Amazon NeptuneでグラフDBを使ってみる

RDBやNoSQL DBしか利用経験のない私ですが、AWSの提供する完全マネージドのグラフ型データベース、Amazon Neptuneを使ってグラフDBに触れてみたいと思います。

データベースの作成


適当にマネコンの項目を埋めてデータベースを作成します。

RDSと設定項目は似ています。

データベースを作成。

しばらくするとクラスターとインスタンスができます。

簡単にDB構築できました。

このDBインスタンスのエンドポイントに対して、同一VPC内のEC2なりなんなりからアクセスして使うみたいです。

Jupyter Notebookの作成

とはいえEC2を作ってクライアントツール入れてアクセスとかは面倒です。

そこで、Neptune ワークベンチとして提供されているJupyter Notebookからデータベースを利用できるのでこれを作ります。


接続先のクラスターを選択して作成します。

作成完了するとそこからJupyter Notebookへリンクで飛ぶことができます。

裏ではSageMakerが使われているのでSageMakerのノートブックインスタンスが立ち上がっています。

ノートブックからNeptuneを使う

Jupyter Notebookを開くとチュートリアルのノートが用意してあるので、それを読んで実行しながら使い方を学んでいくことができます。

折角なので新しくノートブックを作ってGremlinを試してみます。

Python3の新しいノートブックを作成して、ノードやエッジの追加・表示をやってみました。 
%%gremlin

// クリア
g.V().drop().iterate()

// ノード登録
g.addV('person').property('name', 'taro').property('age', 20).toSet()
g.addV('person').property('name', 'hanako').property('age', 18).toSet()

// ノードの表示
g.V().valueMap()
%%gremlin

// エッジ登録
g.addE('like')
 .from_(g.V().has('name', 'taro'))
 .to(g.V().has('name', 'hanako')).toSet()

// エッジの表示
g.E().toList()
触ってみることでなんとなくグラフDBの雰囲気は掴めました。
ちゃんと使うにはもっと勉強が必要そうですが。
グラフ型データベース入門 - Neo4jを使う

やってみたAmazon Neptune, AWS, Gremlin

Posted by danishi