代表的な製品と選び方

グラフDB の世界にはオープンソースからクラウドマネージドまで多様な製品があります。この章では主要な製品の特徴とクエリ言語を比較し、用途に応じた選び方を整理します。

製品ランドスケープ

グラフDB 製品は大きく3つのカテゴリに分けられます。

Neo4j

グラフDB の代名詞ともいえる存在です。2007年に公開され、最も広く使われているグラフDB です。

Amazon Neptune

AWS が提供するフルマネージドのグラフDB サービスです。プロパティグラフと RDF の両方をサポートします。

Azure Cosmos DB（Gremlin API）

Microsoft Azure のマルチモデルDB で、Gremlin API を通じてグラフDB として利用できます。

ArangoDB

ドキュメント、グラフ、キーバリューを1つのエンジンで扱えるマルチモデルDB です。

TigerGraph

大規模データの高速分析に特化したネイティブグラフDB です。数十億ノード規模のグラフ分析で高い性能を発揮します。

その他の注目製品

クエリ言語の比較

グラフDB のクエリ言語は主に3つの系統があります。

Cypher / openCypher

Neo4j が開発し、openCypher として標準化された宣言型クエリ言語です。ISO 標準 GQL のベースにもなっています。

// パターンマッチングで直感的に記述
MATCH (a:Person)-[:KNOWS]->(b:Person)-[:KNOWS]->(c:Person)
WHERE a.name = "Alice" AND c.age > 30
RETURN c.name, c.age

特徴: SQL に近い宣言型。ASCII アートのような直感的なパターン記述。学習コストが低い。

Gremlin

Apache TinkerPop プロジェクトのトラバーサル言語です。手続き型のチェーン記法で記述します。

// メソッドチェーンでトラバーサルを記述
g.V().has('Person','name','Alice')
  .out('KNOWS').out('KNOWS')
  .has('age', gt(30))
  .values('name','age')

特徴: プログラマに馴染みやすいメソッドチェーン。多くの製品がサポート。やや冗長。

SPARQL

W3C 標準の RDF クエリ言語です。トリプル（主語-述語-目的語）パターンで検索します。

SELECT ?name ?age WHERE {
  ?alice foaf:name "Alice" .
  ?alice foaf:knows ?b .
  ?b foaf:knows ?c .
  ?c foaf:name ?name .
  ?c foaf:age ?age .
  FILTER (?age > 30)
}

特徴: 標準化された厳密な仕様。セマンティックウェブ・ナレッジグラフ向け。学習コストはやや高い。

言語比較表

選定の判断基準

グラフDB を選ぶ際のチェックポイントを整理します。

まとめ

• Neo4j がエコシステム・学習リソースともに最も充実しており、最初の選択として推奨
• クラウドファーストなら Neptune（AWS）や Cosmos DB（Azure）が選択肢
• 既存 PostgreSQL への追加なら Apache AGE が最も低リスク
• クエリ言語は Cypher が最も学習しやすく、GQL として標準化が進んでいる
• 用途・規模・既存インフラに応じて適切な製品を選ぶことが重要

次章「はじめの一歩」では、Neo4j を使った実際のセットアップと基本クエリを体験します。