TL;DR

neo4jを使ってGraphDBの扱い方を学びます
- その第1段として，手作業でデータを登録し，検索する方法を紹介します
RDBMSベンチマークTPC-Hのテーブルを参考に，neo4jにノードを登録してみます（nation, regionのみ）

作業方針

データベースベンチマークTPC-HをMySQLで実行する(TPC-H v2.18.0)を参考に， sf=0.01 のサイズでデータベースを作成してデータの確認に使用します
- sf=1でやったらデータの登録が終わらなるかもしれいないので，この記事では小さい(sf=0.01)データを扱います
TPC-Hのテーブルを見ながら，neo4jにデータを（最初は手作業で）投入，検索をしてみます
CUIのneo4jクライアントneo4j-clientを使用します

シンプルなデータ登録(Nation, Regionテーブルを参考に)

まず，投入するデータについて考えます
- TPC-Hのテーブル群の中で，Nationテーブル(25エントリ)，Regionテーブル(5エントリ)は，has-manyの関係にあり，scale factorにかかわらず各テーブルのエントリ数が固定です．
  - 使いやすそうな関係なので，neo4j(Cypher)のテストに使います
- regionテーブルのエントリをグラフのノードへ登録する際には，Webクライアントで実験します
- nationテーブルは，neo4j-clientを使います

regionノードの登録

まず，MySQLで登録されているRegionテーブルの中身を確認します
- MariaDBなどのMySQLサーバにTPC-Hのテーブルを登録する方法は，データベースベンチマークTPC-HをMySQLで実行する(TPC-H v2.18.0)を参照してください
regionテーブルに登録されたエントリを確認します

MariaDB [sf1]> select * from region;
+-------------+-------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| R_REGIONKEY | R_NAME      | R_COMMENT                                                                                                           |
+-------------+-------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|           0 | AFRICA      | lar deposits. blithely final packages cajole. regular waters are final requests. regular accounts are according to  |
.....<snip>.....
|           4 | MIDDLE EAST | uickly special accounts cajole carefully blithely close requests. carefully final asymptotes haggle furiousl        |
+-------------+-------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
5 rows in set (0.00 sec)

5つのRegion(地域)が登録されています
Regionテーブルは，R_NAME (fixed text, size 25)およびR_COMMENT (variable text, size 152)という，2つの属性を持つエントリからなります
そこで，neo4jに，各エントリをノードとして登録してみます

Cypherクエリでノードを1つ登録

R_NAMEが"AFRICA"のregionノードを登録してみます

CREATE
(:region{R_REGIONKEY:0, R_NAME:"AFRICA",R_COMMENT:"lar deposits. blithely final packages cajole. regular waters are final requests. regular accounts are according to"});

WebUIのコンソールに入力する場合は，以下のようにコマンドを記述してエンターキーか，再生ボタンを押します

(おまけ)ノードを削除したい場合は，該当するノードをMATCH句で取り出してDELETEします

MATCH (r :region{R_REGIONKEY:0}) DELETE r;

以下のようなログ出力が行われ，ノードの登録ができたログが出力されます

Added 1 label, created 1 node, set 2 properties, completed after 12 ms.

Cypherクエリで複数ノードをまとめて登録

create句に加えて，ノードの情報を列挙すると，複数のノードをまとめて登録することができます．この操作で，残りのノードを登録します．

create
(:region{R_REGIONKEY:1, R_NAME:"AMERICA",R_COMMENT:"hs use ironic, even requests. s"}),
(:region{R_REGIONKEY:2, R_NAME:"ASIA",R_COMMENT:"ges. thinly even pinto beans ca"}),
(:region{R_REGIONKEY:3, R_NAME:"EUROPE",R_COMMENT:"ly final courts cajole furiously final excuse"}),
(:region{R_REGIONKEY:4, R_NAME:"MIDDLE EAST",R_COMMENT:"uickly special accounts cajole carefully blithely close requests. carefully final asymptotes haggle furiousl"});

WebUIでは以下のように入力されることになります

登録ノードの確認

match句ですべてのノード（条件無しでマッチ）を返す（表示する）クエリを発行します

match(n) return n

WebUIの場合，以下のようなグラーフとして表示されます
- マウスでノードをドラッグできるので楽しいです
- neo4j-clientでは行が表示されます

nationノードの登録

前項のregionと同様の方法で，nationもノード登録します
しかし，プロンプトで登録していくのは面倒なので，csvファイルから取り込みます

MySQLからテーブルをcsv出力する

1ノードずつ登録するのは面倒なので，まとめて登録する方法を考えます
mysqlのコマンドで，nationテーブルをcsvに出力します(参考：MySQLのSELECT文でcsvを出力する)

select N_NATIONKEY, N_NAME, N_COMMENT from nation
    into outfile '/tmp/nation.csv'
    fields terminated by ','
    optionally enclosed by '"';

/tmp/nation.csvに，以下のような国名とコメントのリストが得られます

cat /tmp/nation.csv

"ALGERIA"," haggle. carefully final deposits detect slyly agai"
.....<snip>.....
"UNITED STATES","y final packages. slow foxes cajole quickly. quickly silent platelets breach ironic accounts. unusual pinto be"

csvファイルのノードをまとめてneo4jに登録する

インポートしたいファイルをインポート用ディレクトリ（デフォルトでは/var/lib/neo4j/import）に置いて，load csvコマンドで，取り込むことができます．
- csvファイルを1行ずつ読み込み，カンマでsplitして配列(line)に分解します
- 配列の対応する要素（line[0]など）を，ノードの属性に設定して CREATE します

neo4j-client -u neo4j localhost

neo4j>
LOAD CSV FROM 'file:///nation.csv' AS line
CREATE (:nation {N_NATIONKEY: toInteger(line[0]), N_NAME: line[1], N_COMMENT: line[2]});

Created 25 nodes, set 75 properties, added 25 labels
0 rows returned in 106ms (rendered after 126ms)

25個のノードが作られた旨のメッセージが出れば成功です
WebUIで確認すると，regionとnationの2種類のラベルでノードが合計30個できていることを確認できます

ノード間の関係の登録

regionとnationの関係（nationはregionにある）を登録します

Cypherクエリで関係を登録する

nationの各ノードは，いずれかのregionが設定されます
- RDBMSの文脈では，nationテーブルのN_REGIONKEYに対応するR_REGIONKEYの値を持つregionのエントリがあります
- その国(nation)はあの地域(region)に「ある」という関係をATという名前で示すことにします
ノード間の関係は，以下のようなCypherクエリで設定できます
- 以下の例では，N_NATIONKEY=0のnationノード(アルジェリア)がR_REGIONKEY=0のregionノード(アフリカ)にある，という関係を設定しています

neo4j>
MATCH(n:nation{N_NATIONKEY: 0}), (r:region{R_REGIONKEY: 0})
CREATE (n)-[:AT]->(r);

WebUIから，関係の接続関係を見ることができます

(おまけ)関係の削除は，以下のように，特定の関係に名前（b）を付けて，DELETEを実行します

neo4j>
MATCH (n:nation{N_NATIONKEY: 0}) -[b:AT]-> 
(r:region{R_REGIONKEY: 0}) DELETE b;

関係をnationのcsvファイルから設定する

コマンド入力は面倒なので，各nation.csvの外部キー情報を使って，どのregionに属しているかの関係を設定します

neo4j>
LOAD CSV FROM 'file:///nation.csv' AS line
  MATCH (n:nation{N_NATIONKEY: toInteger(line[0])})
  MATCH (r:region{R_REGIONKEY: toInteger(line[2])})
CREATE (n)-[:AT]->(r);

Created 25 relationships);
0 rows returned in 83ms (rendered after 89ms)

WebUIから，国と地域がそれぞれノードとして存在し，国が地域に所属している関係をみることができます

参考