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Cypherクエリの基礎 2020 #neo4j

 ★ 14

Cypher(サイファー)とは、グラフ構造のデータ処理を行うために開発されたクエリ言語です。
簡略な構文でとても複雑な論理構成が可能であることが特徴です。

ここでは、Neo4j v4.0(2020-01-15)をベースにCypherクエリの基礎を徹底解説します。

  • シンプルな構文で複雑な論理構成が可能です

A-LIKES->B,A-LIKES->C,B-LIKES->C = A-LIKES->B-LIKES->C<-LIKES-A

  • データモデルがグラフ構造であるためSQLのように紐解く必要がなく、高速処理が可能です
  • 自然言語的な流れのシンタックスであるために直観的かつ分かりやすいです

CREATE (:Person { name: ’Dan’ })-[:MARRIED { day:’1970-02-14 } ]->(:Person { name : ’ Ann’)

グラフモデル

グラフモデルは頂点と辺にプロパティを持たせる、とてもシンプルな構造でデータを表現します。

ノード(頂点)

  • ラベルを付けてグループ化します(Person)
  • プロパティを持ちます(name:’Dan’)
  • ラベルでノードをクループ化し、クエリを最適化します

リレーションシップ(辺)

  • タイプ(名称)を付けます(MARRIED)
  • プロパティを持ちます(since:2005-02-14)

プロパティ

ノードとリレーションシップはどちらもキーバリュータイプのプロパティを持つことができます。

(:Person {{key1:value1, key2:value2, …} }
()-[:MARRIED {key1:value1, key2:value2, …}->()

このようなグラフをプロパティグラフと呼びます。

このようなデータモデルの特徴のために、とても複雑な繋がりをもつ事象でも簡単にデータベース設計が可能です。

次は、「パナマ文書」のデータモデルです。
黒くぬり潰されている箇所はリレーションシップが密集しています。

Displaying 4 nodes, 322 relationships
出所: https://neo4j.com/sandbox/

Cypherの実行環境

Neo4jのインストールは、次の記事を参照してください。

WindowsでNeo4jを使ってみる

AzureでNeo4jを使ってみる

この記事では、Neo4jが提供しているムービーグラフを利用しています。

ノードのフィルター

ノードのアスキーアート表現

()  
(p)
(:Person)  //匿名の識別子はクエリから参照できません
(p:Person)  //識別子(p)はクエリから参照できます
(p:Person:Actor) //ラベルは階層化できます

特定のプロパティをフィルター

born: 1970をフィルターしてみます。

MATCH (p:Person {born: 1970})
RETURN p

リレーションシップのアスキーアート表現

()--()
()-->()
()<--()
()-[ * ]-()
()-[ *0..10]-()
()-[ *0..]-()
()-[r]-()      
()-[r:MARRIED]-()
()-[r:MARRIED]->()  //識別子はクエリで参照できます
()<-[:MARRIED]-()  //匿名の識別子はCypherのなかで参照できません
()-[r:MARRIED|LIVES_AT]-() //タイプは複数設定できます(OR)

特定のリレーションシップをフィルター

ACTED_INをフィルターしてみます。

MATCH (p:Person)-[rel:ACTED_IN]->(m:Movie {title: 'The Matrix'})
RETURN p, rel, m

MATCH (p)-[rel:ACTED_IN]->(m:Movie {title: 'The Matrix'})
RETURN p, rel, m

リレーションシップのタイプを取得

type()はリレーションシップのタイプを出力します。

MATCH (p:Person)-[rel]->(m:Movie {title:'The Matrix'})
RETURN p.name, type(rel) , m.title
p.name          type(rel)   m.title
"Joel Silver"       "PRODUCED"  "The Matrix"
"Emil Eifrem"       "ACTED_IN"  "The Matrix"
"Laurence Fishburne"    "ACTED_IN"  "The Matrix"
"Lana Wachowski"    "DIRECTED"  "The Matrix"
"Hugo Weaving"      "ACTED_IN"  "The Matrix"
"Lilly Wachowski"   "DIRECTED"  "The Matrix"
"Carrie-Anne Moss"  "ACTED_IN"  "The Matrix"
"Keanu Reeves"      "ACTED_IN"  "The Matrix"

リレーションシップのプロパティを取得

「識別子.キー」のように出力します。

MATCH (p:Person)-[r:REVIEWED {rating: 65}]->(m:Movie {title: 'The Da Vinci Code'})
RETURN p.name, r.rating, m.title
p.name          r.rating        m.tit
"James Thompson"    65      "The Da Vinci Code"

推奨のCypherスタイル

  • ノードのラベル名は、キャメルケース(CamelCase)で表現し、英字の大文字で始めることを推奨 (例: Person, NetworkAddress)。大文字と小文字を区別
  • プロパティキー、変数、パラメーター、エイリアス、ファンクションは、キャメルケース(CamelCase)であり、英字の小文字で始めることを推奨(例:businessAddress)。大文字と小文字を区別
  • リレーションシップのタイプは、英字の大文字で表現し、アンダースコアを使用することを推奨(例:ACTED_IN, FOLLOWS)
  • Cypherのキーワードは、大文字で書くことを推奨(例: MATCH, RETURN)。大文字と小文字を区別しない
  • 文字列は、シングルクォート又はダブルクォートを使用(例:’The Matrix’, “Somethins’s Gotta Give”, ’Somethins\’s Gotta Give’)
  • コメントは、2のタイプがあります
  •   // hogehoge
      /* hogehoge */

WHEREによるフィルター

これはCypherネイティブの構文です。

MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie {released: 2008})
RETURN p, m

次はWHERE句による構文です。

MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE m.released = 2008
RETURN p, m

WHEREに範囲のフィルター

次の2つの構文は同じ意味です。

MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE m.released >= 2003 AND m.released &lt;= 2004
RETURN p.name, m.title, m.released
p.name          m.title             m.released
"Hugo Weaving"      "The Matrix Reloaded"       2003
"Laurence Fishburne"    "The Matrix Reloaded"       2003
"Carrie-Anne Moss"  "The Matrix Reloaded"       2003
"Keanu Reeves"      "The Matrix Reloaded"       2003
"Hugo Weaving"      "The Matrix Revolutions"    2003
"Laurence Fishburne"    "The Matrix Revolutions"    2003
"Carrie-Anne Moss"  "The Matrix Revolutions"    2003
"Keanu Reeves"      "The Matrix Revolutions"    2003
"Keanu Reeves"      "Something's Gotta Give"    2003

MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE 2003 &lt;= m.released &lt;= 2004
RETURN p.name, m.title, m.released
p.name          m.title             m.released
"Hugo Weaving"      "The Matrix Reloaded"       2003
"Laurence Fishburne"    "The Matrix Reloaded"       2003
"Carrie-Anne Moss"  "The Matrix Reloaded"       2003
"Keanu Reeves"      "The Matrix Reloaded"       2003
"Hugo Weaving"      "The Matrix Revolutions"    2003
"Laurence Fishburne"    "The Matrix Revolutions"    2003
"Carrie-Anne Moss"  "The Matrix Revolutions"    2003
"Keanu Reeves"      "The Matrix Revolutions"    2003
"Keanu Reeves"      "Something's Gotta Give"    2003

exists()

m.taglineが存在するパターンを探索します。

MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE p.name='Jack Nicholson' AND exists(m.tagline)
RETURN m.title, m.tagline
LIMIT 5
m.title         m.tagline
"A Few Good Men"    "In the heart of the nation's capital, in a courthouse of the U.S. government, one man will stop at nothing to keep his honor, and one will stop at nothing to find the truth."
"As Good as It Gets"    "A comedy from the heart that goes for the throat."
"Hoffa"         "He didn't want law. He wanted justice."
"One Flew Over the Cuckoo's Nest"

正規表現

正規表現を使ってフィルターすることもできます(=~)。

MATCH (p:Person)
WHERE p.name =~'Tom.*'
RETURN p.name
p.name
"Tom Cruise"
"Tom Skerritt"
"Tom Hanks"
"Tom Tykwer"

IN

複数のデータをリストタイプに並べてフィルターができます。

MATCH (p:Person)
WHERE p.born IN [1965, 1970]
RETURN p.name as name, p.born as yearBorn
LIMIT 5
name            yearBorn
"Lana Wachowski"    1965
"Jay Mohr"      1970
"River Phoenix"     1970
"Ethan Hawke"       1970
"Brooke Langton"    1970

変数として設定することもできます。

MATCH (p:Person)-[r:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE 'Neo' IN r.roles AND m.title='The Matrix'
RETURN p.name
p.name
"Keanu Reeves"

ALL

ALLはリストのすべての要素が条件を満たせばtrueとなります。次の例ではlist1がlist2に含まれる時にtrueとなります。

WITH ["A","B","C","D","E"] AS list1, ["A","B","C","D","E","F"] AS list2
WHERE  ALL( x IN list1 WHERE x IN list2)
RETURN list1
list1
[A, B, C, D, E]

NONE

NONEはリストのすべての要素が条件を満たさない時にtrueとなります。次の例ではlist1とlist2に共通の要素がない時にtrueとなります。

WITH ["A","B","C","D","E"] AS list1, ["F","G"] AS list2
WHERE  NONE( x IN list1 WHERE x IN list2)
RETURN list1
list1
["A", "B", "C", "D", "E"]

ANY

ANYはリストの中で1つでも条件を満たす要素があればtrueを返します。list1とlist2は1つ以上の共通要素があればtrueとなります。

WITH ["A","B","C","D","E"] AS list1, ["A","F"] AS list2
WHERE  ANY( x IN list1 WHERE x IN list2)
RETURN list1
list1
["A", "B", "C", "D", "E"]
WITH ["A","B","C","D","E"] AS list1, ["C","D","K","O"] AS list2
WHERE  ANY( x IN list1 WHERE x IN list2)
RETURN list1
list1
["A", "B", "C", "D", "E"]

SINGLE

SINGLEは条件を満たす要素が1つのみのときにtrueとなります。list1とlist2の共通要素がひとつだけのときにtrueとなります。

WITH ["A","B","C","D","E"] AS list1, ["A","F","K"] AS list2
WHERE  SINGLE( x IN list1 WHERE x IN list2)
RETURN list1
["A", "B", "C", "D", "E"]
WITH ["A","B","C","D","E"] AS list1, ["A","E"] AS list2
WHERE  SINGLE( x IN list1 WHERE x IN list2)
RETURN list1
(no changes, no records)

結果値の制御

重複を排除(DISTINCT)

次の構文では映画リストに重複が発生します。

MATCH (p:Person)-[:DIRECTED | ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE p.name = 'Tom Hanks'
RETURN m.released, collect(m.title) AS movies
//RETURN m.released, collect(DISTINCT m.title) AS movies
m.released  movies
1992        ["A League of Their Own"]
2012        ["Cloud Atlas"]
2006        ["The Da Vinci Code"]
1993        ["Sleepless in Seattle"]
2004        ["The Polar Express"]
1999        ["The Green Mile"]
2000        ["Cast Away"]
2007        ["Charlie Wilson's War"]
1996        ["That Thing You Do", "That Thing You Do"]

DISTINCTを使って映画リストの中身をユニークにします。

MATCH (p:Person)-[:DIRECTED | ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE p.name = 'Tom Hanks'
//RETURN m.released, collect(m.title) AS movies
RETURN m.released, collect(DISTINCT m.title) AS movies
m.released  movies
1992        ["A League of Their Own"]
2012        ["Cloud Atlas"]
2006        ["The Da Vinci Code"]
1993        ["Sleepless in Seattle"]
2004        ["The Polar Express"]
1999        ["The Green Mile"]
2000        ["Cast Away"]
2007        ["Charlie Wilson's War"]
1996        ["That Thing You Do"]

次の構文は同じ結果になります。

MATCH (p:Person)-[:DIRECTED | ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE p.name = 'Tom Hanks'
//WITH m
WITH DISTINCT m
RETURN m.released, m.title
m.released  movies
1992        ["A League of Their Own"]
2012        ["Cloud Atlas"]
2006        ["The Da Vinci Code"]
1993        ["Sleepless in Seattle"]
2004        ["The Polar Express"]
1999        ["The Green Mile"]
2000        ["Cast Away"]
2007        ["Charlie Wilson's War"]
1996        ["That Thing You Do"]

ソート(ORDER BY)

映画のリリース年度で降順ソートします。

MATCH (p:Person)-[:DIRECTED | ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE p.name = 'Tom Hanks'
RETURN m.released, collect(DISTINCT m.title) AS movies
ORDER BY m.released DESC
m.released  movies
2012        ["Cloud Atlas"]
2007        ["Charlie Wilson's War"]
2006        ["The Da Vinci Code"]
2004        ["The Polar Express"]
2000        ["Cast Away"]
1999        ["The Green Mile"]
1998        ["You've Got Mail"]
1996        ["That Thing You Do"]
1995        ["Apollo 13"]

映画のリリース年度で昇順ソートします。

MATCH (p:Person)-[:DIRECTED | ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE p.name = 'Tom Hanks'
RETURN m.released, collect(DISTINCT m.title) AS movies
ORDER BY m.released ASC
m.released  movies
1990        ["Joe Versus the Volcano"]
1992        ["A League of Their Own"]
1993        ["Sleepless in Seattle"]
1995        ["Apollo 13"]
1996        ["That Thing You Do"]
1998        ["You've Got Mail"]
1999        ["The Green Mile"]
2000        ["Cast Away"]
2004        ["The Polar Express"]

数を制限(LIMIT)

結果値を表示する数を制限します。

MATCH (p:Person)-[:DIRECTED | ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE p.name = 'Tom Hanks'
RETURN m.released, collect(DISTINCT m.title) AS movies
ORDER BY m.released DESC
LIMIT 5
m.released  movies
2012        ["Cloud Atlas"]
2007        ["Charlie Wilson's War"]
2006        ["The Da Vinci Code"]
2004        ["The Polar Express"]
2000        ["Cast Away"]

リスト化(collect)

結果値をリストに集合します。

MATCH (a:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
WITH m, count(m) AS numCast, collect(a.name) as cast
RETURN m.title, cast, numCast
ORDER BY size(cast)
m.title             cast                        numCast
"The Polar Express"     ["Tom Hanks"]                   1
"Cast Away"         ["Tom Hanks", "Helen Hunt"]         2
"One Flew Over the Cuckoo's Nest"   ["Jack Nicholson", "Danny DeVito"]          2
"Bicentennial Man"      ["Oliver Platt", "Robin Williams"]          2
"The Devil's Advocate"      ["Charlize Theron", "Keanu Reeves", "Al Pacino"]    3
"Joe Versus the Volcano"        ["Tom Hanks", "Nathan Lane", "Meg Ryan"]        3
"That Thing You Do"     ["Tom Hanks", "Liv Tyler", "Charlize Theron"]       3

リストを縦に出力(UNWIND)

UNWINDはリストの要素を取り出します。

WITH [1, 2, 3] AS list
UNWIND list AS row
RETURN list, row
list        row
[1, 2, 3]       1
[1, 2, 3]       2
[1, 2, 3]       3

UNWINDの変換値はクエリから変数として参照できます。

MATCH (:Person {name:'Tom Hanks'})-->(movie)
WITH collect(movie.title) AS list UNWIND list AS titles
//RETURN titles
MATCH (m:Movie {title : titles})
RETURN m.title, m.released
m.title         m.released
"A League of Their Own" 1992
"Cloud Atlas"       2012
"The Da Vinci Code" 2006
"Sleepless in Seattle"  1993
"The Polar Express" 2004
"The Green Mile"        1999
"Cast Away"     2000
"Charlie Wilson's War"  2007
"That Thing You Do" 1996

日付処理(date,datetime)

現在の年度と俳優の出生年度で年齢を計算します。

MATCH (actor:Person)-[:ACTED_IN]->(:Movie)
WHERE exists(actor.born)
WITH DISTINCT actor, date().year - actor.born as age
RETURN actor.name, age as <code>age today</code>
ORDER BY actor.born DESC
actor.name      age today
"Jonathan Lipnicki" 24
"Emile Hirsch"      35
"Rain"          38
"Natalie Portman"       39
"Christina Ricci"       40
"Emil Eifrem"       42
"Liv Tyler"     43
"Audrey Tautou"     44
"Charlize Theron"       45
"Jerry O'Connell"       46

date()処理です。

RETURN date(), date().year, date().month, date().day
date()      date().year date().month    date().day
"2020-03-20"    2020        3       20

datetime()処理です。

RETURN datetime(), datetime().hour, datetime().minute, datetime().second
datetime()              datetime().hour datetime().minute   datetime().second
"2020-03-20T13:31:31.741000000Z"    13          31          31

アウタージョンのような句(OPTIONAL MATCH)

繋がりを持たないパターンを漏れなく探索するときに使います。

MATCH (p:Person)
WHERE p.name STARTS WITH 'James'
OPTIONAL MATCH (p)-[r:REVIEWED]->(m:Movie)
RETURN labels(p),p.name, type(r), m.title
labels(p)   p.name          type(r)     labels(m)   m.title
["Person"]  "James Marshall"    null        null        null
["Person"]  "James L. Brooks"   null        null        null
["Person"]  "James Cromwell"    null        null        null
["Person"]  "James Thompson"    "REVIEWED"  ["Movie"]   "The Replacements"
["Person"]  "James Thompson"    "REVIEWED"  ["Movie"]   "The Da Vinci Code"

集合(collect)

Tom Cruiseは3本の映画に出演しています。

MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE p.name ='Tom Cruise'
RETURN p.name,m.title
p.name      m.title
"Tom Cruise"    "Jerry Maguire"
"Tom Cruise"    "Top Gun"
"Tom Cruise"    "A Few Good Men"

COLLECTは結果値をリストに与えます。
集合関数の前の列は暗黙的にグループ化されます(GROUP BY句は存在しません)。

MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE p.name ='Tom Cruise'
RETURN p.name,collect(m.title)
p.name      collect(m.title)
"Tom Cruise"    ["Jerry Maguire", "Top Gun", "A Few Good Men"]

集計(aggregation)

Tom Cruiseさんが出演している映画の本数を計算してみます。
集計関数の前の列は暗黙的にグループ化されます(GROUP BY句は存在しません)。

MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE p.name ='Tom Cruise'
RETURN p.name,count(m.title)
p.name      count(m.title)
"Tom Cruise"    3

Cypherは集計しながら、その要素をリストにすることができます。

MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE p.name ='Tom Cruise'
RETURN p.name,count(m.title), collect(m.title)
p.name      count(m.title)  collect(m.title)
"Tom Cruise"    3       ["Jerry Maguire", "Top Gun", "A Few Good Men"]

集計関数はcount()の他にも多数あります。

  • count()
  • sum()
  • max()
  • min()
  • avg()

WITH

WITH句は実践的なCypherでとても重要な役割を果たします。

  • WITHの宣言はとても簡単でRETURNをWITHに置き換えるだけです
  • WITHはクエリブロックの実行結果をテンプレート化し、次のクエリブロックへ受け渡しを行います
  • WITHは次のクエリブロックの前でソートや一意化、フィルターなどが実行できます

MATCH (a:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
WITH a, count(a) AS numMovies, collect(m.title) as movies
WHERE numMovies > 1 AND numMovies &lt; 4
RETURN a.name, numMovies, movies
a.name          numMovies   movies
"Laurence Fishburne"    3       ["The Matrix", "The Matrix Reloaded", "The Matrix Revolutions"]
"Carrie-Anne Moss"  3       ["The Matrix", "The Matrix Reloaded", "The Matrix Revolutions"]
"Charlize Theron"   2       ["The Devil's Advocate", "That Thing You Do"]
"Tom Cruise"        3       ["A Few Good Men", "Top Gun", "Jerry Maguire"]
"Kevin Bacon"       3       ["A Few Good Men", "Frost/Nixon", "Apollo 13"]
"Kiefer Sutherland" 2       ["A Few Good Men", "Stand By Me"]
"J.T. Walsh"        2       ["A Few Good Men", "Hoffa"]
"Bonnie Hunt"       2       ["Jerry Maguire", "The Green Mile"]
"Jerry O'Connell"   2       ["Jerry Maguire", "Stand By Me"]

UNION

UNION ALLは複数のクエリの結果値を無操作で結合します。

WITH [1,2,3,4,5] AS list UNWIND list AS n RETURN n
UNION ALL
WITH [1,2,3,4,5] AS list UNWIND list AS n RETURN n
n
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5

UNIONは複数のクエリの結果値の重複を排除します。

WITH [1,2,3,4,5] AS list UNWIND list AS n RETURN n
UNION
WITH [1,2,3,4,5] AS list UNWIND list AS n RETURN n
n
1
2
3
4
5

サブクエリ

CALL { Cypher構文 }のようにネストしたクエリを実行し、そのリターン値を上位のクエリブロックから利用できます。

CALL {
  CALL {
    MATCH (p:Person) WHERE p.name = 'Tom Hanks' RETURN p
  }
  RETURN p
}
RETURN p.name
p.name
"Tom Hanks"

ノードとリレーションシップの登録・更新

シングルノードの登録(CREATE)

ムービーグラフにノードを追加してみます。

CREATE (m:Movie {title: ‘Batman Begins’})
RETURN m

マルチノードの登録

コンマ区切りで複数のノードを登録してみます。

CREATE
(:Person {name: 'Michael Caine', born: 1933}),
(:Person {name: 'Liam Neeson', born: 1952}),
(:Person {name: 'Katie Holmes', born: 1978}),
(:Person {name: 'Benjamin Melniker', born: 1913})

結果を確認してみます。

MATCH (p:Person)
WHERE p.name IN ['Michael Caine','Liam Neeson','Katie Holmes' ,'Benjamin Melniker']
RETURN id(p), labels(p),p.name
id(p)   labels(p)   p.name
172 ["Person"]  "Michael Caine"
173 ["Person"]  "Liam Neeson"
174 ["Person"]  "Katie Holmes"
175 ["Person"]  "Benjamin Melniker"

プロパティのマージ( SET プロパティ = )

SET句はプロパテキーが存在すれば上書きし、存在しなければ追加します。

MATCH (m:Movie)
WHERE m.title = 'Batman Begins'
SET m.released = 2005, m.lengthInMinutes = 140
RETURN m

m.lengthInMinutesを変更し、m.unitPriceを追加してみます。

MATCH (m:Movie)
WHERE m.title = ‘Batman Begins’
SET m.released = 2005, m.lengthInMinutes = 240, m.unitPrice= 25
RETURN m

プロパティを全てリセット (SET 識別子 = )

次のようにマップ形式で指定すると、既存のプロパティをすべてリセットします。

  • SET <識別子> = { key:value,key:value,…}

MATCH (m:Movie)
WHERE m.title = 'Batman Begins'
SET m = { title: 'Batman Begins',
released : 2005,
lengthInMinutes : 140
}
RETURN m

プロパティをマージ (SET <識別子> +=)

次のようにマップ形式で指定すると、既存のプロパティをマージします。

  • SET <変数> += { key:value,key:value,…}

MATCH (m:Movie)
WHERE m.title = 'Batman Begins'
SET m += {
lengthInMinutes : 150,
       videoFormat: 'DVD',
       unitPrice : 25
}
RETURN m

プロパティを削除(NULL or REMOVE)

プロパティキーを削除してみます。

  • REMOVE or NULL

MATCH (m:Movie)
WHERE m.title = ‘Batman Begins’
SET m.unitPrice = null REMOVE m.videoFormat
RETURN m

リレーションシップの登録(CREATE)

出演のリレーションシップを作成してみます。

MATCH (a:Person), (m:Movie)
WHERE a.name = 'Michael Caine' AND m.title = 'Batman Begins'
CREATE (a)-[:ACTED_IN]->(m)
RETURN a, m

出演とプロデュースの複数のリレーションシップを作成してみます。

MATCH (a:Person), (m:Movie), (p:Person)
WHERE a.name = 'Liam Neeson' AND m.title = 'Batman Begins' AND p.name = 'Benjamin Melniker'
CREATE (a)-[:ACTED_IN]->(m)&lt;-[:PRODUCED]-(p)
RETURN a, m, p

リレーションシップのプロパティを登録( SET プロパティ = )

リレーションシップにプロパティを登録してみます。

MATCH (a:Person), (m:Movie)
WHERE a.name = 'Christian Bale' AND m.title = 'Batman Begins'
CREATE (a)-[rel:ACTED_IN]->(m)
SET rel.roles = ['Bruce Wayne','Batman']
RETURN a.name, type(rel), rel.roles, m.title
a.name          type(rel)   rel.roles           m.title
"Christian Bale"    "ACTED_IN"  ["Bruce Wayne", "Batman"]   "Batman Begins"

リレーションシップのプロパティ削除(REMOVE)

リレーションシップのプロパティを削除してみます。

MATCH (a:Person)-[rel:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE a.name = 'Christian Bale' AND m.title = 'Batman Begins'
REMOVE rel.roles
RETURN a.name, type(rel), rel.roles, m.title
a.name      type(rel)   rel.roles       m.title
"Christian Bale"    "ACTED_IN"  null        "Batman Begins"

ノードとリレーションシップの削除(DELETE)

Batman Beginsのパターンを表示してみます。

MATCH (a:Person)-->(m:Movie)
WHERE m.title = 'Batman Begins'
RETURN a, m

Christian Baleノードを削除してみます。

MATCH (a:Person)-[rel:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE a.name = 'Christian Bale' AND m.title = 'Batman Begins'
DELETE a
Neo.ClientError.Schema.ConstraintValidationFailed
Cannot delete node<93>, because it still has relationships. To delete this node, you must first delete its relationships.

このようにリレーションシップが存在する場合、そのノードは削除できません。

リレーションシップを削除してみます。

MATCH (a:Person)-[rel:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE a.name = 'Christian Bale' AND m.title = 'Batman Begins'
//RETURN a, m
DELETE rel
Deleted 1 relationship, completed after 4 ms.

リレーションシップが削除できました。

MATCH (a:Person), (m:Movie)
WHERE a.name = 'Christian Bale' AND m.title = 'Batman Begins'
RETURN a, m

では、ノードを削除してみます。

MATCH (a:Person)
WHERE a.name = 'Christian Bale'
DELETE a
Neo.ClientError.Schema.ConstraintValidationFailed
Cannot delete node<93>, because it still has relationships. To delete this node, you must first delete its relationships.

確認できてないリレーションシップが存在しているようです。

MATCH p=(a:Person)-->()
WHERE a.name = 'Christian Bale'
RETURN p

このようなノードの削除はDETACH句を併用することで強制的に削除できます。

  • DETACH DELETE句はリレーションシップを無視してノードを削除します
  • 危険なので使う時の要件に注意して下さい

MATCH (a:Person)
WHERE a.name = 'Christian Bale'
DETACH DELETE a
Deleted 1 node, deleted 1 relationship, completed after 1 ms.

次のようにリレーションシップとノードは同時に削除できます。

MATCH (a:Person)-[rel:ACTED_IN]->(m:Movie)
WHERE a.name = 'Liam Neeson'
//RETURN a,m
DELETE a, rel
Deleted 1 node, deleted 1 relationship, completed after 2 ms.

マージによる登録・更新

マージによるノードの登録

ノードが存在しなければ登録し、存在すれば更新します。
まず、Michael Caineノードの存在を確認します。

MATCH (a:Person {name: 'Michael Caine'})
RETURN a

ActorラベルでMichael Caineノードをマージしてみます。

MERGE (a:Actor {name: 'Michael Caine'})
SET a.born = 1933
RETURN a

次のようにMichael Caineを検索してみると、ラベル違いで「Michael Caine」が2つになっています。

MATCH (a { name: 'Michael Caine'}), (m:Movie)
WHERE m.title = 'Batman Begins'
RETURN a, m

ActorラベルのMichael Caineのマージを実行してみます。
この処理は、何度実行しても上書きされます。

MERGE (a:Actor {name: 'Michael Caine'})
SET a.born = 1933
RETURN a

MATCH (a { name: 'Michael Caine'}), (m:Movie)
WHERE m.title = 'Batman Begins'
RETURN a, m

マージによるプロパティの登録・更新(ON CREATE SET/ON MATCH SET)

ノードが存在するときと存在しないときに分けてSETのプロパティを指定できます。

  • ON CREATE SET・・・ノードが存在せず、新規登録する時にプロパティを設定します
  • ON MATCH SET ・・・ノードが存在する時にプロパティの追加又はプロパティの更新を行います

ON CREATE SET句を使ってSir Michael Caineという名前でマージを実行してみます。

MERGE (a:Person {name: 'Sir Michael Caine'})
ON CREATE SET a.birthPlace = 'London',
              a.born = 1934
RETURN a

結果をみると、名前が異なるためにノードが追加されていることが分かります。

MATCH (a), (m:Movie { title: 'Batman Begins'})
WHERE a.name ENDS WITH 'Caine'
RETURN a, m

もう一回、ON CREATE SET句を使ってSir Michael Caineのマージを実行してみます。

MERGE (a:Person {name: 'Sir Michael Caine'})
ON CREATE SET a.birthPlace = 'UK',
              a.born = 1934
RETURN a

結果を見るとスルーされていることが分かります(すでに存在するために)。

ON MATCH SET句を使ってSir Michael Caineのマージ実行してみます。

MERGE (a:Person {name: 'Sir Michael Caine'})
ON MATCH SET a.birthPlace = 'UK',
             a.born = 1934
RETURN a

今回は反映されています。

要件に応じてON CREATE SETとON MATCH SETはペアで使用することもできます。

マージによるリレーションシップの登録

Caineで終わる名前の人をBatman Beginsにリレーションシップを張ります。

MATCH (p:Person), (m:Movie)
WHERE m.title = 'Batman Begins' AND p.name ENDS WITH 'Caine'
MERGE (p)-[:ACTED_IN]->(m)
RETURN p, m

まとめ

以上、今回の記事はNeo4jのオンライントレーニングから基礎的な構文を選別して紹介しました。
実践においてはもっと広いナレッジが必要でしょう。
参考になりそうなサイトを紹介します。

Neo4jのオンライントレーニングはこちらです。
基礎から覚えたい人におすすめです。
https://neo4j.com/graphacademy/online-training/

公式マニュアルはシンタックスの理解には欠かせません。
https://neo4j.com/docs/cypher-manual/4.0/

実践に参考になりそうな例文を探している人は、サンプルグラフ集(GraphGists)がおすすめです。
https://neo4j.com/graphgists/

オンラインサンドボックスでは実践的なデータモデルの見聞を広げることができます。
https://neo4j.com/sandbox/

構文の構成要素を参照したい人はこちらを見てください。
https://neo4j.com/docs/cypher-refcard/current/

Author

lee

データベースが大好きなサーバサイドのエンジニア。IoTビックデータ分析基盤のアーキテクト。Neo4jやMongoDBのテクニカルサポートなど

[著書]
グラフデータベースNeo4jの他
https://www.amazon.co.jp/李昌桓/e/B004LWEKOU

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