で到達できる空港を除くと1673、仁川から金浦へ戻る2区間ルートは次のように取得できる。

gremlin> g.V().hasLabel('airport').has('code','ICN').out('route').aggregate('nonstop').out('route').where(without('nonstop')).dedup().count()
==>1673
gremlin> g.V().hasLabel('airport').has('code','ICN').out('route').out('route').has('code','GMP').path().by('code')
==>[ICN,HND,GMP]
==>[ICN,KIX,GMP]
==>[ICN,NGO,GMP]

韓国から日本への便を出発空港別に集計する。

gremlin> g.V().hasLabel('airport').has('country','KR').as('kr').out('route').has('country','JP').select('kr').groupCount().by('code')
==>[ICN:27,TAE:5,GMP:3,CJU:4,PUS:6]

最長路線はエッジのdistを並べ替えて取得でき、仁川―新千歳の882マイルである。

gremlin> g.V().hasLabel('airport').has('country','KR').outE('route').order().by('dist',desc).inV().has('country','JP').path().by('code').by('dist')
==>[ICN,882,CTS]

特徴と難しさ

接続データを容易にたどれるが、参照するノードやエッジが数百万規模になると応答は遅くなる。一般的なクエリを効率よく処理できるようグラフを設計し、グラフ保存の利点がないデータは他のデータベースと組み合わせることが重要である。

参考文献

Apache TinkerPopとは

kc@example.com (kc kim) — Thu, 28 Jul 2022 18:47:00 +0900

Apache TinkerPopとは

Apache TinkerPopは、グラフ計算のためのフレームワークである。

Apache TinkerPop

個々のグラフデータベースを覆う抽象化レイヤーとして設計されており、さまざまなグラフデータベースを共通の方法で操作できるようにすることを目標としている。

すでにNeo4j、JanusGraph、Amazon Neptune、Azure Cosmos DBをはじめ、さまざまなクラウドベースおよびオープンソースのデータベースに対応している。

このフレームワークは、おおむね次の要素で構成される。

JavaベースのCore API
グラフトラバーサル言語Gremlin
クライアントとクエリやデータを交換するGremlin Server

グラフトラバーサル言語：Gremlin

Gremlinは、グラフというデータ構造の操作に特化した言語であり、リレーショナルデータベースにおけるSQLと同様の役割を持つ。

Gremlinではクエリを簡潔に記述できる。RDBMSでもグラフを表現できるが、SQLでクエリを記述するとJOINが増え、複雑になりやすい。一方、GremlinはJOINを使わずにメソッドチェーンで処理を簡潔につなげられるため、可読性が高い。

次の例は、JOINを含む単純なSQLクエリとGremlinクエリを比較したものである。ただし、データモデルが異なるため、完全に対等な比較ではない。

    SELECT Products.ProductName
      FROM Products
INNER JOIN Categories
        ON Categories.CategoryID = Products.CategoryID
     WHERE Categories.CategoryName = 'Beverages'

g.V().has("name","Beverages").in("inCategory").values("name")

言語別のGremlinライブラリ

PythonやJavaScriptなどからGremlinトラバーサルを記述できる公式ライブラリが提供されている。

Gremlin-PythonやGremlin-JavaScriptなどの各言語向けライブラリは、基本的にその言語で記述されたトラバーサルからバイトコードを生成し、JVMへ送信する。

Amazon Neptuneとの関係

Amazon Neptuneでは、クエリ言語としてGremlinとSPARQLを利用できる。多くの場合、Gremlinが自然な選択肢になるだろう。SPARQLは名前だけでなく、構文もSQLに似ている。

SELECT DISTINCT ?name
WHERE {
  ?person v:label "person" .
  ?person v:age ?age .
  ?person e:created ?project .
  ?project v:name ?name .
  ?project v:lang ?lang .
    FILTER (?age > 30 && ?lang == "java")
}

Gremlinはノード、エッジ、プロパティからなるプロパティグラフモデルを基盤とする。一方、SPARQLは主語、述語、目的語からなるトリプルストアモデルを基盤とするため、概念的にはGremlinのほうがグラフ理論に近いといえる。

Neo4jの概要 - 主な特徴と動作環境

kc@example.com (kc kim) — Fri, 28 Oct 2022 01:02:00 +0900

Neo4jの概要

Neo4jは、グラフ構造のデータモデル¹を扱うデータベース管理システム（DBMS）であり、グラフデータベース²に分類される。

Neo4jは最も広く利用されているグラフデータベースの一つである。RDBMSの性能上の課題を解決するため2000年に開発が始まり、2002年に初期版が公開された。2007年にオープンソース化され、2010年にバージョン1.0がリリースされた。実装言語はJavaである。

スキーマレスなデータ構造、開発の容易さ、ACIDトランザクションなどが評価され、グラフデータに適したデータベースアーキテクチャとして世界的に注目されている。InfoWorld’s 2014 Technology of the Year Awardにも選出されている。

Neo4jの主な特徴

強力なトランザクション
- 原子性、一貫性、分離性、永続性を備えたACID準拠のトランザクションにより、データの整合性を保つ。
柔軟なスキーマ
- プロパティグラフモデルに基づき、自然な形でデータをモデル化できる。
高性能なトラバーサル
- Index-free adjacencyにより、グラフの規模や複雑さに左右されにくい高速なトラバーサルを実現する。
クエリ言語
- 宣言型グラフクエリ言語Cypherを使用する。直感的で、SQLより少ないコードで記述できる場合が多い。
主要な言語とフレームワークへの対応
- Java、C#、Python、JavaScript用の公式ドライバーを提供する。コミュニティはSpring Data、Django ORM、Laravel、JDBCなども支援する。
クラウド対応
- AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platformで利用でき、公式Dockerイメージで容易に導入できる。
マルチデータベース
- Neo4j 4.0以降は、クラスターごとに複数のデータベースを扱える。
リアクティブアーキテクチャ
- Neo4j 4.0以降はリアクティブアーキテクチャによって応答性、弾力性、耐障害性を高めている。

リレーショナルデータベースとの比較

	リレーショナルデータベース	Neo4j
データストレージ	データを定義済みの行と列を持つテーブルに分割するため、接続データのクエリ効率が低下することがある。	Index-free adjacencyを持つグラフストレージにより、トランザクションと関係の処理が高速になる。
データモデル	論理モデルを物理モデルへ変換する必要があり、型やソースを事前に把握するため変更コストが高い。	論理モデルと物理モデルが一致し、型やソースを随時追加・変更できる。
クエリ性能	JOINや関係の数と深さに影響される。	関係の数や深さにかかわらず低遅延のグラフ処理を提供する。
クエリ言語	SQLはJOINが増えるほど複雑になる。	Cypherは関係クエリを表現力豊かに記述できる。
トランザクション	ACIDトランザクションをサポートする。	ACIDトランザクションをサポートする。
データセンター効率	統合は可能だが、スケールアップとスケールアウトのコストが高い。	データと関係をまとめて保存し、効率的なサーバー統合とハードウェア利用を可能にする。

Neo4jのユースケース

セキュリティの強化
- 従来はアカウント、IPアドレス、端末など個別のデータ点を検査する。Neo4jはそれらの関係も分析し、従来手法が見逃すパターンを検出できる。
検索機能の強化
- グラフベースの検索では、追加のキーワードを入力しなくても関連情報を表示できる。

Neo4jの動作環境

以下はNeo4j 4.xの要件である。

対応プラットフォーム

物理、仮想、コンテナを問わずx86_64アーキテクチャをサポートする。

ハードウェア

個人利用および開発環境：

項目	仕様
CPU	Intel Core i3以上、Core i7推奨
メモリ	2 GB以上、16 GB以上推奨
ストレージ	10 GB SATA以上、SATA ExpressまたはNVMe SSD推奨

クラウド環境：

項目	仕様
CPU	2 vCPU以上、16以上推奨。可能ならXeon
メモリ	2 GB以上。実際の要件はワークロードとグラフサイズによる
ストレージ	10 GBブロックストレージ以上、NVMe SSD推奨。容量はDBサイズによる

オンプレミスサーバー：

項目	仕様
CPU	Intel Xeonプロセッサー
メモリ	8 GB以上。実際の要件はワークロードとグラフサイズによる
ストレージ	SATA 7.2K RPM 6 Gbps以上、NVMe SSD推奨。容量はDBサイズによる

ソフトウェア

互換性のあるJVMが必要である。Neo4j 3.xはJava 8、Neo4j 4.xはJava 11を必要とする。

個人利用および開発環境：

OS	バージョン	対応JDK
macOS	10.14以降	Zulu JDK 11
Ubuntu Desktop	16.04以降	OpenJDK 11、Oracle JDK 11、Zulu JDK 11
Debian	9以降	OpenJDK 11、Oracle JDK 11、Zulu JDK 11
SUSE	15以降	Oracle JDK 11
Windows	10	Oracle JDK 11、Zulu JDK 11

クラウド環境：

OS	対応JDK
Ubuntu Server 16.04以降	OpenJDK 11、Oracle JDK 11、Zulu JDK 11
Red Hat Enterprise Linux Server 7.5以降	Red Hat OpenJDK 11、Oracle JDK 11、Zulu JDK 11
CentOS Server 7.7	OpenJDK 11
Amazon Linux 2 AMI	Amazon Corretto 11、OpenJDK 11、Oracle JDK 11
Windows Server 2016以降	Oracle JDK 11、Zulu JDK 11

Neo4jのライセンス

Neo4j Community EditionはGNU General Public License（GPLv3.0）で提供され、条件に従って複製、配布、ソースコードの公開、変更が認められる。

Neo4jの参考情報

グラフ構造のデータモデルとは、最小単位であるノードと、ノード間のリレーションシップからなるデータ構造である。 ↩︎
グラフデータベースはグラフ理論を基礎とするNoSQLデータベースの一種である。テーブルに保存するリレーショナルデータベースとは異なり、複雑な関係に基づいてデータを処理できる。固定スキーマが不要で、複雑な階層のプロパティを管理でき、表現力の高いクエリやGUIツールを利用できる。 ↩︎

Neo4jの用語

kc@example.com (kc kim) — Fri, 12 May 2023 14:40:00 +0900

ソフトウェア

用語	説明
Neo4j	グラフデータベースの一つ
Bolt	Neo4jの公式言語ドライバープロトコル

Webツール

用語	説明
Neo4j Browser	Neo4jを操作し、データのクエリと可視化を行うWebツール
Sandbox	Neo4j Browserで利用する一時的な無料テストデータベース。数日後に失効する

言語

用語	説明
Cypherクエリ	Neo4jのクエリ言語
句	`MATCH`、`CREATE`、`WHERE`など、Cypherクエリの構成要素

リソース

用語	説明
ノード	グラフ内のデータレコード、エンティティ、またはオブジェクト
リレーションシップ	ノードを接続する情報。エッジとも呼ばれる
プロパティ	ノードやリレーションシップに付随するKey-Value形式のデータ
ラベル	ノードの役割を示すラベル。オントロジーにおけるRoleに相当する
タイプ	リレーションシップの種類を表す

グラフデータモデリング

ノードとリレーションシップを用いて、データを接続されたグラフとして記述するプロセスである。

ノード

グラフを構成する最も基本的な単位である。
概念的に一意な対象を表す。
リレーションシップを通じて他のノードと接続し、一つ以上のラベルとプロパティを持てる。

リレーションシップ

ノード間の接続や相互作用を表す。
常に一方向の向きを持ち、別のノードだけでなく同じノード自身にも接続できる。
一つ以上のプロパティを持てる。

ラベル

類似するノードをグループ化して分類する。
クエリの最適化に使われる。ラベルがなければすべてのノードが検索対象となる。ラベル自体はプロパティを持たない。
複数のノードを一つの集合にまとめる、名前付きのグラフ構造である。
同じラベルを持つノードは同じ集合に属する。
ドメインオブジェクトの役割からラベルを特定できる。

プロパティ

ノードやリレーションシップに保存するデータをKey-Value形式で保持する。

一般的な用語との比較

Neo4j、グラフ理論、オントロジーでほぼ同じ意味を持つ用語を比較する。

Neo4j	グラフ理論	オントロジー
Node	Node	Entity
Relationship	Edge	Relation
Label	Label	Role

macOSにNeo4jをダウンロードしてインストールする

kc@example.com (kc kim) — Fri, 12 May 2023 16:03:00 +0900

macOSへのインストール

macOSにNeo4jをインストールする前に、システム要件を確認し、環境が適合していることを確かめる。

Unixコンソールアプリケーション

OpenJDK 17またはOracle Java 17が未インストールの場合はインストールする。
Neo4j Download Centerから最新リリースをダウンロードする。

プラットフォームに適したtar.gzディストリビューションを選択する。

ダウンロードしたファイルのSHAハッシュが正しいことを必ず確認する。

Neo4j Download Centerで、ダウンロードしたファイルの下にある項目をクリックして正しいSHA-256ハッシュを確認する。
プラットフォームに適したコマンドで、ダウンロードしたファイルのSHA-256ハッシュを表示する。
2つのハッシュが同じであることを確認する。

<filename>をアーカイブ名に置き換え、tar -xfで展開する。

例：tar -xf neo4j-community-5.7.0-unix.tar.gz

展開したファイルをサーバー上の適切な場所に配置する。本稿では最上位ディレクトリをNEO4J_HOMEと呼ぶ。
Neo4j v5.4以降では、Neo4j Enterprise Editionを実行する前にライセンス契約への同意が必要である。Community Editionではこの手順を省略できる。

商用ライセンスに同意するには、次のいずれかを使用する。詳細はNeo4jのライセンスを参照する。
- 環境変数にNEO4J_ACCEPT_LICENSE_AGREEMENT=yesを設定する。
- <NEO4J_HOME>/bin/neo4j-admin server license --accept-commercialを実行する。
評価版ライセンスに同意するには、次のいずれかを使用する。詳細は評価版契約を参照する。
- 環境変数にNEO4J_ACCEPT_LICENSE_AGREEMENT=evalを設定する。
- <NEO4J_HOME>/bin/neo4j-admin server license --accept-evaluationを実行する。

Neo4jを起動する。

コンソールアプリケーションとして実行するには、<NEO4J_HOME>/bin/neo4j consoleを実行する。
バックグラウンドプロセスとして実行するには、<NEO4J_HOME>/bin/neo4j startを実行する。

Webブラウザでhttp://localhost:7474を開く。
ユーザー名neo4jと初期パスワードneo4jで接続する。その後、パスワードの変更を求められる。
コンソールモードで実行している場合は、Ctrl-Cを入力するとサーバーが停止する。

コンソールモードでは、ログがターミナルに出力される。

macOSサービス

標準のmacOSシステムツールを使用し、neo4jコマンドを基にサービスを作成する。

macOSのファイルディスクリプタ上限

データベースに多数のインデックスや接続がある場合、オープンファイルディスクリプタの上限を引き上げる必要がある。macOSで現在の上限を確認するにはlaunchctl limit maxfilesを実行する。変更方法はmacOSのバージョンによって異なるため、適切なコマンドはOSのドキュメントで確認する。

上限を10240以上に引き上げる場合は、neo4j.confにも次の設定を追加する。

server.jvm.additional=-XX:-MaxFDLimit

この設定がないと、JVMのファイルディスクリプタ上限は10240を超えて増加しない。これはmacOSだけに適用される。他のOSでは、MaxFDLimitのJVM設定を常に有効なままにする。

原文

macOS installation - Operations Manual

macOSにHomebrewでNeo4jをインストールする

kc@example.com (kc kim) — Fri, 12 May 2023 14:40:00 +0900

Neo4jのインストール

HomebrewでNeo4jをインストールする。

% brew install neo4j

インストール後にバージョンを確認する。

% neo4j --version
5.7.0

バージョンが正しく表示されればインストールは完了である。

使用ポート

ポート	説明
7687	Neo4jデータベースサービス
7474	管理コンソール（Neo4j Browser）のホスティング

初期パスワード

Neo4jの初期認証情報は次のとおりである。

ID	パスワード
neo4j	neo4j

この初期パスワードは変更する必要がある。Web画面または次のコマンドで変更できる。

$ neo4j-admin dbms set-initial-password {password}

Neo4jの起動

$ neo4j start

起動エラー

インストール後の起動時に、次のようなエラーで起動できない場合がある。

$ neo4j start
Failed to read config /opt/homebrew/Cellar/neo4j/5.7.0/libexec/conf/neo4j.conf: Unrecognized setting. No declared setting with name: wrapper.java.additional.4. Cleanup the config or disable 'server.config.strict_validation.enabled' to continue.
Run with '--verbose' for a more detailed error message.

メッセージの指示どおり、/opt/homebrew/Cellar/neo4j/5.7.0/libexec/conf/neo4j.confに次の設定を追加する。

server.config.strict_validation.enabled=false

Neo4jの停止

$ neo4j stop

Neo4jの状態確認

$ neo4j status

Neo4j Browser管理コンソールを開く

$ open http://localhost:7474

インストール後の初回起動時には、パスワードの変更を求められる。新しいパスワードを設定していない場合は変更が必要である。

接続情報

アプリケーションからはHTTP/HTTPSまたはBoltプロトコルで接続できる。

HTTPベースURL

http://localhost:7474/db/data

BoltベースURL

bolt://localhost:7687

ディレクトリとファイルのパス

ベースディレクトリ

/opt/homebrew/Cellar/neo4j/5.7.0/libexec/import/

設定ファイル

/opt/homebrew/Cellar/neo4j/5.7.0/libexec/conf/neo4j.conf

プラグインディレクトリ

/opt/homebrew/Cellar/neo4j/5.7.0/libexec/plugins/

データディレクトリ

/opt/homebrew/var/neo4j/data/databases/neo4j/

ログファイル

/opt/homebrew/var/log/neo4j/neo4j.log

DockerによるNeo4jのインストール

kc@example.com (kc kim) — Sat, 13 May 2023 22:33:00 +0900

Dockerイメージ

公式Dockerイメージを利用して、Docker環境にNeo4jをインストールする。

Neo4j公式イメージ
- https://hub.docker.com/_/neo4j

Neo4j Dockerイメージで実行する

docker run \
  --publish=7474:7474 \
  --publish=7687:7687 \
  --volume=$HOME/neo4j/data:/data \
  --env NEO4J_AUTH=neo4j/password \
  neo4j

起動したら、次のURLへアクセスする。

http://localhost:7474/

Web画面が表示されたら、コマンドで設定したneo4j/passwordで認証する。

Docker Composeで実行する

作業ディレクトリを作成する

適切な場所に作業ディレクトリを作成する。

$ mkdir neo4j
$ cd neo4j

Docker Composeファイルを作成する

docker-compose.ymlを作成し、次の内容を記述する。

version: '3.1'
services:
  neo4j:
    container_name: neo4j-server
    image: neo4j
    ports:
      - 7474:7474
      - 7687:7687
    volumes:
      - data:/data
    environment:
      NEO4J_AUTH: neo4j/password

volumes:
  data:
    driver: local

Docker Composeを起動する

コンテナを作成して起動する。

docker-compose up -d

-d（--detach）オプションを指定すると、デタッチモード、つまりバックグラウンドで実行される。

Dockerコンテナの実行を確認する

次のコマンドでNeo4jコンテナが実行中であることを確認する。

docker ps -a

% docker ps -a
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS                                                      NAMES
bf181e1623d3   neo4j     "tini -g -- /startup…"   19 seconds ago   Up 18 seconds   0.0.0.0:7474->7474/tcp, 7473/tcp, 0.0.0.0:7687->7687/tcp   neo4j-server

Neo4j Cypher入門

kc@example.com (kc kim) — Sun, 14 May 2023 02:30:00 +0900

Cypherとは

Cypherは、Neo4jがデータベースクエリのために開発したグラフクエリ言語である。SQLに似た形式を持ち、強力で多様なデータ表現ができる。

Neo4jの主要インターフェースとして、パターンとリレーションシップを視覚的に照合する方法を提供する。

Cypherでは(nodes)-[:ARE_CONNECTED_TO]->(otherNodes)のようなパターンを使う。丸括弧()はノード、角括弧[]はリレーションシップ、-と->はノード間のリレーションシップの方向を表す。

表現力と効率に優れたクエリを記述し、グラフデータの作成、読み取り、更新、削除（CRUD）を実行できる。

Cypherの構文

Cypherは人が読みやすいように設計されており、英単語とエンティティを表す図形を使った視覚的な構文を持つ。

Jenniferはグラフ技術が好きである。
Jenniferは2018年からMichaelと友人である。
JenniferはNeo4jで働いている。

Cypherのコメント

コメントは//で始め、その後に任意のテキストを記述する。多くのプログラミング言語と同様に、2つのスラッシュ以降、その行の末尾までがコメントになる。

Cypherでノードを表現する

CypherはパターンにASCIIアート¹を使用するため、各要素を視覚的に表現する。プロパティグラフモデルの主な要素はノードとリレーションシップである。ノードはグラフ内のデータエンティティで、データモデルの名詞やオブジェクトに相当する。この例ではJennifer、Michael、GraphsがNeo4jのノードである。

Cypherでは(node)のように、ノードを丸括弧で囲む。この形はデータモデルの図でノードを表す円に似ている。

ノード変数

後からノードを参照するには、(p:Person)や(t:Thing)のように変数を指定する。(person)や(thing)のような長く説明的な名前も利用できる。プログラミング言語の変数と同様に名前を選び、以降のクエリで同じ名前を使う。

空の丸括弧()は匿名ノードを表す。ノード自体が戻り値に不要な場合に使う。匿名ノードは後から名前で返すことができない。

ノードラベル

ノードラベルはプロパティグラフ内の類似ノードをグループ化する。ラベルはタグのように機能し、検索または作成するエンティティの種類を指定する。この例ではPerson、Technology、Companyがラベルである。

ラベルはSQLで検索対象のテーブルを指定することに似ている。SQLがPerson、Employee、Customerテーブルを対象にできるように、Cypherも対象ラベルだけを検査できる。これによりエンティティを区別し、クエリ実行を最適化できる。可能な場合はノードラベルを使用することを推奨する。

ラベルを指定しない場合、Cypherは無関係なノードを除外するためデータベース内のすべてのノードを確認する。非常に大きなグラフではクエリに時間がかかる。

例：Cypherのノード

()                  // ラベルも変数もない匿名ノード。すべてのノードを参照できる
(p:Person)          // 変数はp、ラベルはPerson
(:Technology)       // 変数はなく、ラベルはTechnology
(work:Company)      // 変数はwork、ラベルはCompany

Cypherでリレーションシップを表現する

グラフデータベースを十分に活用するには、ノード間のリレーションシップも表現する。Cypherでは2つのノード間を矢印-->または<--で示す。リレーションシップの種類やプロパティなどの追加情報は、矢印内の角括弧[]に記述する。

この例ではLIKES、WORKS_FOR、IS_FRIENDS_WITHがノード間のリレーションシップである。

無方向のリレーションシップは矢印を付けず、2つのダッシュ--で表す。データベースには方向が保存されるが、無方向クエリではCypherが物理的な方向を無視してリレーションシップと接続ノードを検索する。保存方向が不明な場合に柔軟なクエリを記述できる。

データの保存方向と逆方向をクエリに指定すると、Cypherは結果を返さない。方向が不明な場合は無方向のリレーションシップを使用する。
// データは次の方向で保存されている。
CREATE (p:Person)-[:LIKES]->(t:Technology)

// 逆方向のクエリは結果を返さない。
MATCH (p:Person)<-[:LIKES]-(t:Technology)

// 方向が不明な場合は無方向で検索する。
MATCH (p:Person)-[:LIKES]-(t:Technology)

リレーションシップタイプ

リレーションシップタイプは、ラベルがノードをまとめるのと同様にリレーションシップを分類して意味を加える。リレーションシップはノードの接続方法を示し、データモデル内の動作や動詞から識別できる場合が多い。

必要なタイプを自由に定義できるが、動詞や行為に基づく明確な名前が望ましい。不適切な名前はCypherを読みにくくする。適切に命名されたCypherは英文のように読める。

[:LIKES] — Jennifer LIKES Graphsのように両側のノードと合わせて意味を持つ。
[:IS_FRIENDS_WITH] — Jennifer IS_FRIENDS_WITH Michaelを表す。
[:WORKS_FOR] — Jennifer WORKS_FOR Neo4jを表す。

リレーションシップ変数

後から参照するには[r]や[rel]などの変数を指定する。[likes]や[knows]のような説明的な名前も使える。後から参照しない場合は--、-->、<--で匿名リレーションシップを表す。

たとえば-[rel]->または-[rel:LIKES]->では、変数relを使って後からリレーションシップと詳細を参照できる。

-[LIKES]->のようにタイプ名の前のコロンを省略すると、LIKESは変数になる。タイプが指定されていないため、Cypherはすべてのリレーションシップタイプを検索する。

ノードとリレーションシップのプロパティ

プロパティはノードとリレーションシップに詳細を加える名前と値の組である。Cypherではノードの丸括弧またはリレーションシップの角括弧内に波括弧を置き、その中に名前と値を記述する。例にはノードプロパティnameとリレーションシッププロパティsinceがある。

ノードプロパティ：(p:Person {name: 'Jennifer'})
リレーションシッププロパティ：-[rel:IS_FRIENDS_WITH {since: 2018}]->

プロパティはさまざまなデータ型の値を持てる。完全な一覧はCypherマニュアルの値と型の項を参照する。

Cypherのパターン

ノードとリレーションシップはグラフパターンの構造を形成する。組み合わせることで単純または複雑なパターンを表現できる。Cypherでは連続したパスとして記述するか、小さなパターンに分けてカンマで結合する。

これまで説明したノードとリレーションシップの構文を組み合わせる。たとえばJennifer likes Graphsは次のように表す。

(p:Person {name: "Jennifer"})-[rel:LIKES]->(g:Technology {type: "Graphs"})

この断片は目的のパターンを表すが、既存パターンを検索するのか、新しいパターンを追加するのかは指定していない。操作を指定するにはCypherのキーワードを追加する。

原文

テキストと特殊文字だけを組み合わせて画像や図を表現する手法。 ↩︎

Neo4j Cypherクエリ

kc@example.com (kc kim) — Sun, 14 May 2023 03:20:00 +0900

Cypherのキーワード

多くのプログラミング言語と同様に、Cypherにはクエリ内の特定の処理に使う予約語がある。Neo4jではデータの作成、読み取り、更新、削除が必要であり、キーワードはこれらの処理を実行するために使われる。ここでは一般的な2つのキーワードを詳しく取り上げる。その他は後続のガイドで説明する。

MATCH

CypherのMATCHキーワードは、データベースから既存のノード、リレーションシップ、ラベル、プロパティ、パターンを検索する。SQLに慣れている場合、MATCHはSQLのSELECTとよく似た動作をすると考えられる。

MATCHを使用すると、すべてのノードラベルの検索、特定ノードの取得、特定のリレーションシップを持つノードの検索、ノードとリレーションシップのパターン検索などを実行できる。

RETURN

CypherのRETURNキーワードは、クエリが返す値や結果を指定する。ノード、リレーションシップ、それらのプロパティ、パターンを返すよう指定できる。書き込みだけを行う処理では不要だが、データの読み取りには必要である。

RETURNはノード変数やリレーションシップ変数を使うときに重要になる。ノード、リレーションシップ、プロパティ、パターンを取得するには、MATCH句で対象データに変数を割り当てる。

Cypherの例

次の例ではMATCHとRETURNを使用する。それぞれ目的を示した後、Neo4j Browserで実行できるクエリを掲載する。

例1：Personグラフからラベル付きノードを検索する。Personノードを返すには、ノードにpなどの変数を割り当てる。
```
MATCH (p:Person)
RETURN p
LIMIT 1
```
例2：Personグラフから名前がTom Hanksのノードを検索する。後から同じ名前で参照すれば、変数名は自由に指定できる。
```
MATCH (tom:Person {name: 'Tom Hanks'})
RETURN tom
```

例3：Tom Hanksが監督したMovieを検索する。

MATCH (:Person {name: 'Tom Hanks'})-[:DIRECTED]->(movie:Movie)
RETURN movie

例4：Tom Hanksが監督した映画を検索し、今回はタイトルだけを返す。
```
MATCH (:Person {name: 'Tom Hanks'})-[:DIRECTED]->(movie:Movie)
RETURN movie.title
```

戻り値に別名を付ける

すべてのプロパティ名がmovie.titleのように単純とは限らない。長い名前、複数語の説明、開発者向けの用語、省略形などにより、読みにくい名前になることがある。特にレポートやユーザー向け画面に表示する場合、このような名前は理解しづらい。

// 分かりにくいプロパティ名
MATCH (tom:Person {name:'Tom Hanks'})-[rel:DIRECTED]-(movie:Movie)
RETURN tom.name, tom.born, movie.title, movie.released

SQLと同様に、ASキーワードで分かりやすい別名を指定し、戻り値のフィールド名を変更できる。次の例では、映画情報を読みやすい名前で返す。

// 別名を使った読みやすい出力
MATCH (tom:Person {name:'Tom Hanks'})-[rel:DIRECTED]-(movie:Movie)
RETURN tom.name AS name, tom.born AS `Year Born`, movie.title AS title, movie.released AS `Year Released`

movie.released AS `Year Released` のように、空白を含む戻り値の別名はバッククォート（`）で囲む。空白を含まない別名ではバッククォートは不要である。

参考

Querying with Cypher - Developer Guides

devkuma – グラフデータベース

グラフデータベース・クイックスタート

グラフデータベースとは

Dockerで試す

Gremlinで探索する

リレーションシップをたどる

特徴と難しさ

参考文献

Apache TinkerPopとは

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グラフトラバーサル言語：Gremlin

言語別のGremlinライブラリ

Amazon Neptuneとの関係

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