1. 初めに

MYJLab Advent Calendar 2024　の8日目の担当するM1の浦です。

最近は就活に追われており、記事を絶望しながら書いております、、、

この記事では、グラフデータベースのNeo4jを初めて触れる方向けに、基本的な概念からセットアップ方法、簡単なクエリの実行までを解説しようと思います。

2. グラフデータベースとは？

グラフデータベースとは、頂点（vertex）と辺（edge）から構成されるデータ構造を備えたデータベースのこと。従来のリレーショナルデータベースとは異なり、データ同士の繋がりを表現するグラフ構造に基づいてデータを格納する。これにより、ネットワーク状のデータ構造を効率的に格納・検索することが可能。

主要概念

ノード（Node）: データのエンティティやオブジェクトを表す
エッジ（Edge）: ノード間の関係を表し、方向性を持つことがある
プロパティ（Property）: ノードやエッジに付加される属性情報

特徴

柔軟性: グラフモデルのスキーマと構造はグラフ構造を事前に定義する必要がなく、既存のグラフ構造を追加・変更しても、既存の機能に影響を与えることなく運用できる
高速なパフォーマンス: リレーショナルデータベースではリレーションシップが増えるとパフォーマンスが低下する一方、グラフデータベースではリレーションシップの量が増えてもパフォーマンスは一定を保つ。データ間のリレーションシップは永続的にデータベース内に保存されているため、クエリ結果を高速に取得できる

3. Neo4jのデスクトップ版のDBMSの作成方法について

デスクトップ版でのセットアップ方法について記載する。

公式サイトからNeo4j Desktopをダウンロード
インストール後、アプリを起動してCreate projectでプロジェクトの作成。Neo4jでは扱いたいDBMSをProjectで紐付ける
Addボタンを押しLocal DBMSの作成
新規作成のDBMSにはアクセスするためのパスワードが必要。入力後DBMSが作成される
作成したDBMSを操作する画面を開くにはStartを押すとDBMSが準備され実行開始される
ACTIVE表記になったらOpenを押す。
最後に別ウィンドドウが立ち上がったら完了。この画面ではCypher言語を用いてこのDBMSを操作することができ、その結果をグラフィカルに見ることができる

4. 基本的なCypherクエリの書き方とその結果

画面

Neo4jでは、Cypherという独自のクエリ言語を使用します。以下の基本構文を覚えよう。

4.1 ノードの作成

CREATE (a:Person {name: 'Alice', age: 30})
CREATE (b:Person {name: 'Bob', age: 35});

このままでは下記の写真の何も表示されない

4.2 現在のデータベース全体の可視化

MATCH(n)OPTIONAL MATCH(n)-[r]-()RETURN n,r

先ほど作ったノードが表示される

4.3 リレーションシップの作成

MATCH (a:Person {name: 'Alice'}), (b:Person {name: 'Bob'})
CREATE (a)-[:FRIEND]->(b);

このままではノードの関係がないのでリレーションシップを作成する。AliceからBobへのFREINDの関係が作成される。

4.4 データベース中の全データ削除

MATCH(n)OPTIONAL MATCH(n)-[r]-()DELETE n,r

下記のコマンドを入力して何も表示されなければ削除完了

MATCH(n)OPTIONAL MATCH(n)-[r]-()RETURN n,r

5. サンプルデータを用いたクエリ

Neo4jには「映画データベース」というサンプルデータが用意されています。これを活用して練習できる。

5.1 映画データベースのインポート

:play movies

チュートリアルが表示されるので、指示に従ってデータベースをセットアップする。下記の画面が出たら完了。

5.2 ノードやプロパティの検索

トム・ハンクスを検索

MATCH (tom {name: "Tom Hanks"}) RETURN tom

1990年代の映画を検索

MATCH (nineties:Movie) WHERE nineties.released >= 1990 AND nineties.released < 2000 RETURN nineties.title

5.3 ノード間の関係検索

トム・ハンクスが出演した映画

MATCH (tom:Person {name: "Tom Hanks"})-[:ACTED_IN]->(movies) RETURN movies.title

「クラウド・アトラス」の監督を検索

MATCH (nineties:Movie) WHERE nineties.released >= 1990 AND nineties.released < 2000 RETURN nineties.title

5.4 最短経路を計算する例

ケビン・ベーコンとメグ・ライアン間の最短経路

MATCH p=shortestPath(
  (bacon:Person {name:"Kevin Bacon"})-[*]-(meg:Person {name:"Meg Ryan"})
)
RETURN p

5.5 コネクションを活用した推薦

トム・ハンクスの新しい共演者を探す

MATCH (tom:Person {name:"Tom Hanks"})-[:ACTED_IN]->(m)<-[:ACTED_IN]-(coActors),
      (coActors)-[:ACTED_IN]->(m2)<-[:ACTED_IN]-(potentialCoActors)
WHERE NOT (tom)-[:ACTED_IN]->()<-[:ACTED_IN]-(potentialCoActors) AND tom <> potentialCoActors
RETURN potentialCoActors.name AS Recommended, COUNT(*) AS Strength ORDER BY Strength DESC

6. 次のステップ

自分のデータを使ってグラフデータベースを構築
Cypherの高度なクエリやNeo4jのAPI連携を学ぶ

Neo4jを使うことで、データの関係性を可視化し、直感的に操作できる楽しさを感じてください！