neo4j・とは？初心者にぴったりのグラフデータベース入門共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

neo4j・とは？

このページでは、neo4jとグラフデータベースの基本を、初心者にも分かりやすい言葉で解説します。データのつながりを中心に扱うデータベースで、SNSの友達関係や路線図のような複雑な関係性を直感的に表現できます。

従来のリレーショナルデータベースでは、データ同士のつながりを表すときに複数の表を結合する必要があり、関係が深くなるとクエリが難しくなりがちです。グラフデータベースはその課題を解決するために生まれ、データの点（ノード）と関係（リレーションシップ）をそのまま扱います。

基本概念

ノードはデータの「点」を表します。人や場所、物など、識別できるものを1つのノードとして保存します。リレーションシップはノード同士のつながりで、方向を持つ場合と持たない場合があります。例えば「太郎」は「友達」である花子とつながっている、という関係を 矢印つきのつながりとして表現します。neo4jではこのような関係を第一級の対象として格納します。

データの流れとクエリの基本

データを追加するときは、ノードとリレーションシップを作成します。クエリ言語はCypherと呼ばれ、英語のような文法で関係をたどる命令を書きます。例えば「友達関係のある人を探す」「ある場所から別の場所への最短ルートを見つける」といった処理を、少ない行数のコードで表現できます。

実例と比較

GraphDBはデータをノードとリレーションシップの組み合わせとして保存します。以下の表はRelationalDBとNeo4jの違いを簡単に比べたものです。

観点	リレーショナルDB	グラフDB
データのつながり	結合を重ねて表現	直感的に表現
クエリの書き方	JOIN中心	パターンマッチ中心
拡張性	大規模化で難しくなることがある	関係が増えても扱いやすい

始め方のステップ

1. neo4jを自分の環境にインストールします。公式サイトからダウンロードして、指示に従ってアプリを起動します。インストール後はブラウザ上のインターフェースでデータを扱えます。

2. 少しデータを入れてみましょう。ノードとリレーションシップを作成すると、データ同士のつながりが可視化され、どのノードがどう結ばれているかが一目で分かります。

3. Cypherで基本的なクエリを試します。たとえば「友達関係のある人を探す」や「ある場所から別の場所への最短ルートを見つける」といった処理を、少ない行数のコードで表現できます。

4. 小さなプロジェクトを作成して練習します。最初は身近なつながりのデータ（友人、学校内の場所、家族関係など）をグラフ化すると良いでしょう。

始めるときのコツ

・データ設計はシンプルに。ノードとリレーションの名前を分かりやすく設定することが大切です。

・クエリは段階的に。最初は少ないデータで動作を確認してから、徐々に規模を拡大しましょう。

まとめ

neo4jは「データのつながり」をそのまま扱える強力なツールです。学ぶほど複雑な関係を簡単に扱えるようになり、分析や検索、レコメンデーションなど多様な用途で活躍します。中学生でも、ノードとリレーションシップという基本の考え方と、Cypherの基本操作を覚えるだけで、現実の大きなデータのつながりを見える化できるでしょう。

neo4jの同意語

Neo4j: グラフデータベースの代表的な製品名（ブランド名）。ノードとエッジの関係を直感的に表現でき、Cypherというクエリ言語を使ってデータを操作します。
Neo4jデータベース: Neo4jを使って作成・運用するグラフデータベースを指す表現。Neo4j自体がデータベースです。
グラフデータベース: データをノードとエッジで表現するデータベースの総称。Neo4jはこのカテゴリの代表的な実装のひとつです。
グラフDB: グラフデータベースの略称。Neo4jと同様にノードとエッジの関係を高速に管理します。
グラフ指向データベース: グラフの構造と関係性を第一級の市民として扱うデータベースの総称。Neo4jはこのタイプの代表例です。
グラフストア: グラフデータを主なストレージ形式として扱うデータベースの呼称。Neo4jを含むことがあります。
グラフベースデータベース: データモデルにグラフを基盤として採用するデータベース。Neo4jはこのタイプの有名な実装の一つ。
グラフ型データベース: グラフ型のデータモデルを用いるデータベース。Neo4jはこのカテゴリの代表例です。
NoSQLグラフデータベース: NoSQLのカテゴリーに属するグラフデータベース。Neo4jはこのカテゴリにも分類されることがあります。

neo4jの対義語・反対語

旧来のリレーショナルデータベース: Neo4jはグラフデータベースです。対義語として、従来のリレーショナルデータベースを挙げることができます。データは表とリレーションで管理され、ノードとエッジの直接的なグラフ結びつきを前提としません。
非グラフデータベース: グラフ構造を使わないデータベースの総称。代表的な例にはリレーショナルデータベースやドキュメント指向データベース、キー・バリュー型データベース、カラム指向データベースなどがあります。
表形式データベース: データをテーブルの行と列で表現するデータベース。グラフのノードとエッジによる直接的な結びつきは前提としません。
リレーショナルデータベース（RDBMS）: Relational Database Management System の略。テーブルとキーを使ってデータを整然と管理します。
ドキュメント指向データベース: データをドキュメントとして格納するデータベース。JSON や BSON などの自己完結型ドキュメントを中心に扱い、グラフのノードとエッジの結びつきを直接表現する用途には向かないことが多いです。
キー・バリュー型データベース: キーと値だけでデータを保存するシンプルなデータストア。複雑な関係性の表現には不向きです。
カラム指向データベース: 列を優先してデータを格納するデータベース。大規模分析には適していますがグラフの関係表現を前提とはしません。
オブジェクト指向データベース: オブジェクト指向設計をデータベースのモデルとして採用するタイプ。データの表現方法はグラフとは異なることが多いです。
階層データベース: 階層構造を前提としたデータモデル。木構造のような階層的関係の表現には適しますがグラフの自由な結びつきとは違います。
レガシーDB: 長く使われてきた伝統的なデータベース。現代的なグラフデータベースと比べて設計思想や機能が古い場合があり、グラフ特有のクエリには不向きなことがあります。

neo4jの共起語

グラフデータベース: グラフ構造でデータを表現するデータベース。ノードとエッジで実世界の関係性を直感的に表現します。
ノード: データの実体を表す基本単位。例: 人、場所、物など。
エッジ: ノード間の関係を結ぶ接続。方向性がある場合とない場合があります。
リレーションシップ: ノード間の関係の別名。エッジと同義で使われることがあります。
ラベル: ノードのカテゴリを示すタグ。例: Person、Movie など。
プロパティ: ノードやエッジに紐づく属性情報。キーと値のペアで保存します。
Cypher: Neo4jのクエリ言語。データの検索・更新を行います。
クエリ: データ操作の指示。Cypherで書くことが多いです。
MATCH: グラフ上のパターンを探すCypherの句。
OPTIONAL MATCH: Cypherの句。パターンが任意でも結果に含める場合に使います。
RETURN: クエリの結果として返す列を指定する句。
CREATE: 新しいノードやリレーションを作成します。
MERGE: 存在を確認して、なければ作成します。冪等な操作です。
DELETE: ノードやリレーションを削除します。
SET: ノードやリレーションのプロパティを更新します。
WHERE: 条件を絞り込むための句。
WITH: 中間処理・集計・結果の順序を管理する句。
LOAD CSV: CSVファイルを取り込み、データをノード/リレーションとして作成する際に使います。
インデックス: 検索を高速化する仕組み。特定のラベルとプロパティの組み合わせに対して作成します。
制約: データの整合性を保証する規則。例: 一意性制約、存在性制約。
APOC: Neo4jの拡張機能ライブラリ。追加の手続きや機能を提供します。
Bolt: Neo4jの公式通信プロトコル。クライアントとサーバ間の通信に使用します。
Neo4j Desktop: ローカル環境での開発・管理用のデスクトップアプリです。
Neo4j Aura: クラウド版のNeo4jサービス。管理やスケーリングをクラウドで行います。
Neo4j Bloom: ノードを視覚的に探索するビジュアルツールです。
GDS（グラフデータサイエンス）: グラフアルゴリズムを実行するライブラリ。例: PageRank、ShortestPath、Centrality など。
PageRank: グラフ上のノードの重要度を算出するアルゴリズム。
ShortestPath: 2点間の最短経路を見つけるアルゴリズム。
Centrality: ノードの重要性を示す指標群。
パターンマッチング: グラフ内の特定の形状を探す操作（CypherのMATCHに近い概念）。
クエリパフォーマンス: クエリの実行速度と効率を最適化する考え方。
トランザクション: 一連の操作を原子的に実行する単位。ACID特性を満たします。
ACID: 原子性・一貫性・分離性・耐久性というトランザクションの基本特性。
スケーラビリティ: データ量の増加にも耐える拡張性。
クラスタリング: 複数ノードで高可用性・分散処理を実現する機能（causal clusteringを含むことが多い）。
バックアップ: データの安全なコピーを作成する作業。
リストア: バックアップからデータを復元する作業。
データモデリング: グラフデータの設計作業。ノード・エッジ・プロパティの関係を設計します。
グラフモデル: ノード・エッジ・プロパティの組み合わせでデータの構造を表現する設計思想。
グラフデータサイエンス: グラフアルゴリズムと分析を使って洞察を得る分野。
HTTP API: Neo4jが提供するWeb経由の操作方法。Bolt以外の通信経路を指すことがあります。