グラフデータベース紹介 - Amazon Neptune と Gremlin を使用したつながりのトラバーサル

岩佐 孝浩

2021年11月27日

16 min read

Graph Database Neptune

AWS のグラフデータベースを紹介する勉強会を開催しました。 「雲勉@オンライン【勉強会】Graph Database 入門 ～Amazon Neptune によるデータの「つながり」探索～【開発エンジニア向け】」

プレゼンテーションの内容を紹介し、グラフデータベースと Amazon Neptune を知るきっかけになれば幸いです。 この投稿のサンプルは、 GitHub リポジトリから取得できます。

github.com

GitHub - iwstkhr/amazon-neptune-workbench-gremlin-sample: Graph traversal sample of Apache TinkerPop Gremlin with Amazon Neptune Workbench

Graph traversal sample of Apache TinkerPop Gremlin with Amazon Neptune Workbench - iwstkhr/amazon-neptune-workbench-gremlin-sample

参加者は以下が期待されます:

• グラフデータベースと Amazon Neptune に興味を持っていること
• RDB と AWS の基本知識

この投稿の目標:

• グラフデータベースと Amazon Neptune の概要把握
• Apache TinkerPop Gremlin を使用したトラバーサルのデモ

グラフデータベースは、データ内の関係を保存およびクエリすることに最適化されています。 リレーショナルデータベース (RDB) や NoSQL データベースも関係の保存とクエリは可能ですが、特定のユースケースにおいて性能と拡張性の点でグラフデータベースのほうが適しています。 グラフデータベースは数学的なグラフ理論の原則に基づいており、それに対してリレーショナルデータベースは集合論に基づいています。

グラフデータベースでは、データは頂点 (vertices) またはノード (nodes) として表現され、それらの間の関係はエッジ (edges) として表現されます。 頂点とエッジにはラベルが付けられることがあります。 エッジには有向と無向の2種類があります。 頂点とエッジがキーと値のペアを持つことができるグラフは、プロパティグラフ (property graph) と呼ばれます。

tinkerpop.apache.org

Getting Started

グラフデータベースは、 Facebook, LinkedIn などの SNS に見られるような人との関係を表現するためによく使用されます。

データを文脈で理解することにより、検索エンジンは同じ名前を共有する異なる概念を区別できます。 たとえば、「りんご」という果物とテクノロジー企業の「Apple Inc.」などです。 ナレッジグラフの用語は、 “Introducing the Knowledge Graph: things, not strings” の公開以来、一般的になりました。

グラフデータベースは、異なる ID 間の関係を表現するためにも使用できます。 たとえば、複数のサイトやデバイスでのユーザーの行動を単一のユーザーに関連付けるなどがあります。 これにより、ユーザーの行動分析が可能になります。 これに関連するよく知られたユースケースの一例が Customer 360 です。

不正活動に共同参加する Fraud Rings を構成し、一部に合法的な取引を含めることで、詐欺行為を検出するのを難しくすることがあります。 グラフデータベースは、クレジットカード番号、電話番号、社会保障番号などの共通の属性のような Fraud Rings で共有されるパターンを特定することにより、詐欺行為を容易に視覚化するのに役立つことがあります。

最近では、グラフデータベースの多くのユースケースがありますが、その中でも最も有名なものの一つがパナマ文書です。 2016年に、パナマの法律事務所から大量の内部文書が流出しました。 国際調査ジャーナリスト連合 (ICIJ) は、データの分析にグラフデータベースを使用しました。

www.forbes.com

Why Panama Papers Journalists Use Graph Databases

Graph databases power data journalism on the biggest information leak ever.

ユースケースに応じて異なるデータベースを使用することは非常に重要です。 基本的に、単一のタイプのデータベースに頼るべきではありません。

RDB のパフォーマンスは、 Amazon Redshift のような列指向データベースを使用することで向上する可能性があります。

Amazon Neptune は現在、プロダクション環境で openCypher をサポートしています。 Cypher と GQL はサポートされていないことに留意してください。

Starting with engine release 1.1.1.0, openCypher is available for production use in Neptune.

以下のモデルを使用して、 RDB でツリーを表現できます。 一部のケースでは、グラフデータベースは必要ないかもしれません。 ただし、 Naive Tree は多くの場合、最適でないことに注意が必要です。 これに関する詳細は “SQL Antipatterns” に記載されています。

Amazon Neptune は、フルマネージドのグラフデータベースサービスで、ミリ秒単位で数十億のリレーションシップをクエリできます。 Aurora と同様に高い可用性、耐久性、低遅延を提供します。 価格については、公式ページをご参照ください。

クラスターの機能は次のとおりです。

ストレージの機能は次のとおりです。

様々な SDK を使用して、グラフをクエリできます。 例えば、 Gremlin-Java, Gremlin-Python, Gremlin-JavaScript などがあります。 また、 REST API も利用可能です。

AWS は、 Neptune Workbench というフルマネージドの環境を提供しています。 これには、 Graph Notebook が事前にインストールされており、 Gremlin クエリを実行しグラフを可視化できます。 また、自分のローカル環境でグラフノートブックを起動することもできます。

Tx1 が行を更新し、 Tx2 がその行を読み取り、 Tx1 が失敗またはロールバックした場合、 Tx2 は反映されていないデータを読み取ったことになります。

Tx1 が行を読み取り、 Tx2 がその行を更新または削除してコミット、 Tx1 がその行を読み取ると、 Tx1 は以前の結果と異なるコミットされたデータを読み取ります。

Tx1 が複数行を読み取り、 Tx2 がいくつかの行を挿入または削除してコミット、 Tx1 が再度複数行を読み取ると、 Tx1 は以前の結果と異なる行を読み取ります。

Neptune は、読み取り専用クエリとミューテーションクエリで、異なるトランザクション分離レベルを使用します。

docs.aws.amazon.com

Transaction Isolation Levels in Neptune - Amazon Neptune

Neptune implements different transaction isolation levels for read-only and mutation queries.

読み取り専用クエリに関して、 Neptune は MultiVersion Concurrency Control (MVCC) でスナップショット分離を採用しています。 これにより、トランザクションの開始時にスナップショットを取得して、 Dirty read, Non-repeatable read, Phantom read を防ぎます。

ミューテーションクエリに関して、 Neptune は Dirty read を防ぐために READ COMMITTED 分離を採用しています。 さらに、 Neptune はデータの読み取り時にレコードセットをロックして、 Non-repeatable read と Phantom read を防ぎます。

Gremlin は、 Apache TinkerPop が提供するグラフトラバーサル言語で、 TinkerPop はグラフデータベースのためのオープンソースフレームワークです。

Gremlin は Start Steps に続いて Traversal Steps を経てトラバースします。 Traversal Steps は、 General Steps と Terminal Steps の2つのステップで構成されています。

この投稿では、以下のデータをサンプルとして使用しています。 頂点には age プロパティが含まれ、エッジには頂点間の親密さを表す weight プロパティを含みます。

もしデータが RDB に格納されている場合、関係データのクエリは難しくなる可能性があります。 SQL クエリは複雑になりがちで、行列のテーブルで関係を表現することは直感的でないかもしれません。

上記のサンプルデータを以下のコマンドで入力してください。 %%gremlin は、 Neptune Workbench が提供する Jupyter Notebook のマジックコマンドです。

%%gremlin
// Drop existing data
g.V().drop()

%%gremlin
// Add Vertices
g.addV('person').property(id, 'A').property('age', 30)
 .addV('person').property(id, 'B').property('age', 25)
 .addV('person').property(id, 'C').property('age', 35)
 .addV('person').property(id, 'D').property('age', 20)
 .addV('person').property(id, 'E').property('age', 18)
 .addV('person').property(id, 'F').property('age', 25)
 .addV('person').property(id, 'G').property('age', 10)
 .addV('person').property(id, 'H').property('age', 15)

%%gremlin
// Add Edges
g.V('A').addE('know').to(g.V('B')).property('weight', 1.0)
 .V('A').addE('know').to(g.V('C')).property('weight', 0.9)
 .V('A').addE('know').to(g.V('H')).property('weight', 0.5)
 .V('B').addE('know').to(g.V('D')).property('weight', 0.8)
 .V('B').addE('know').to(g.V('E')).property('weight', 0.4)
 .V('C').addE('know').to(g.V('F')).property('weight', 0.5)
 .V('C').addE('know').to(g.V('G')).property('weight', 0.6)
 .V('D').addE('know').to(g.V('E')).property('weight', 0.7)
 .V('H').addE('know').to(g.V('E')).property('weight', 1.0)
 .V('H').addE('know').to(g.V('G')).property('weight', 1.0)

以下のコマンドで全ての人を探索してみましょう。

%%gremlin
// Extract Vertices
g.V()
 .project(‘id’, ‘properties’) // Projection
 .by(id()).by(valueMap()) // valueMap returns properties of vertices.

25歳以上で A から2番目までの人を探索してみましょう。

%%gremlin
// Extract persons (entities) which are older than 25 years old and connected from A up to 2nd.
g.V('A’)
 .repeat(outE().inV()).times(2).emit() // Repeat traversal of adjacent vertices twice
 .has(‘age’, gte(25)) // Greater than or equal 25 years old
 .project('id', 'age’)
 .by(id()).by(values('age'))

重みの合計が 0.5 よりも大きい人を探索してみましょう。

%%gremlin
// Start traversal at A which extracts vertices that have a multiplied weight value greater than 0.5
g.withSack(1.0f).V(‘A’) // Sack can be used to store temporary data
 // Multiply a weight value of an out-directed edge by a sack value, and traverse all in-directed vertices
 .repeat(outE().sack(mult).by(‘weight’).inV().simplePath()).emit()
 .where(sack().is(gt(0.5))) // A sack value greater than 0.5
 .dedup() // deduplication
 .project('id', 'weight’)
 .by(id).by(sack())

Neptune Workbench でグラフを可視化できます。

docs.aws.amazon.com

Graph visualization in the Neptune workbench - Amazon Neptune

In many cases the Neptune workbench can create a visual diagram of your query results as well as returning them in tabular form. The graph visualization is available in the Graph tab in the query results whenever visualization is possible.

次のコマンドでグラフを可視化してみましょう。

%%gremlin -d T.id -de weight
// -d means that a property to be displayed in vertices
// -de means that a property to be displayed in edges

// Execute the traversal example 3
g.withSack(1.0f).V(‘A’) // Sack can be used to store temporary data
 // Multiply a weight value of an out-directed edge by a sack value, and traverse all in-directed vertices
 .repeat(outE().sack(mult).by(‘weight’).inV().simplePath()).emit()
 .where(sack().is(gt(0.5))) // A sack value greater than 0.5
 .dedup() // deduplication
 .path() // Extract path data
 .by(elementMap())

Graph タブでグラフを表示でき、ドラッグ、ズームイン、ズームアウトで、グラフをすぐに理解できるようになっています。

AWS ユーザーは、 Amazon Neptune を利用することで、高可用でコスト効率の高いグラフデータベースを迅速に構築できます。

この投稿が、お役に立てば幸いです。