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グラフ構造のデータを高速検索するグラフ型データベース「Neo4j」の勘所

長瀬嘉秀 (Neo4jユーザーグループ) 案浦浩二 (Neo4jユーザーグループ)

2015-04-20 16:30

グラフ型データベースとは

 グラフ型データベースとは、グラフ構造を持ったデータベースで、データの構造が従来のリレーショナルでなく、ネットワーク状になっている場合に、検索などの機能で効力を発揮いたします。

 例えば、ネットワークシステムを考えた時に、ネットワーク装置とネットワークのケーブルで構成されています。どの装置に、何本かのケーブルがつながれていて、さらにその先に装置がつながれているということを管理します。

 ネットワークには、膨大な装置やネットワークケーブルがつながれていて、これを従来のデータベースで管理するのは困難です。さらに、どこかの装置が故障した時に、ネットワークは別のルートを探さなければならないかもしれません。

 このようなデータ管理には、グラフ型データベースが得意とするところです。もちろん、装置などの数は数千万に及ぶので、従来のデータベースでは、検索スピードなどを考えると構築は難しいでしょう。

 他には、地図上で道と交差点があり、ある地点から目的地までの最短距離を探すときにも、このグラフ型データベースが有効です。工事中で道が通れなかったり、交通渋滞で遅延を考慮したりするなど、かなり複雑な計算を要します。

 このような構造はグラフ理論として、数学では扱われています。今までは、グラフ理論を手軽に実装できる環境がありませんでしたが、NoSQLなどデータベース製品の台頭でようやく手に入れることができるようになりました。

グラフの仕組み

 グラフ構造はどのような要素で構成されているかを説明していきます。グラフの基本的な要素は、ノードとコネクションです。コネクションというのは、ノード間をつなぐリレーションになります。

 ネットワークシステムでは、装置がノードになり、ケーブルがリレーションです。もちろん、物理的な意味ではなく、装置が持つ情報、ケーブルに相当するノードをつなぐ情報がそれぞれノードとリレーションになるわけです。

図1:グラフ型データベースの基本要素
図1:グラフ型データベースの基本要素

 ノードとリレーションは数千万にのぼり、膨大な情報量になります。この情報をグラフ型データベースは瞬時に検索できるのです。さらに、リレーショナルデータベース(RDB)のJoinに似たようなクエリを用意して、検索処理を記述します。クエリは複雑な検索もできるように設計されています。

 グラフ型データベースの設計では、データモデリングのER図やオブジェクトモデルのUMLとの共通点もあり、従来のデータベース設計者にとって、入りやすい側面を持っています。グラフのノードはエンティティであり、ノードには属性をプロパティとして定義できます。よって、従来のデータモデルのエンティティがノードに、関連がリレーションになったりするわけです。グラフ型データベースの基本要素を図1に表します。

インスタンスモデル

 グラフ型データベースを設計する上で、重要なのがインスタンスモデルです。インスタンスモデルとは、具体的なインスタンス(値を持ったオブジェクト)で考えていくことです。

 データモデルやオブジェクトモデルでは、インスタンスを考えず、いきなり抽象概念でモデリングすることが多いのですが、グラフ型では、インスタンスモデルを頻繁に考えていきます。開発プロセス的にみると、抽象概念から落としていくのが従来からのウォーターフォールで、インスタンスから考えるのは、テスト駆動開発を行うアジャイル開発のようなものです。それでは、具体的なインスタンスモデルを見てみましょう。

図2:インスタンスモデル
図2:インスタンスモデル

 この例は映画と出演者、監督、レビューアなどの関係を示したデータベースです。内容は、Neo4jの命名の由来でもある『The Matrix(邦題:マトリックス)』という映画の中の登場人物をモデル化しています。

 ノードになっているのは、登場人物です。そして、リレーションには、関連名や期間などがプロパティとして設定されています。例えば、Neoとして知られる主人公は、名前としてKeanu Reeves、年齢は29歳です。そして、次のノードであるTrinityとの関係はLOVESで3日です。このように、実際の値を入れて作成してくのがインスタンスモデルです。

 この程度のノード数であれば、人が見ても探せますが、これが数千万という数になってしまうと、コンピュータのデータベースシステムでないと対応できません。

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