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Amazon Neptuneを使ってみる

Last updated at Posted at 2018-12-10

KIT Developer Advent Calendar 2018 10日目の記事になります.

Amazon Neptuneを使ってみます.

この記事では, まだ使ってみたなどが少ないAmazon Neptuneを使ってみます.
それと同時に, グラフ型データベースとはどのようなものかも記載していきます.

研究にて, グラフ型データベースを使用する機会があり, 自分用のメモとして残そうと考え, 書いています.

Amazon Neptuneって耳にしたことありますか?

ざっくりいうと, Amazon NeptuneはAWS(クラウド)のグラフ型データベースサービスです.
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Amazon Neptuneの説明をする前に, 簡単にグラフ型データベースとは何かについて書いていきます.

グラフ型データベースとは

  • 頂点(Node, Vertex)と辺(Edge)からなる構造をもつデータベース
  • 大量のオブジェクトとそれらの関係性を保持するのに適したデータベース
  • 人間関係, 通信ネットワーク, SNS, レコメンデーションエンジン, 経路案内, 物流最適化, 自動診断, 侵入検知やゲノム配列決定などネットワーク構造を持つものを表現するのに適している.

グラフ型データベースとRDBの比較

RDBだと複雑なER図になってしまうが, グラフ型データベースを用いると, 直感的にわかりやすいだけでなく, 検索クエリーも速度に加えて, コード量も減らすことができる.
* RDBの場合だと, joinが大量に発生する

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グラフの記法

  • プロパティグラフ(Property Graph)
    各点, 各辺に属性データを内部情報として持つ記述方法
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  • RDF Graph
    プロパティグラフが内部に持つ属性データも全て点と辺で表現する記述方法
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  • 横道にそれますが, RDFグラフはセマンティック・ウェブの実現手段として使われていたりします.
    WEB上の情報をトリプル化,グラフ化し,オントロジーをコンピュータに教えることで, コンピュータが効率よくWEB上の情報を収集したり, 解釈したりできるようにするために使われていたりします.

  • ↓RDFについて優しく書かれており, セマンティック・ウェブについても記述があるのでお薦めです.
    RDF入門

本題に戻すと,

Amazon Neptuneとは

  • AWSのサービスの1つ
  • クラウド上でグラフ型データベースを利用できるサービス

特徴

  • オープングラフAPIをサポート
    • GremlinとSPARQLに対してオープングラフ API を対応
    • Property Graph モデルとそのオープンソースクエリ言語である Apache TinkerPop Gremlin
    • W3C 標準の Resource Description Framework (RDF) モデルとその標準クエリ言語である SPARQL(スパークル)
    • つまり, どちらのグラフ記法に対応し, それに対するクエリ言語が使える!
  • 高い安全性
  • 優れたパフォーマンスとスケーラビリティ
  • 完全マネージド型
  • 高可用性と耐久性
    • ココらへんは流石AWSとだけ褒めておきます

ユースケース例

  • ソーシャルネットワーキング

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  • ナレッジグラフ

amazon neptune公式サイト

導入

  1. AWSアカウントがない場合は, 作成しましょう.
    AWSアカウント作成

  2. Amazon Neptuneのセットアップ
    Neptuneインスタスの生成には, Amazon Virtual Private Cloud (VPC)が必要
    Amazon Neptuneのセットアップ

  3. NeptuneDBクラスターの起動
    Amazon Neptune コンソールから, DBの詳細設定を行い, インスタンスの起動
    NeptuneDBクラスターの起動

  4. DBへのアクセス

最後に

  • ユースケース次第ですが, グラフ型データベースが使われていく場面は増えていくんじゃないでしょうか.

  • KIT Developer Advent Calendar 2018に記事の完成を間に合わせられなく, 中途半端な記事になっていることは申し訳ありませんm(_ _)m

  • 導入部分に関して, 細かい説明や画像を載せて更新していきたいと思っています.

参考サイト

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