What we expect of neo4j
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Noe4j User Group Tokyo #20 でお話しした内容です。
![例えばこんなSQLのクエリが
期待3 - クエリのシンプル化 - 2
// 「『自分が行ったカフェ』に行ったことのある人」が行ったことのある、か
つ、自分が行ったことのないカフェ ランキング トップ10
SELECT `cafes`.`id` , `cafes`.`name` , COUNT(
`favorites`.`cafe_id` ) AS `count`
FROM `favorites`
RIGHT JOIN `cafes` ON `favorites`.`cafe_id` =
`cafes`.`id`
WHERE `user_id`
IN (
// 「自分が行ったカフェ」に行った人（自分以外）
SELECT `user_id`
FROM `favorites`
WHERE `cafe_id`
IN (
// 自分が行ったカフェ
SELECT `cafe_id`
FROM `favorites`
WHERE `user_id` =[自分のユーザ ID]
AND `status` =[行った]
)
https://allabout-tech.hatenablog.com/entry/2017/03/02/094600
AND `user_id` !=[自分のユーザ ID]
)
AND `status` =[行った]
AND `cafe_id` NOT
IN (
// 自分が行ったカフェ をNOT
SELECT `cafe_id`
FROM `favorites`
WHERE `user_id` =[自分のユーザ ID]
AND `status` =[行った]
)
GROUP BY `favorites`.`cafe_id`
ORDER BY `count` DESC
LIMIT 10](https://image.slidesharecdn.com/20190220-neo4jug-190220160911/85/What-we-expect-of-neo4j-34-320.jpg)
![この様にCyhperで書けるそうで
期待3 - クエリのシンプル化 - 3
MATCH
(u:User{user_id: [ユーザ
ID]})-[:VISITED]->(c:Cafe)<-[:VISITED]-(u2:User)-[:VISITED]->(c
2:Cafe)-[:IS_IN]->(z:Zone)
WHERE NOT
(u)-[:VISITED]->(c2)
RETURN c2.cafe_name, count(u2) as count, z.zone_name
ORDER BY count DESC
LIMIT 10
https://allabout-tech.hatenablog.com/entry/2017/03/02/094600](https://image.slidesharecdn.com/20190220-neo4jug-190220160911/85/What-we-expect-of-neo4j-35-320.jpg)
What we expect of neo4j
- 1. オイラ大地がNeo4jに 寄せる期待 オイシックス・ラ・大地（株） 林 如弥 Photo by Alexandr Podvalny on Unsplash: https://unsplash.com/photos/WOxddhzhC1w Neo4j ユーザー勉強会 #20 2019-02-20
- 2. 本日の流れ ● Neo4jと私(自己紹介) ● オイラ大地の会社紹介 ● RDBを使用する現在の課題 ● Neo4jに寄せる期待 ● まとめ
- 3. 簡単な自己紹介 林 如弥(Yukiya Hayashi) @morihaya55 ● Neo4j歴 ○ 1営業日程度 (( ；ﾟДﾟ)) ● 安全・安心な野菜をお届けするオイラ大地のシス テムの運用、改善をするSREです ● （分析担当ではありません）
- 4. Neo4jとは2018-12-01の「グラフ・データベー ス完全入門！」で出会いました https://pgx.connpass.com/event/107567/
- 7. (We are “Oisix ra daichi inc.”) オイラ大地の会社紹介
- 13. Photo by Elevate on Unsplash: https://unsplash.com/photos/dI-aXC7DWpQ
- 18. 誰もがSQLを実行できる環境では無い ● バッチ処理などへの影響懸念 ● アクセスするデータの権限管理 課題1 - データの民主化ができていない
- 19. 膨大なデータから以下を簡単にしたい ● この商品を買う人はXXも買っています ● この商品に関連するのはYY、ZZです ※実画面出します 課題2 - リコメンドを簡単にできない
- 22. 1. データの民主化ができていない 2. リコメンドを簡単にできない 3. 超大作なSlowQueryを読めない 前述した課題を解決してくれるのでは
- 23. 期待1 - データの民主化の加速
- 24. 現在は以下の様に、業務から切り離された 参照・検証用RDBを構築中 期待1 - データの民主化の加速 サービス用DB 分析バッチ用DB 参照・検証用DB RDBRDB RDB
- 25. 同じ様にNeo4jを構築しても良いのでは 期待1 - データの民主化の加速 - 2 サービス用DB バッチ用DB 参照・検証用DB RDBRDB RDB
- 26. SQLもCypherも自由に実行できる環境とい うのは、魅力的と言えるかも 期待1 - データの民主化の加速 - 3 サービス用DB バッチ用DB 参照・検証用DB RDBRDB RDB
- 27. Neo4j Desktopの魅力的なビジュアライズ も間口を広げる可能性を感じる 期待1 - データの民主化の加速 - 4 さらにyFilesも！？
- 28. 期待2 - リコメンド機能の実装
- 30. Neo4jのUse caseにも”Recommendation Engine”として上位に紹介されている 期待2 - リコメンド機能の実装 - 2 https://neo4j.com/use-cases/real-time-recommendation-engine/
- 32. 期待3 - クエリのシンプル化
- 34. 例えばこんなSQLのクエリが 期待3 - クエリのシンプル化 - 2 // 「『自分が行ったカフェ』に行ったことのある人」が行ったことのある、か つ、自分が行ったことのないカフェ ランキング トップ10 SELECT `cafes`.`id` , `cafes`.`name` , COUNT( `favorites`.`cafe_id` ) AS `count` FROM `favorites` RIGHT JOIN `cafes` ON `favorites`.`cafe_id` = `cafes`.`id` WHERE `user_id` IN ( // 「自分が行ったカフェ」に行った人（自分以外） SELECT `user_id` FROM `favorites` WHERE `cafe_id` IN ( // 自分が行ったカフェ SELECT `cafe_id` FROM `favorites` WHERE `user_id` =[自分のユーザ ID] AND `status` =[行った] ) https://allabout-tech.hatenablog.com/entry/2017/03/02/094600 AND `user_id` !=[自分のユーザ ID] ) AND `status` =[行った] AND `cafe_id` NOT IN ( // 自分が行ったカフェ をNOT SELECT `cafe_id` FROM `favorites` WHERE `user_id` =[自分のユーザ ID] AND `status` =[行った] ) GROUP BY `favorites`.`cafe_id` ORDER BY `count` DESC LIMIT 10
- 35. この様にCyhperで書けるそうで 期待3 - クエリのシンプル化 - 3 MATCH (u:User{user_id: [ユーザ ID]})-[:VISITED]->(c:Cafe)<-[:VISITED]-(u2:User)-[:VISITED]->(c 2:Cafe)-[:IS_IN]->(z:Zone) WHERE NOT (u)-[:VISITED]->(c2) RETURN c2.cafe_name, count(u2) as count, z.zone_name ORDER BY count DESC LIMIT 10 https://allabout-tech.hatenablog.com/entry/2017/03/02/094600
- 36. 期待3 - クエリのシンプル化 - 4 これは使いこなせれば良い効果が出る （例では764文字 -> 245文字で 1/3に！）
- 37. まとめ