Dgraphとは｜GraphQL対応の分散グラフDB — 特徴・アーキテクチャ・導入ポイント
エバープレイ編集部Dgraph とは — 概要
Dgraph（ディーグラフ）は、Dgraph Labs が開発する分散ネイティブのグラフデータベースです。Go 言語で実装され、RDF ライクなトリプル（subject, predicate, object）モデルをベースにしつつ、UID を中心としたノード／エッジ表現を採ります。設計上は水平スケーラビリティと低レイテンシを重視しており、クラスタ運用、レプリケーション、トランザクションをネイティブにサポートします。公式ドキュメントやクライアントライブラリが充実しており、GraphQL（および Dgraph 独自の DQL / 旧称 GraphQL+-）を使った問い合わせが可能です。
主な特徴
- 分散アーキテクチャ：クラスタ化して高可用・スケールアウトが可能
- DQL（Dgraph Query Language）と GraphQL のサポート：生のグラフクエリと標準的なGraphQL API 双方に対応
- トランザクションと整合性：Raft によるコンセンサスやトランザクション処理を提供
- 柔軟なスキーマと多様なインデックス：全文検索や地理情報、数値・日時インデックス等に対応
- 多言語クライアント：Go、Java、Python、JavaScript などの公式クライアント
アーキテクチャ概要
Dgraph のクラスタは大きく二種類の役割ノードで構成されます（典型的な構成）。
- Zero（クラスタ管理）：クラスタのメタデータ管理、シャード（tablet）割り当て、ノードのメンバ管理などを担当します。
- Alpha（データノード）：実際のデータ保存・クエリ処理を行います。各 Alpha は Raft グループに属し、リーダーを通じて書き込みの整合性を担保します。
データは predicate（述語）単位でシャード（tablet）分割され、Zero により各 tablet がどの Raft グループ（複数の Alpha）に割り当てられるか決まります。内部ストレージとしてはバリューストア（BadgerDB などのキーバリューストア）を用いるのが一般的です。
データモデルとスキーマ
Dgraph の基本はトリプル（UID, predicate, value/UID）です。スキーマで各 predicate の型やインデックス、トークナイザを定義できます。たとえば名前やメールは文字列、年齢は int、位置情報は geo として定義します。Dgraph には型（type）定義を持たせることもでき、GraphQL スキーマと連携して API を自動生成することも可能です。
クエリ言語：DQL と GraphQL
Dgraph にはネイティブなクエリ言語（DQL、以前は GraphQL+- と呼ばれていた）と、ユーザフレンドリーな GraphQL の両方が用意されています。DQL はグラフ横断的な再帰的取得や複雑なパターン照合に強く、GraphQL は既存の GraphQL エコシステムと統合しやすい特徴があります。
DQL（例）：
{
me(func: eq(name, "Alice")) {
uid
name
friend {
uid
name
}
}
}
GraphQL（例、Dgraph が自動生成したスキーマを想定）：
query {
queryPerson(filter: { name: { eq: "Alice" } }) {
id
name
friend {
name
}
}
}
また、Dgraph は upsert（存在確認してから挿入／更新）や条件付き更新、トランザクション API をサポートしており、複雑な更新操作を安全に行えます。DQL の upsert ブロックは実務でよく使われます：
{
query {
v as var(func: eq(email, "alice@example.com"))
}
mutation {
set {
uid(v) "Alice" .
uid(v) "alice@example.com" .
}
}
}
インデックスと検索機能
Dgraph は多様なインデックスタイプを提供します。主なものは：
- exact（完全一致）
- term / fulltext（トークンベース / 全文検索）
- trigram（曖昧検索や部分一致に有用）
- int, float, datetime（数値や日時検索）
- geo（地理空間検索）
- password（ハッシュ保存・照合用）
組み合わせにより、グラフ横断の高速なフィルタリングや全文検索が可能です。全文検索は内蔵のトークナイザやフィルタでカスタマイズできます。
トランザクションと整合性
Dgraph は Raft を用いたコンセンサスにより、各 Raft グループ内部でのリーダー主導の書き込みを行い、整合性を担保します。トランザクションは分散環境下でも整合性を維持する設計で、Dgraph の API を通じて複数ノードにまたがる更新を扱えます。遅延やコンフリクトの取り扱いについては、スキーマ設計やパーティショニング戦略の影響を受けます。
運用・デプロイ
Dgraph は開発用途の単一ノード構成から、本番向けのマルチノードクラスタまで柔軟に展開できます。公式が提供する Docker イメージや Helm チャート、Kubernetes Operator による運用が可能です。バックアップ、スナップショット、メトリクス、監視のためのエクスポート機能やエンタープライズ向けの追加機能（アクセス制御、暗号化、外部認証連携など）も用意されています。
ユースケース
- ナレッジグラフ／セマンティック検索：エンティティと関係性を自然に表現できる
- ソーシャルグラフ：フレンド関係やフォロー、推薦のための高速なグラフ走査
- レコメンデーション：ユーザ・アイテム間の多次元的な関連性解析
- 詐欺検出・ネットワーク解析：パス探索やコミュニティ検出に強み
- メタデータ管理：ドキュメントやサービスの関係性を管理
他のグラフDB と比較したときの特徴
- Neo4j に比べて水平スケーリングを重視し、クラスタ全体での分散運用を前提とする点が大きな違いです。
- TigerGraph は並列グラフ処理（GSQL）に強いのに対し、Dgraph は低レイテンシなクエリ応答と GraphQL 連携を重視します。
- JanusGraph のようにバックエンド KV（Cassandra / HBase / RocksDB 等）に依存する実装とは異なり、Dgraph は一体型のデータノード設計でシンプルに運用できます。
注意点・運用上のポイント
- スキーマ（predicate 単位）の設計がパフォーマンスに直結するため、アクセスパターンを元に適切なシャーディング／インデックス設計を行う必要があります。
- 大規模クラスタでは Raft のトポロジーやレプリケーション係数を慎重に決める必要があります。
- GraphQL と DQL（ネイティブ）の使い分け：既存のフロントエンドや GraphQL エコシステムと統合したい場合は GraphQL、自前で複雑なグラフ探索を行う場合は DQL が適しています。
- 運用ツール（バックアップ/リストア、監視、アップグレード手順）を事前に検討しておくと安全です。
まとめ
Dgraph は「分散」「低レイテンシ」「GraphQL サポート」を強みとするグラフデータベースです。ネイティブな DQL による高度なグラフ探索と、GraphQL を通じたモダンな API 提供の両方を実現できるため、ナレッジグラフ、レコメンド、ソーシャル系のアプリケーションに適しています。一方で、適切なスキーマ設計やクラスタ設定、監視運用が重要であり、導入前にアクセスパターンを洗い出すことが成功の鍵になります。
参考文献
- Dgraph 公式サイト — dgraph.io
- Dgraph Documentation — docs.dgraph.io
- Dgraph GitHub リポジトリ — github.com/dgraph-io/dgraph
- BadgerDB — Dgraph が利用するキー・バリューストア（github.com/dgraph-io/badger）
- Dgraph Blog — dgraph.io/blog
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