グラフDBのneo4jを立ててみた

最近Facebookの広告にちょいイラ立ちを覚えることが多くなってきた林です。

スタイリィでは新しい機能を開発する際にできるだけフラットな考え方で、インフラやアーキテクチャを選択するようにしています。開発のスピードという点では過去に利用した方式に合わせた方が良いのですが、それを続けているとどんどん既存システムが時代に離れていき、軌道修正しようと思った頃にはだいぶ出血を伴う移行をしないといけなくなると思っています。

さて、先日スタッフに聞いて初めて知ったAWSのNeptune。

「人の好みを分析して、近い人を探そうとしているじぶん仲介にはグラフデータベースがあっているのではないか！」、「グラフデータベースがあれば、あるユーザーに嗜好が近い人を近い順に10人取ってくる」なんてことが簡単にできそう、などと思い使ってみようと思いましたが、まだリミテッドプレビュー状態。

使わせてよー、とAWSに登録しておきましたが、招待が来るのはいつのことやら。
そういえばAmazon Echoも４ヶ月も待たされたやんー。と思いつつ待ちきれないので、自分でグラフDBを立ててみてテストすることにしました。

利用したのはneo4j。

立ち上げる方法はqiitaとかにいっぱい載っているので割愛します。サンプルの映画データベースを取り込んで見ました。

MATCH (actor:Person)-[r:ACTED_IN]->(movie)
WHERE actor.name = "Keanu Reeves"
RETURN actor,movie

こんな感じでクエリを打つと、キアヌリーブスの出演している映画がグラフィカルに取得できます。

すごいですね。でもこんなクエリしか使わないならRDBでもデータ保持＆取り出しできそうです。

キアヌリーブスとトムクルーズをつなぐ最も短いパスを表示するクエリはこちら。

match (keanu: Person { name: "Keanu Reeves" }), (tom: Person {name: "Tom Cruise" }),
path=allShortestPaths((keanu)-[*]-(tom))
return keanu, tom, path;