はじめに
本記事は、ハイパーグラフの考え方をSQLで実現し・操作することを目的に記載しています。まずは、簡単な検索ができるところまで記載します。
ハイパーグラフについての情報は、Google検索しても多くは出てきません。Qiitaでも記事が一つあるだけです。Amazonで検索したところ、和書では壊滅、洋書でも多くはありませんでした。Wikipediaに記事があるようです。
ハイパーグラフ（Wikipedia）を読むと、ハイパーグラフは、グラフ理論を一般化したものらしく、集合論の用語を利用しているとのことです。
私が注目したのは、集合論だったら「SQLで操作できるのではないか」と考えました。
グラフ構造をライブラリで操作するのは、Python製ではNetworkXが有名と思います。データベースとしてはNeo4jが有名です。Neo4jだと独自のクエリ言語（CypherQL）を覚える必要があるという点で、少々の学習コストがかかってしまいます。
なお、SQLで扱うだけなら、ミック氏の書籍で「入れ子集合モデル」等が紹介されています。本記事では、PostgreSQLの配列型を用います。どちらがいいかは評価していません。
PostgreSQLを選んだのは筆者が得意という理由だけです。
データ
利用するデータです。
ノード（内容：コンテンツのタイトル、形式：csv、サイズ：5.3M）
エッジ（内容：コンテンツのタグ、形式：csv、サイズ：158M）
Wikidumpをベースに作成しています。本書執筆者が運用しているサイトで公開しています。無断で商用利用等は構いません。突如、停止したり、消したり、場所を変えたりするかもしれません。
ノードは、Wikipedia記事のタイトルです。
エッジは、Wikipedia記事に含んでいる、他のWikipedia記事へのリンクのアンカーです。
インポート
以下のようなテーブルを作成します。
CREATE TABLE t_wh_contents_title (
id INTEGER
, title TEXT
, PRIMARY KEY(id)
);
CREATE TABLE t_wh_contents_tags (
id INTEGER
, tags TEXT[]
, PRIMARY KEY(id)
);
CREATE INDEX ON t_wh_contents_tags USING GIN (tags);
t_wh_contents_titleにノードのCSVを、t_wh_contents_tagsにエッジのCSVをインポートします。
本旨とは関係ないですが、GINインデックスは、Generalized Inverted Indexの略で汎用転置インデックス、と訳されています。情報検索の世界で多用します。
検索
簡単な検索を行います。私が好きな俳優の「妻夫木聡」さんと女優の「黒木華」さんをキーに検索します。このお二人をエッジとして検索します。
SELECT id, title
FROM t_wh_contents_title
LEFT JOIN t_wh_contents_tags USING(id)
WHERE
ARRAY['妻夫木聡', '黒木華'] <@ tags
;
「<@」は、配列演算子の一つです。
USINGはPostgreSQL独自だったと記憶していますが、idで連結しているだけです。
なお、検索結果は以下のようなものになります。
id title
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8148 ブルーリボン賞 (映画)
44503 山田洋次
107510 金曜ドラマ (TBS)
132490 鶴瓶のスジナシ!
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569632 高崎映画祭
740989 ドラマW
862307 エランドール賞
1177970 ヨコハマ映画祭
1747566 A-Studio
1858052 オールナイトニッポンGOLD
1934058 ザテレビジョンドラマアカデミー賞
2913853 第37回日本アカデミー賞
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