はじめの一歩

この章では、Neo4j を使ってグラフDB を実際に体験します。環境構築から Cypher の基本操作まで、RDB 経験者が迷わず進められるように SQL との対比を交えて解説します。

環境の準備

Neo4j を試す方法は3つあります。目的に応じて選んでください。

Neo4j Desktop で始める

1. neo4j.com/download から Neo4j Desktop をダウンロード（無料、要アカウント登録）
2. インストーラーを実行し、起動
3. 「New Project」→「Add Database」→「Local DBMS」を選択
4. パスワードを設定して「Create」
5. 「Start」でデータベースを起動
6. 「Open」で Neo4j Browser が起動し、Cypher を入力できる画面が開く

Neo4j Aura で始める

1. neo4j.com/cloud/aura-free にアクセス
2. アカウントを作成し、「Create Free Instance」をクリック
3. 生成された接続情報（パスワード）を控える
4. 数分でインスタンスが起動し、ブラウザから Cypher を実行可能

Aura Free は容量制限（ノード数 20万、関係数 40万）がありますが、学習には十分です。

Docker（又は Podman）で始める

以下は Docker のコマンド例です。Podman でも docker を podman に読み替えればそのまま動作します。

# 永続化先のディレクトリを作成
mkdir -p ~/neo4j/{data,logs,conf}

# Neo4j を起動
# ポート 7474: Browser, 7687: Bolt
docker run -d \
  --name neo4j \
  -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
  -v ~/neo4j/data:/data \
  -v ~/neo4j/logs:/logs \
  -v ~/neo4j/conf:/conf \
  -e NEO4J_AUTH=neo4j/password123 \
  neo4j:latest

起動後、ブラウザで http://localhost:7474 にアクセスすると Neo4j Browser が開きます。

Cypher の基本

Cypher は Neo4j のクエリ言語で、SQL に似た宣言型の構文を持ちます。最大の特徴はグラフパターンを ASCII アートのように記述できることです。

基本構文の対比

パターン記法

Cypher の核心はパターン記法です。ノードを丸括弧 ()、エッジを角括弧と矢印 -[]-> で表現します。

// ノード
(p:Person {name: "Alice"})

// エッジ（方向あり）
(a)-[:KNOWS]->(b)

// パターンの組み合わせ
(a:Person)-[:WORKS_AT]->(c:Company {name: "Acme"})

データの作成

以下のサンプルデータを作成して、Cypher の基本操作を体験しましょう。「会社の従業員と部署」という RDB 経験者に馴染みのある題材を使います。

// 部署を作成
CREATE (dev:Department {name: "開発部", floor: 3})
CREATE (sales:Department {name: "営業部", floor: 5})

// 従業員を作成
CREATE (tanaka:Employee {name: "田中", age: 35, role: "リーダー"})
CREATE (suzuki:Employee {name: "鈴木", age: 28, role: "メンバー"})
CREATE (sato:Employee {name: "佐藤", age: 42, role: "部長"})
CREATE (yamada:Employee {name: "山田", age: 31, role: "メンバー"})

// 関係を作成
CREATE (tanaka)-[:BELONGS_TO {since: 2020}]->(dev)
CREATE (suzuki)-[:BELONGS_TO {since: 2023}]->(dev)
CREATE (sato)-[:BELONGS_TO {since: 2015}]->(dev)
CREATE (yamada)-[:BELONGS_TO {since: 2021}]->(sales)

// 上司-部下の関係
CREATE (tanaka)-[:REPORTS_TO]->(sato)
CREATE (suzuki)-[:REPORTS_TO]->(tanaka)

// 同僚関係（プロジェクトでの協業）
CREATE (tanaka)-[:COLLABORATES {project: "システムA"}]->(yamada)

データの検索

基本的な検索

// 全従業員を取得（SQL: SELECT * FROM employees）
MATCH (e:Employee)
RETURN e.name, e.age, e.role

// 条件付き検索（SQL: SELECT * FROM employees WHERE age > 30）
MATCH (e:Employee)
WHERE e.age > 30
RETURN e.name, e.age

関係をたどる検索

// 開発部に所属する従業員（SQL: SELECT ... FROM employees JOIN departments ...）
MATCH (e:Employee)-[:BELONGS_TO]->(d:Department {name: "開発部"})
RETURN e.name, e.role

// 田中の上司を探す
MATCH (e:Employee {name: "田中"})-[:REPORTS_TO]->(boss)
RETURN boss.name, boss.role

// 佐藤の部下を全て探す（直属 + 間接）
MATCH (boss:Employee {name: "佐藤"})<-[:REPORTS_TO*1..3]-(sub)
RETURN sub.name

集計

// 部署ごとの人数（SQL: SELECT dept, COUNT(*) GROUP BY dept）
MATCH (e:Employee)-[:BELONGS_TO]->(d:Department)
RETURN d.name, count(e) AS members
ORDER BY members DESC

データの更新

// プロパティの更新（SQL: UPDATE employees SET age = 36 WHERE name = '田中'）
MATCH (e:Employee {name: "田中"})
SET e.age = 36

// プロパティの追加（スキーマ変更不要！）
MATCH (e:Employee {name: "田中"})
SET e.email = "[email protected]"

// ラベルの追加（RDB にはない概念）
MATCH (e:Employee {name: "佐藤"})
SET e:Manager

// 新しい関係の追加
MATCH (a:Employee {name: "鈴木"}), (b:Employee {name: "山田"})
CREATE (a)-[:COLLABORATES {project: "システムB"}]->(b)

データの削除

// 関係の削除
MATCH (e:Employee {name: "田中"})-[r:COLLABORATES]->(other)
DELETE r

// ノードの削除（関係があるノードは先に関係を削除する必要がある）
MATCH (e:Employee {name: "山田"})-[r]-()
DELETE r, e

// DETACH DELETE で関係ごとまとめて削除
MATCH (e:Employee {name: "山田"})
DETACH DELETE e

RDB 概念との対応表

RDB の知識をグラフDB に活かすための対応表です。

// ラベルを Employee → Staff に変更する場合
MATCH (n:Employee)
SET n:Staff
REMOVE n:Employee

練習問題

上記のサンプルデータを使って、以下のクエリを Cypher で書いてみましょう。

1. 30歳以上の従業員の名前と年齢を取得する
2. 開発部に所属する従業員の名前を取得する
3. 田中が協業しているプロジェクト名と相手の名前を取得する
4. 佐藤から2ホップ以内の部下全員の名前を取得する
5. 全従業員に company プロパティとして "ACME" を追加する

// 1.
MATCH (e:Employee) WHERE e.age >= 30 RETURN e.name, e.age

// 2.
MATCH (e:Employee)-[:BELONGS_TO]->(d:Department {name:"開発部"}) RETURN e.name

// 3.
MATCH (e:Employee {name:"田中"})-[c:COLLABORATES]->(other)
RETURN c.project, other.name

// 4.
MATCH (boss:Employee {name:"佐藤"})<-[:REPORTS_TO*1..2]-(sub)
RETURN sub.name

// 5.
MATCH (e:Employee) SET e.company = "ACME"

Java からのアクセス

RDB に JDBC ドライバがあるように、Neo4j にも公式の Java ドライバがあります。 接続には Bolt プロトコル（ポート 7687）を使います。JDBC Type 4 ドライバと同様に純 Java 実装で、ネイティブライブラリは不要です。

ドライバの比較

Maven 依存

<dependency>
  <groupId>org.neo4j.driver</groupId>
  <artifactId>neo4j-java-driver</artifactId>
  <version>5.27.0</version>
</dependency>

コード例: 接続・作成・検索

import org.neo4j.driver.*;

public class Neo4jExample {
    public static void main(String[] args) {
        // ドライバ生成（内蔵コネクションプール付き）
        // RDB の DataSource に相当
        try (Driver driver = GraphDatabase.driver(
                "bolt://localhost:7687",
                AuthTokens.basic("neo4j", "password123"))) {

            // セッション ≒ JDBC の Connection
            try (Session session = driver.session()) {

                // 書き込みトランザクション（ノードと関係を作成）
                session.executeWrite(tx -> {
                    tx.run("""
                        MERGE (a:Person {name: $name1})
                        MERGE (b:Person {name: $name2})
                        MERGE (a)-[:KNOWS {since: $since}]->(b)
                        """,
                        Values.parameters(
                            "name1", "Alice",
                            "name2", "Bob",
                            "since", 2024));
                    return null;
                });

                // 読み取りトランザクション（検索）
                session.executeRead(tx -> {
                    Result result = tx.run("""
                        MATCH (a:Person {name: $name})-[:KNOWS]->(friend)
                        RETURN friend.name AS friendName
                        """,
                        Values.parameters("name", "Alice"));

                    // RDB の ResultSet.next() に相当
                    while (result.hasNext()) {
                        Record record = result.next();
                        System.out.println(record.get("friendName").asString());
                    }
                    return null;
                });
            }
        }
    }
}

次のステップ

このガイドで基礎を学んだら、以下のリソースでさらに理解を深められます。

• Neo4j GraphAcademy — Neo4j 公式の無料学習コース。Cypher を体系的に学べる
• Neo4j Sandbox — テーマ別のサンプルデータセット（映画、SNS、不正検知など）で実践
• 「Graph Databases」（O'Reilly） — グラフDB の定番書籍。概念から実装まで
• openCypher.org — Cypher の言語仕様とリファレンス
• GQL 標準仕様 — ISO/IEC 39075 の概要と今後の展望