Getting Started with Graph Database with Python

Editor's Notes

• #2: [00:00] Getting Started with Graph Database with Python というタイトルで発表します、よろしくおねがいします
• #3: [00:05] ロフトくんと申します、ヤフーで主にプラットフォーム・バックエンドを担当しています 趣味は将棋ピアノライブです、 Python歴は3年くらいです 勉強会は週1で参加、登壇は月1くらいでやっています。
• #4: [00:25] 福岡の勉強会をつぶやくTwitterBotを動かしています、是非フォローおねがいします
• #5: [00:30] アジェンダです、 グラフデータベース、GitHub API と Neo4Jを紹介します
• #6: [00:35] まずグラフデータベースについて紹介します
• #7: [00:40] グラフ構造の例を絵にしてみました
• #8: [00:50] このように点 ノードと 線 エッジ で表現されるデータ構造です
• #9: [01:00] ノードの種別を定義できます ここでは User と Tweet と定義してみました
• #10: [01:10] エッジの種別も定義できます ここでは 緑のエッジをFollow、黄色のエッジをPost と定義してみました
• #11: [01:20] エッジは方向も定義できます、Relationshipと呼ばれることもあります これによりFollowやTweetの方向を表せました
• #12: [01:30] ノードやエッジにはプロパティとかラベルと呼ばれる属性を付与できます ユーザノードにはユーザ名、ツイートノードにはツイート本文などの属性を付与できそうでね
• #13: [01:40] このようなグラフ構造を扱えるデータベースが、グラフデータベースです AWSはNeptuneというマネージドサービスを提供しています アズールはコスモスDBがグラフデータをサポートしている GCPはマネージドのサービスはなくてGKEにジェーナスグラフというOSSをデプロイする方法がドキュメントで紹介されていました そのほか、OSSとしてはNeo4Jが有名です
• #14: [01:55] グラフデータベースが使われている事例を紹介します 先ほど紹介したデータ構造はソーシャルグラフになります。FacebookなどのSNSがAPIを提供しています。 他には、路線案内やカーナビなどで最短経路を求める用途にも使われています。 エッジに距離というプロパティを付与しておいて、その合計が最も小さい経路が最短経路になります
• #15: [02:15] また、クレカの不正利用検知や、送金データの解析などで、通常とは異なるイレギュラーな関係性の検出にも使われています、 私は、前職で、IaaSの構成の可視化に使用していて、VMのノードを2つクリックしたらその間の経路を表示する、などをやってました。自分用メモ(JointJS, Graphviz)
• #16: [02:30] つづいてGitHub APIについて紹介します
• #17: [02:35] API v3 は REST ですが、 v4 が GraphQL API となっています。 なぜ、GraphQLを使うのかがドキュメントに乗っていて、 複数のRESTリクエストを1回の呼び出しに置き換えられるから、が理由のようです たしかにv3のエンドポイントは分かれていますが、v4のエンドポイントは1つとなっているので1回の呼び出しに置き換えられそうです
• #18: [02:45] ExplorerというWebUIが提供されていて、GraphQLの実行を手軽に試せます シンタックスチェックしてれたり、型の説明も出るので便利です
• #19: [02:55] どんなプロパティがあるかについて調べることが多いのですが、このようなクエリで型を調べることができます
• #20: [03:05] APIを使用するための認証認可については v3では必須ではないですが、v4では必須となっています 方法はBasic認証とOauth認証があります Oauth認証の方がパスワードを使わなくて良く、権限設定もできるので安心感があります
• #21: [03:15] PythonでGraphQL APIを叩いてみました。 サンプルはこちらにおいています。 今回は、ratelimit、user、リポジトリ情報の取得や、検索を試してみました。
• #22: クエリを投げるのは普通にrequestsを使っています。 ヘッダに認証用のtokenを指定しています
• #23: [03:30] ratelimit情報の取得クエリです GraphQLの文法としては、取得したいプロパティを書いていく文法になります
• #24: [03:50] こちらが取得結果です。 APIを使用していくうちに remainingが4999、4998と減っていきます リセットされる日時も取得できています
• #25: [04:00] ユーザ情報の取得です ピンしているリポジトリと、プルリクを取得するクエリです。 件数の指定や、取得したいプロパティを指定しています。
• #26: [04:20] 取得結果です。 確かにピンしているリポジトリや、最近作成したPRが取得できていました。 この例では認証しているユーザj自身の情報を取得しているのでprivateなリポジトリの情報も取得できています
• #27: [04:30] リポイトリ情報の取得クエリです。 お試しでpythonのドキュメントのリポジトリの PRやIssueを取得してみました
• #28: [04:50] 結果はこのようになりました。 V3のREST APIだと、PRやIssueのAPIはエンドポイントが分かれているので複数回叩く必要があるのですが、 v4のGraphQL APIだとエンドポイントは同じなので1回の呼び出しで関連する情報が取得できています
• #29: [05:00] リポジトリの検索クエリです
• #30: [05:20] Pythonのスター数の多いリポジトリを調べてみました メモ エンドポイントは https://api.github.com/graphql クエリ https://developer.github.com/v4/query/ Searchのsyntax https://help.github.com/en/articles/understanding-the-search-syntax TODO: Why GitHub is using GraphQL を訳す
• #31: [05:30] ということでスター数ランキングを発表します
• #32: [05:40] まず、10位から6位までです Django と flaskは使ったことがありますが他はないです 機械学習関連のOSSがランキングしているようです 10位と6位は知っている方いらっしゃいましたら教えてください
• #33: [06:00] 5位から1位です、全て使ったことがないです・・・勉強不足かもしれません 5 youtube-dlはYoutubeの動画ダウンロードできるらしいです 4 TensorFlow : 機械学習ライブラリがありますね 3 public-apis/public-apis は 世の中で公開されてるAPIのリストらしいです 2 awesome-python は pythonのライブラリのまとめらしいです 1system-design-primer は 大規模システムの設計方法 らしいです ということで、GitHub APIと、それを使って取得したPythonのスター数ランキングの紹介でした。
• #34: [06:30] つづいてNeo4Jをしょうかいします
• #35: [06:35] Neo4Jは　World‘s leading graph database とうたっているようです クエリとしては CypherやGremlinに対応しています プロトコルはboltと呼ばれるバイナリプロトコルとHTTPがあります ドライバは各種言語向けに提供されています、Pythonももちろんあります
• #36: [07:00] 公式サイトにすぐためせるサンドボックスが提供されています
• #37: [07:15] あらかじめ様々なデータがセットされています。これはTwitterのグラフです。
• #38: [07:30] Dashboardにクエリを入力すると、結果が可視化されます。 Cypherの文法では、かっこはノードで ハイフンや不等号でエッジを表します。 これはMeというノードからPostというエッジでつながっているTweetというノードを検索するCypherです また、Tweetについているいいねの数が多い順に取得するようにしています 実行するとDashboard上に可視化されます。 このスクショではTweetノードにTweet本文が表示されていますが、表示するプロパティは変えれるので、
• #39: [07:45] このようにいいねの数を表示することもできます 私はいいね44が最高のようで、全然バズれてないです
• #40: [08:00] サンドボックス以外にもインストールして使うこともできます コンテナイメージが提供されていて、 Kubernetesに簡単にデプロイできるチャートも公開されています。 コマンド一発でデプロイ可能です
• #41: [08:15] チュートリアルも充実しています。 これは movie-graph という演習用のグラフのチュートリアルです 映画のタイトルと出演者などのデータを扱えます
• #42: [08:30] チュートリアルに表示されるCypherをコピペして結果を見ることで学べます
• #43: [08:45] Pythonで、Neo4Jに接続してCypherを投げるサンプルを書いてみました。 こちらにおいています。
• #44: [09:00] Neo4Jへの接続はこのようになります。 Neo4j公式のPython用ドライバが使用できます。 これは全てのノードを検索するクエリです
• #45: [09:15] この場合は映画のノードや人物のノードなど全て検索されます。 先ほどのチュートリアルに記載されているクエリを実行していくと理解を深められます。 ここまでで、Neo4Jの紹介でした。　　
• #46: [09:30] 最後にまとめです。
• #47: [09:35] 読む。
• #48: [09:55] ごせいちょうありがとうございました。