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。

Alternative for experienced Python users: Installing Jupyter with pip

$ 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。