PGX ユーザーグループ　グラフ・データベース完全入門！ LT

1. ULS
Copyright © 2011-2018 UL Systems, Inc. All rights reserved.
Proprietary & Confidential Powered by
PGX ユーザーグループ グラフ・データベース完全入門！ LT
Graph DB のユニークさについて考えてみた
2018/12/01

2. ULS
Copyright © 2011-2017 UL Systems, Inc. All rights reserved.
Proprietary & Confidential Powered by 1
自己紹介
– 名前: 田上 悠樹
– 職業: ITエンジニア
– 所属: ウルシステムズ株式会社
– 活動: PGX ユーザーグループでのLTなど

3. ULS
Copyright © 2011-2017 UL Systems, Inc. All rights reserved.
Proprietary & Confidential Powered by 2
各Databaseの魅力
堅牢な構造 / 多機能・高機能
直感的な構造 / クールなクエリ
柔軟な構造 / 圧倒的な非機能性能
ー RDB ー ー No SQL DB ー
ー Graph DB ー

4. ULS
Copyright © 2011-2017 UL Systems, Inc. All rights reserved.
Proprietary & Confidential Powered by 3
― こういった特徴差は、どこから来るのか考えてみた ―
 データ構造の視点
 データ検索の視点
Question

5. ULS
Copyright © 2011-2017 UL Systems, Inc. All rights reserved.
Proprietary & Confidential Powered by 4
データ構造に対するアプローチ
Table, Bucket, Collection
など呼び方は色々あるが、基本的に
1種類の構造物からなる。
リソースやイベントを保持するNode と
その関係性を保持するEdge の
2種類の構造物からなる。
Table 1 Table 2 Table 3 Node
1
Node
3
Node
2
Node
4
Edge 1
Edge 2
Edge 3
ー RDB / No SQL DB ー ー Graph DB ー
※ FKは、構造物というより制約と捉えた。

6. ULS
Copyright © 2011-2017 UL Systems, Inc. All rights reserved.
Proprietary & Confidential Powered by 5
データ構造の表現の差
– 部署と 従業員の関係性の表現方法（兼務ありのケース）
従業員
従業員番号
氏名
部署
部署コード
部署名
所属
部署コード
従業員番号
所属期間 From
所属期間 To
1 * * 1
人事部
総務部
A さん
C さん
B さん
所属：
XX年Y月 ～ XX年Y月
所属：
XX年Y月 ～ XX年Y月
所属：
XX年Y月 ～ XX年Y月
RDBの場合：
Graph DBの場合：
本来、関係性の役割を果たすデータも Table
として表現せざるを得ないので人工的な表現。
Edgeが関係性の役割を
果たすことで、直接的に
繋がりを表現できる。
構造物が2つあることで
表現の幅が広がる。

7. ULS
Copyright © 2011-2017 UL Systems, Inc. All rights reserved.
Proprietary & Confidential Powered by 6
データ検索に対するアプローチ
Graph DBは、Database が従来果たしてきた『抽出』、『集計』という検索機能に
加えて、『辿る（トラバース）』 という新しい検索の切り口を与えてくれた。
ある集合の中から特定の条件を
満たす要素を抽出したり、集計
すること。
ある要素を起点に特定の条件を
満たす要素を辿ること。
ー RDB / No SQL DB ー ー Graph DB ー
SELCT 要素 FROM 集合 MATCH (要素) -> (要素) -> (要素)

8. ULS
Copyright © 2011-2017 UL Systems, Inc. All rights reserved.
Proprietary & Confidential Powered by 7
データを辿るということ
- ネットワークを辿る - - 階層を辿る -
- 好みを辿る -
[購入] [購入]
[購入]
[購入]
[購入]
[購入]
[購入]
本人
(商品)
[友人]
[友人]
[友人]
[友人]
[友人]
[友人]
上長を辿る 部品構成を辿る
[構成]
[構成]
[構成]
(部品)
(部品)
(部品)
(部品)
[構成]
(商品)
(商品)
(人物)
(人物)
(人物)
(ユーザー)
(ユーザー)

9. ULS
Copyright © 2011-2017 UL Systems, Inc. All rights reserved.
Proprietary & Confidential Powered by 8
データを辿るときの主役
– MATCH 句
 従来のFROM句と異なり、データのアクセス先を可変的に指示できる。
 同じLabelに対しても再帰的に辿れる。 N 対 Nのリレーションも辿れる。
– Edge
 Edgeを介して、データの繋がりを 直接的かつ “流ちょう” に記述できる。
 逆にNodeがたくさんあっても、Edgeがないと辿れない。。Edgeの存在が重要。
（※ その点 RDBの JOINはデータさえ投入すれば、すぐにJOINできる手軽さは素晴らしい。）
MATCH句に従いデータの荒野を
駆け巡るイメージ
FROM句にある巨大なデータの集塊を
ろ過するイメージ
FROM table1
JOIN table2 ON xxxxx
JOIN table3 ON xxxxx
アクセス先を最初に固定する
MATCH
(node1) –[2..5]-> (node2),
(node2) –[1..*]-> (node3)
可変的なアクセスが可能

10. ULS
Copyright © 2011-2017 UL Systems, Inc. All rights reserved.
Proprietary & Confidential Powered by 9
まとめ
– データ構造の視点
 Node(リソース)とEdge(関係性)の2種類の構造物があることで、表現の幅が広がる。
（※ 反面、Nodeにすべきか Edgeにすべきか 新しい悩みが発生することも… ）
– データ検索の視点
 Graph DBは、データを『辿る』という新しい検索の切り口を与えてくれた。
 Match句の可変的なアクセスや Edgeの存在が、流ちょうなクエリ記述と合う。
Graph DBで、データが『連鎖』していく感覚が味わえると楽しい ♪