JanusGraph完全ガイド：特徴・アーキテクチャ・スキーマ設計から運用・他DB比較まで徹底解説

2025年11月18日 最終更新日時 : 2025年11月18日 エバープレイ編集部

JanusGraphとは — 概観

JanusGraphは、分散型スケーラブルなグラフデータベース（グラフDB）です。Apache TinkerPop（Gremlin）と互換性があり、プロパティグラフモデルを採用します。オープンソース（Apache License 2.0）でコミュニティ主導のプロジェクトとして開発され、Titanという以前のプロジェクトをフォークして継続発展させた経緯があります。大規模データを扱うために、外部の分散ストレージ（Cassandra、HBase、BerkeleyJE など）と外部インデックス（Elasticsearch、Solr、Lucene など）を組み合わせて動作する「プラグ可能」なアーキテクチャが特徴です。

出自とライセンス

JanusGraphはTitanの後継的コミュニティフォークとして立ち上がり、オープンソースで開発されています。ライセンスはApache License 2.0であり、商用利用や改変、再配布に向いた緩やかなライセンス条件です。

主な特徴

  • 分散性とスケーラビリティ：ストレージ層を外部の分散KVS（Cassandra、HBaseなど）に委ね、水平方向の拡張が可能。
  • TinkerPop / Gremlin互換：Gremlinトラバーサル言語を使ったクエリをサポートし、TinkerPopエコシステムのツールと連携可能。
  • プラグ可能なインデックス：完全一致や範囲検索はComposite Index、全文検索や複雑な検索はMixed Index（ElasticsearchやSolr）で実現。
  • スキーマ管理：Property Key、Vertex Label、Edge Label、Cardinalityなどスキーマ定義をサポート（スキーマ有り運用が推奨される）。
  • OLTPとOLAPの分離：トラバーサル（OLTP）と、Spark/Hadoopとの統合によるバッチ分析（OLAP）を使い分け可能。
  • トランザクション管理：トランザクション単位でコミット／ロールバックを行うが、挙動は選んだストレージバックエンドの整合性特性に依存。

アーキテクチャの基本要素

JanusGraphは「グラフエンジン」部分と、外部に委譲するコンポーネント（ストレージ、インデックス、バックアップ/分析基盤）によって構成されます。

  • ストレージバックエンド：実際の頂点・辺・プロパティの永続化を担う。代表的なものに Apache Cassandra、Apache HBase、BerkeleyJE（組み込みテスト用）などがある。ストレージの選択は可用性・パフォーマンス・運用性に直結する。
  • インデックスバックエンド：高速な検索や全文検索のために外部検索エンジンを利用する。Lucene（組み込み）、Elasticsearch、Solr などをMixed Indexのバックエンドとして設定できる。
  • TinkerPop/Gremlin：クエリ言語とAPIの標準で、Gremlin Server経由で各種言語からアクセスする。グラフ操作と複雑なトラバーサルを記述可能。
  • OLAP連携：Apache SparkやHadoopと連携して大規模な解析（PageRankやコミュニティ検出など）を行うための仕組みを提供する。

スキーマ設計とインデックス戦略

JanusGraphではスキーマを定義することでクエリ性能やストレージ効率が大きく改善します。主要なポイントは次のとおりです。

  • Property Keyの型とCardinality（single, list, set）を明示する。
  • 高頻度で検索するプロパティはComposite Indexで定義して高速な等価検索を実現する。
  • 全文検索や範囲検索が必要なプロパティはMixed Indexを用い、ElasticsearchやSolrをバックエンドにする。
  • 頂点ごとの隣接辺のソートや範囲絞り込みにはVertex-Centric Index（頂点中心インデックス）を使用する。
  • 「スーパーノード（極めて次数の高い頂点）」対策としてデータモデルの再設計やシャーディング検討が必要になる場合がある。

クエリ例（Gremlin）

基本的な頂点の挿入や簡単なトラバーサルの例を示します。

g.addV('person').property('name','Alice').property('age',30)
g.V().has('person','name','Alice').out('knows').values('name')

（上記はGremlinの簡易例。実運用ではスキーマ定義やインデックス作成を先に行うことが推奨されます。）

トランザクションと整合性

JanusGraph自体はトランザクションAPIを提供し、スレッド単位でトランザクションを開始・コミット・ロールバックします。ただし、データ整合性や分散トランザクションの性質は選んだストレージバックエンドに依存します。例えばCassandraのような最終整合性（eventual consistency）特性を持つバックエンドを使う場合は、アプリケーション設計で整合性要件を満たす工夫（リトライ、ライト/リードの整合性設定など）が必要です。

運用・導入の現実的ポイント

  • 複数コンポーネントの運用：JanusGraph単体だけでなく、ストレージ（Cassandra/HBaseなど）とインデックス（ES/Solr）を同時に運用・監視する必要があるため、運用コストは単一プロダクトに比べて高くなる。
  • モニタリングとチューニング：キャッシュサイズ、接続プール、インデックスのフラッシュ/リフレッシュ設定、コンパクションなどを調整して性能を出す。
  • セキュリティ：JanusGraph自体の認可機構は限定的なため、ネットワークレベルやバックエンド（Elasticsearch/Cassandra等）の認証・暗号化機能で保護するのが一般的。
  • スケーリング戦略：ストレージバックエンドのシャーディング/レプリケーション設定、インデックスノードの台数調整、分散処理（Spark等）の利用によってスケールさせる。

ユースケース

  • ソーシャルグラフ分析（友人関係、推薦など）
  • レコメンデーションエンジン（共起やパス解析を用いた推薦）
  • ナレッジグラフ（エンティティと関係性の管理）
  • 不正検出（トランザクションや接続パターンの解析）
  • ネットワークトポロジー管理（通信網やインフラの依存関係把握）

他のグラフDBとの比較（概念的）

  • Neo4j：ネイティブのグラフストレージを持ち、ACID特性・Cypherクエリ・豊富なツールが利点。単一クラスタでも高機能だが、水平スケールのアプローチは異なる。
  • TigerGraph：商用の高性能グラフDBで、GSQLなど独自のクエリエコシステム。リアルタイム大規模解析に強み。
  • Amazon Neptune：マネージドサービスでGremlinやSPARQLをサポート。運用負担が小さい代わりにクラウドプロバイダ依存。
  • JanusGraphの利点：オープンでプラグ可能、分散KVSを利用して水平スケールしやすい。欠点は複数コンポーネントの運用と、ワンストップの統合機能がやや少ない点。

導入時のチェックリスト

  • 期待するクエリパターン（頻繁なトラバーサル／全文検索／集計）を明確にし、Composite/Mixed/Vertex-Centricのどれが必要か設計する。
  • 使用するストレージとインデックスの組み合わせ（例：Cassandra + Elasticsearch）が運用ポリシーに合致するか確認する。
  • スキーマは初期段階で設計しておく（スキーマレスのまま運用すると性能問題が発生しがち）。
  • バックアップ／リカバリ手順、運用監視、負荷テストを事前に実施する。

コミュニティとエコシステム

JanusGraphはGitHub上でオープンに開発が進められており、ドキュメントや例、コミュニティチャンネルが存在します。Gremlin/TinkerPopのエコシステムや、Elasticsearch/Cassandraなど多くの周辺技術と連携できる点が強みです。

まとめ

JanusGraphは「分散でスケーラブルなプロパティグラフDB」を実現する選択肢として有力です。大規模データや複雑なトラバーサルを扱うケースで、外部の分散ストレージと検索エンジンを組み合わせて高スケール・高可用性を達成できます。一方で、複数コンポーネントの運用やバックエンド依存の整合性特性を理解した上で設計・運用する必要があります。要件に応じてNeo4jやマネージドサービスなどと比較検討すると良いでしょう。

参考文献

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