Oracle Graph を Python で操作するために、まずは同じクラウド環境に Jupyter をインストールする方法を紹介します。以前の記事「Oracle Graph をクラウド上で構築（ADB 編 と DBCS 編）」では Marketplace イメージを使用して Graph Server をセットアップしたので、今回はこのインスタンスに Jupyter をインストールします。
Jupyter のインストール
Jupyter にウェブブラウザからアクセスするためのポート 8888 を開放します。
ひとまず全ての IP アドレス 0.0.0.0/0 からアクセス可能としますが、実利用では適切に制限してください。
Compute インスタンスにログインします。
$ ssh <public_ip_address> -l opc -i <secret_key_file>
Jupyter をインストールします。ここでは次の手順に従っています。
$ sudo pip3 install --upgrade pip
$ pip3 install jupyter
jupyter コマンドが実行できることを確認します。
$ jupyter --version
Selected Jupyter core packages...
IPython : 8.3.0
ipykernel : 6.13.0
ipywidgets : 7.7.0
jupyter_client : 7.3.0
jupyter_core : 4.10.0
jupyter_server : 1.17.0
jupyterlab : not installed
nbclient : 0.6.0
nbconvert : 6.5.0
nbformat : 5.3.0
notebook : 6.4.11
qtconsole : 5.3.0
traitlets : 5.1.1
コマンドが実行できない場合、PATH 環境変数が適切に設定されていることを確認してください。
$ vi ~/.bash_profile
# User specific environment and startup programs
PATH=$PATH:$HOME/.local/bin:$HOME/bin
export PATH
$ source ~/.bash_profile
設定ファイルを生成します。
$ jupyter notebook --generate-config
Writing default config to: /home/opc/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
全ての IP アドレスからアクセスできるように設定を変更します。
$ vi /home/opc/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
## The IP address the notebook server will listen on.
#c.NotebookApp.ip = 'localhost'
c.NotebookApp.ip = '*'
ログインパスワードを設定します。
$ jupyter notebook password
Enter password:
Verify password:
[NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /home/opc/.jupyter/jupyter_notebook_config.json
ファイアーウォールの 8888 ポートを開放するように設定します。
sudo firewall-cmd --permanent --zone=public --add-port=8888/tcp
sudo firewall-cmd --reload
sudo firewall-cmd --list-all
Jupyter のルートとなるディレクトリを作成し、そのディレクトリに移動してから Jupyter を開始します。
$ mkdir ~/jupyter
$ cd ~/jupyter
$ jupyter notebook --no-browser
[W 03:30:05.192 NotebookApp] WARNING: The notebook server is listening on all IP addresses and not using encryption. This is not recommended.
[I 03:30:05.196 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/opc/jupyter
[I 03:30:05.196 NotebookApp] Jupyter Notebook 6.4.11 is running at:
[I 03:30:05.197 NotebookApp] http://oraclegraph-instance:8888/
[I 03:30:05.197 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
ウェブブラウザで http://<ip_address>:8888/ にアクセスします。
パスワードを入力してログインします。
Graph Server への接続
早速、Graph Server に接続して PGQL クエリを実行してみましょう。
まずはじめのセルでは、Graph Server へのセッションを作成しています。ここで入力するパスワードはデータベース・ユーザー GRAPHUSER に設定されているものです。Graph Server はデータベースに問い合わせて、このユーザーが無事に認証されればセッションを作成して、セッション ID を返します。
import pypgx.pg.rdbms.graph_server as graph_server
from pypgx import setloglevel
from getpass import getpass
setloglevel("ROOT","WARN")
base_url = "https://localhost:7007"
username = "graphuser"
password = "<password>"
instance = graph_server.get_instance(base_url, username, password)
session = instance.create_session("jupyter")
analyst = session.create_analyst()
print(session)
PgxSession(id: 9021c495-f3c4-4040-9aae-4c38814fc59b, name: jupyter)
Graph Client のバージョン 22.4 からは以下のように import する方法が推奨です。
# import pypgx.pg.rdbms.graph_server as graph_server
from opg4py import graph_server
デフォルトでロードされているグラフ hr を表示すると、ノードとエッジの数がわかります。
graph = session.get_graph("hr")
graph
PgxGraph(name: hr, v: 215, e: 509, directed: True, memory(Mb): 0)
デフォルトでロードされているグラフ hr を表示すると、ノードとエッジの数がわかります。
graph = session.get_graph("hr")
graph
PGQL クエリで 5 つのエッジとその両端のノードを取得します。
session.query_pgql("""
SELECT *
FROM MATCH (v1)-[e]->(v2) ON hr
LIMIT 5
""").print()
+--------------------------------------------------------------------------------------+
| v1 | v2 | e |
+--------------------------------------------------------------------------------------+
| PgxVertex[ID=38717052524494488] | PgxVertex[ID=7146201194179991032] | PgxEdge[ID=0] |
| PgxVertex[ID=38717052524494488] | PgxVertex[ID=8603461645393757903] | PgxEdge[ID=1] |
| PgxVertex[ID=589327002090697123] | PgxVertex[ID=8024468535509075467] | PgxEdge[ID=2] |
| PgxVertex[ID=751458733606462345] | PgxVertex[ID=751458733606462345] | PgxEdge[ID=3] |
| PgxVertex[ID=751458733606462345] | PgxVertex[ID=751458733606462345] | PgxEdge[ID=4] |
+--------------------------------------------------------------------------------------+
この環境を用いて、以降の記事では、クエリ結果の可視化やグラフ・アルゴリズムの実行方法について紹介します。