![⑤メリット
経路検索が容易
ex.) 自分のLv.4 のタスクで食事タグがついているもの
# 2-1. Cypher
MATCH (tag: `Tag`)-->(lv_up_task:`Task`)<-[r*3]-(task:`Task`)
WHERE tag.name = "食事"
RETURN lv_up_task;
# 2-2. SQL
SELECT * FROM tasks
LEFT JOIN level_up_paths as lv2_paths ON tasks.id = lv2_paths.task_id
LEFT JOIN level_up_paths ON lv3_paths ON
lv2_paths.next_task_id = lv3_paths.task_id
LEFT JOIN level_up_paths ON lv4_paths ON
lv3_paths.next_task_id = lv4_paths.task_id
INNER JOIN tags_tasks ON lv4_paths.next_task_id = tags_tasks.task_id
LEFT JOIN tags ON tags.id = tags_tasks.tag_id
WHERE tags.name = '食事'](https://image.slidesharecdn.com/aidb-150612235145-lva1-app6892/85/Ai-DB-12-320.jpg)
![⑤導入によるメリット
複数条件も容易
ex.) ビタミン, 夏, 間食タグのうち、2つ以上持つタスク
# 3-1. Cypher
MATCH (task:`Task`)<-[r]-(tag:`Tag`)
WHERE tag.name IN ['ビタミン', '夏', '間食']
WITH task, count(r) as tags_count
WHERE tags_count >= 2 RETURN task;
# 3-2. SQL
SELECT * FROM tasks
LEFT JOIN tasks.id = filter.id
( SELECT tasks.id, COUNT (*) as tags_count FROM tasks
INNER JOIN tags_tasks ON tasks.id = tags_tasks.tag_id
LEFT JOIN tags ON tags.id = task_sets.tag_id
WHERE tag.name IN ['ビタミン', '夏', '間食']
GROUP tasks.id
HAVING tags_count >= 2
) as filter](https://image.slidesharecdn.com/aidb-150612235145-lva1-app6892/85/Ai-DB-13-320.jpg)
ウェルネスAiとグラフDB
- 2. 目次 1. 自己紹介/会社紹介 2. FiNC人工知能：ウェルネスAI 3. リレーショナルDBとグラフDB 4. ウェルネスAIの課題 5. 導入によるメリット
- 8. ④グラフDB 出典：Learning Neo4j、Rik Van Bruggen <リレーショナルDB> ・述語論理に基づいたリレーショナルモデルを採用 ・強い整合性と表現力の豊かさが特徴 <グラフDB> ・ノードとエッジという2つの要素から構成されるグラ フを扱うことに特化 ・柔軟性と高速なグラフ演算が特徴
- 10. ⑤メリット 1. Joinを考えなくていい 2. 経路検索が容易 3. 複数条件も容易
- 11. ⑤メリット Join の手間がかからない ex.) 「食事タグ」がついた生活習慣改善行動（タスク） を取得 # 1-1. Cypher MATCH (task:`Task`)<--(tag:`Tag`) WHERE tag.name = ‘食事’ RETURN task; # 1-2. SQL SELECT * FROM tasks INNER JOIN tags_tasks ON tasks.id = tags_tasks.tag_id LEFT JOIN tags ON tags.id = task_sets.tag_id WHERE tags.name = '食事'
- 12. ⑤メリット 経路検索が容易 ex.) 自分のLv.4 のタスクで食事タグがついているもの # 2-1. Cypher MATCH (tag: `Tag`)-->(lv_up_task:`Task`)<-[r*3]-(task:`Task`) WHERE tag.name = "食事" RETURN lv_up_task; # 2-2. SQL SELECT * FROM tasks LEFT JOIN level_up_paths as lv2_paths ON tasks.id = lv2_paths.task_id LEFT JOIN level_up_paths ON lv3_paths ON lv2_paths.next_task_id = lv3_paths.task_id LEFT JOIN level_up_paths ON lv4_paths ON lv3_paths.next_task_id = lv4_paths.task_id INNER JOIN tags_tasks ON lv4_paths.next_task_id = tags_tasks.task_id LEFT JOIN tags ON tags.id = tags_tasks.tag_id WHERE tags.name = '食事'
- 13. ⑤導入によるメリット 複数条件も容易 ex.) ビタミン, 夏, 間食タグのうち、2つ以上持つタスク # 3-1. Cypher MATCH (task:`Task`)<-[r]-(tag:`Tag`) WHERE tag.name IN ['ビタミン', '夏', '間食'] WITH task, count(r) as tags_count WHERE tags_count >= 2 RETURN task; # 3-2. SQL SELECT * FROM tasks LEFT JOIN tasks.id = filter.id ( SELECT tasks.id, COUNT (*) as tags_count FROM tasks INNER JOIN tags_tasks ON tasks.id = tags_tasks.tag_id LEFT JOIN tags ON tags.id = task_sets.tag_id WHERE tag.name IN ['ビタミン', '夏', '間食'] GROUP tasks.id HAVING tags_count >= 2 ) as filter
- 14. 1. クエリ書くの簡単 2. データの可視化楽しい 3. 栄養士・ディレクターとのコミュニケーション 円滑化 4. データを実験的に試すのは⃝ 5. 本番環境で試すのはもう少し検証必要 1. スケーラビリティ 2. パフォーマンス グラフDBに詳しい方。是非教えてください。 現在はNeo4jを使用（Railsと相性いい?）
- 15. ご静聴ありがとうございました。