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who_you_me = node:users(user_id="104457"),
prunus = node:users(user_id="120155")
MATCH
(who_you_me) -[:ATTENDS]-> (event),
(prunus) -[:ATTENDS]-> (event)
RETURN
event](https://image.slidesharecdn.com/neo4j-1-130716075836-phpapp01/85/Neo4j-58-320.jpg)
グラフデータベース「Neo4j」の 導入の導入
- 1. グラフデータベース「Neo4j」の 導入の導入 @who_you_me 第3回 「はじめてのパターン認識」 読書会 2013/07/16 An Introductory Introduction to a Graph Database - Neo4j
- 2. お前誰よ Twitter: @who_you_me 職業： 某ISPではたらくネットワークエンジニア 好きな言語： Python 最近好きになってきた言語： Ruby 興味がある言語： Haskell はじパタの前身の前身（？）「TokyoSNA」主催
- 3. お前誰よ Twitter: @who_you_me 職業： 某ISPではたらくネットワークエンジニア 好きな言語： Python 最近好きになってきた言語： Ruby 興味がある言語： Haskell はじパタの前身の前身（？）「TokyoSNA」主催 （すべての元凶！？）
- 5. はじめに
- 10. で
- 11. みなさん
- 13. DBに入れますよね？
- 14. どのDB使いますか？
- 17. 1. GraphDBってなに？
- 21. ドキュメント指向ならこうやってモデル化 { "title": "第3回 「はじめてのパターン認識」 読書会", "accepted": 36, "limit": 50, "waiting": 0, "event_id": 41119, "event_url": "http://atnd.org/events/41119", "users": [ { "nickname": "Prunus1350", "status": 1, "user_id": 120155, "twitter_id": "Prunus1350" }, { "nickname": "millionsmile", "status": 1, "user_id": 75357, "twitter_id": "millionsmile" }, { "nickname": "kmiyachi1024", "status": 1, "user_id": 35283, "twitter_id": "kmiyachi1024" }, ...... }, { "title": "日本Androidの会秋葉原支部ロボット部 第16回勉強会", "accepted": 10, "limit": 15, "waiting": 0, "event_id": 41118, ...... }, ......
- 22. うーん、、、
- 26. event_id: 41119 title: はじパタ第三回 event_id: 29767 title: TokyoSNA #1 こうやって、イベントがあって
- 27. event_id: 41119 title: はじパタ第三回 event_id: 29767 title: TokyoSNA #1 user_id: 120155 nickname: Prunus1350 user_id: 104457 nickname: who_you_me user_id: 75357 nickname: millionsmile ユーザーがいて
- 28. event_id: 41119 title: はじパタ第三回 event_id: 29767 title: TokyoSNA #1 user_id: 120155 nickname: Prunus1350 user_id: 104457 nickname: who_you_me user_id: 75357 nickname: millionsmile 参加 status: 1 参加 status: 1 参加 status: 1 参加 status: 1 参加 status: 1 参加してるイベントには、 線を引っ張る
- 29. event_id: 41119 title: はじパタ第三回 event_id: 29767 title: TokyoSNA #1 user_id: 120155 nickname: Prunus1350 user_id: 104457 nickname: who_you_me user_id: 75357 nickname: millionsmile 参加 status: 1 参加 status: 1 参加 status: 1 参加 status: 1 参加 status: 1 この方が直観的で 理解しやすいですよね？
- 30. そうです！
- 32. GraphDBです！
- 33. event_id: 41119 title: はじパタ第三回 user_id: 120155 nickname: Prunus1350 参加 status: 1 node (vertex) (entity) relation (edge) (link) property ・node ・node間の関係を表すrelation ・node, relationそれぞれにkey-valueで属性を付与するproperty GraphDBの三要素
- 34. 2. それって何がうれしいの？
- 37. traverseって何
- 42. どちらも、最短経路を求める問題
- 48. ベンチマークした方がいました
- 50. 圧倒的じゃないか、我が軍は
- 51. もひとつおまけ
- 53. あえて言おう、カ○であると！
- 55. 本当です
- 56. そう、Cypherならね
- 57. クエリ言語Cypher アスキーアートとパターンマッチによりグラフ を探索できるクエリ言語 例えば、自分(who_you_me)とPrunus1350さん が共通に出席した勉強会を探したければ、、、
- 58. START who_you_me = node:users(user_id="104457"), prunus = node:users(user_id="120155") MATCH (who_you_me) -[:ATTENDS]-> (event), (prunus) -[:ATTENDS]-> (event) RETURN event
- 59. なかなかよさげじゃないですか？
- 60. デモ
- 62. 参考文献