グラフクエリ言語入門：Cypher・Gremlin・SPARQL・GQLの違いと最適な選び方

2025年11月19日 最終更新日時 : 2025年11月19日 エバープレイ編集部

グラフクエリ言語とは

グラフクエリ言語（Graph Query Language）は、グラフデータベースやグラフ表現されたデータに対して情報検索・抽出・更新・解析を行うための言語群を指します。リレーショナルデータベースでのSQLに相当しますが、ノード（頂点）とエッジ（辺）というグラフ構造に最適化された表現や操作を持つ点が特徴です。グラフクエリ言語は単に「隣接関係を問い合わせる」だけでなく、経路探索、パターンマッチング、再帰的クエリ、集合演算、集約、トランザクション処理など幅広い機能を提供します。

グラフデータモデルの違い（Property Graph と RDF）

  • Property Graph（プロパティグラフ）：ノードとエッジが存在し、どちらにも任意のキーと値の「プロパティ」を付与できます。ノードにはラベル（種類）やエッジタイプ（関係の種類）を持たせることが一般的で、Neo4j や TigerGraph、Amazon Neptune（プロパティモード）などがこのモデルを採用しています。Cypher や Gremlin、GSQL などはプロパティグラフ向けの言語です。

  • RDF（Resource Description Framework）：トリプル（主語・述語・目的語）の集合で知識を表現します。RDFはセマンティックウェブやナレッジグラフで広く使われ、OWLなどの推論と組み合わせることで意味論的な推論が可能です。RDFに対する標準クエリ言語が SPARQL です。

主要なグラフクエリ言語と特徴

  • Cypher：Neo4jが開発した宣言型のパターンマッチング言語。MATCH (a)-[r:REL]->(b) のような直感的なASCII図式によるマッチングが特徴で、読みやすく記述量が少ない。openCypherとして仕様の一部が公開され、他ベンダーにも影響を与えています。

    例：最短経路の簡単なクエリ（Neo4j/Cypher）
MATCH (a:Person {name: 'Alice'}), (b:Person {name: 'Bob'}),
p = shortestPath((a)-[*]-(b))
RETURN p;

  • Gremlin：Apache TinkerPop の一部で、トラバーサル（順次ノード/エッジをたどる）指向の手続き型言語。ラムダやストリーム処理風の記法で柔軟にトラバースを定義できるため、複雑な探索や状態を持つ操作に強い。実装はJava/JS/Pythonなど多言語バインディングがある。

    例：Gremlin の簡単なトラバース（JavaScript風）
g.V().has('name','Alice').out('knows').has('age', gt(30)).values('name')

  • SPARQL：W3C標準のRDF向けクエリ言語。トリプルパターンとマッチング、推論との組合せ、フィルタ、集約、サブクエリ、コンストラクション（CONSTRUCT）などが可能。RDFによるセマンティックウェブアプリケーションやナレッジグラフで広く利用されています。

    例：SPARQL の基本（RDF）
SELECT ?person ?email
WHERE {
  ?person a :Person .
  ?person :email ?email .
  ?person :worksAt :ExampleCorp .
}

  • GQL（Graph Query Language、標準化作業中）：業界の複数の既存言語（Cypher、PGQL、G-CORE 等）の経験を踏まえ、プロパティグラフ向けのISO標準化を目指す取り組みです（作業が進行中で仕様は確定途上）。宣言的で豊富なパターンマッチング、サブクエリ、更新、パス操作などを標準で扱うことを目標としています。

  • PGQL、GSQL、nGQL など（各ベンダー独自拡張）：Oracle の PGQL、TigerGraph の GSQL、Nebula Graph の nGQL など、各社が自社DBの特徴に合わせた拡張を加えたクエリ言語も存在します。移植性や互換性はベンダー間で差があるため注意が必要です。

宣言型と手続き型（パターンマッチング vs トラバーサル）

グラフクエリ言語は大きく「宣言型（例：Cypher、SPARQL）」と「手続き型／トラバーサル（例：Gremlin）」に分けられます。宣言型は「どのパターンを得たいか」を記述し、DB側のクエリオプティマイザが実行計画を決定します。手続き型は「どの順でたどるか」を明示的に書くため、細かな制御が可能ですが、可読性・最適化の観点で宣言型に劣る場合もあります。用途に応じて使い分けるのが一般的です。

主な機能・表現力

  • パターンマッチング：グラフ上の構造（パスや部分グラフ）をマッチさせる機能。ノード/エッジのプロパティやラベルで細かく条件指定できる。

  • 経路探索／最短経路：単純経路探索、重み付き最短経路、k-最短経路などを言語レベルや組み込み関数でサポートする場合が多い。

  • 再帰・可変長パス：長さが可変なパス（例：(*)、{1,5} のような表現）を扱える。

  • 集約・集計：GROUP BY、COUNT、SUM 等、集合演算や集計が可能。

  • 更新（トランザクション）：ノード/エッジの挿入・更新・削除をサポートし、トランザクション制御を持つ実装が多い。

  • サブクエリ／ビュー／サイド・エフェクト：複雑な処理を分割して実行するためのサブクエリや一時結果の扱い、ストアド的な機能を持つ実装もある。

パフォーマンスと最適化の要点

グラフクエリの特性上、パフォーマンスチューニングはリレーショナルDBとは異なる点に注意が必要です。

  • インデックスと統計情報：ラベルやプロパティに対するインデックスが重要。クエリオプティマイザはノード／エッジの選択性（カーディナリティ）に基づいて実行計画を決めるため、統計情報の整備が効く。

  • 探索の爆発（爆発的分岐）回避：可変長パスや广いノードからの再帰検索は急激に探索空間が増える。深さ制限やフィルタ、早期絞り込みを利用する。

  • ストレージと配置：隣接リスト（adjacency list）の効率的な格納、圧縮、カラム型ストアの併用などが性能に寄与する。分散データベースではデータの局所性（ローカリティ）を意識したパーティショニングが重要。

  • コストベース最適化：宣言型言語ではコストモデルに基づき結合順序やインデックス使用を決定する。実装により最適化の成熟度は異なる。

  • キャッシュとマテリアライズ：頻繁に使うパス検索や集計をマテリアライズしてキャッシュすることで応答性を改善できる。

ユースケース（代表例）

  • ソーシャルネットワーク分析：友人関係、フォロー関係をもとに推薦やインフルエンサー検出を行う。

  • 詐欺検出・リスク分析：複数のトランザクションやアカウントの関係を追跡し、異常な接続パターンを検出する。

  • ナレッジグラフ：組織内外のデータを統合し、意味的な検索や推論に活用する（RDF/SPARQLが好まれる場面もある）。

  • ネットワーク運用・インフラ管理：機器の接続関係や依存関係を把握して影響範囲分析を行う。

  • 推薦システム・パスベースフィーチャー：ユーザーとアイテムの関係だけでなく、共通経路や複合的な関係性を利用した推薦に強みを発揮する。

  • バイオインフォマティクス：遺伝子・タンパク質間の相互作用ネットワーク解析や経路発見。

グラフモデリングとベストプラクティス

  • 明確なラベル設計：ノードのラベルやエッジタイプを適切に設計することでクエリがシンプルになり、インデックスの恩恵も受けやすくなる。

  • プロパティの正規化／冗長化のバランス：プロパティを正規化して重複を避ける一方で、頻繁なクエリのために一部を冗長化して検索を高速化するケースもある。

  • 関係の方向性を意識：エッジの方向を設計時に考慮すると検索が効率化され、無駄な双方向検索を減らせる。

  • パス長制限とフィルタの早期適用：可変長検索は必要最小限にし、途中でのプロパティフィルタを使って探索幅を狭める。

  • クエリのプロファイリング：EXPLAIN/PROFILE 等の機能で実行計画やボトルネックを確認し、インデックス追加やクエリ書き換えで改善する。

注意点・落とし穴

  • 言語間の互換性：Cypher と Gremlin、SPARQL は設計思想が異なるため、単純な変換で同等の表現になるとは限らない。ベンダー独自拡張も多いので移行計画は慎重に。

  • スケーラビリティ：一部のグラフDBは巨大データや高並列負荷でのスケールに課題がある。分散型グラフDBや分割戦略、シャーディング設計が必要。

  • 複雑な解析とOLAP：大規模グラフの深い解析（全ペア最短経路や大規模のグラフアルゴリズム）は、専用のグラフ処理フレームワークやバッチ処理（GraphX, Pregel系など）を併用する方が効率的な場合が多い。

将来展望

グラフデータとそのクエリ言語は近年急速に進化しています。GQLの標準化が進めば、プロパティグラフに対する共通的な宣言型仕様が整い、ツール間の互換性やエコシステムの拡大が期待されます。また、グラフクエリと機械学習・グラフニューラルネットワーク（GNN）の統合、ストリーミンググラフやリアルタイム分析の高度化、分散処理フレームワークとの連携強化などが今後の注目点です。

まとめ

グラフクエリ言語は、ノードとエッジからなる関係性データを直感的かつ効率的に扱うための重要な技術です。Cypher、Gremlin、SPARQL といった主要言語はそれぞれ設計思想や得意領域が異なり、用途やデータモデルに応じて適切な言語／DBを選ぶ必要があります。パフォーマンス、モデリング、運用面の考慮を怠らず、クエリのプロファイリングとチューニングを行いつつ実務に適用していくことが成功の鍵となります。

参考文献

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