nGQL入門と実践：Nebula Graphのクエリ言語を徹底解説・設計と最適化の実務ガイド
エバープレイ編集部{"title":"nGQL入門と実践：Nebula Graphのクエリ言語を徹底解説（使い方・設計・最適化）","content":"
はじめに：nGQLとは何か
nGQLは、オープンソースの分散グラフデータベースであるNebula Graphが採用するクエリ言語です。見た目はSQLに似た部分もありますが、グラフ構造の表現やグラフ探索に最適化された専用構文を持っています。頂点（vertex）や辺（edge）にプロパティを持つ「プロパティグラフ」モデルを前提として、効率的な隣接探索やパス探索、パターンマッチングを行うための文法と関数群が用意されています。
データモデルとスキーマの考え方
Nebula Graphはスキーマ駆動型のプロパティグラフを採用します。頂点には複数のタグ（tag）を定義でき、タグごとにプロパティの型を定義します。辺にはエッジタイプ（edge type）を定義し、向き（有向/無向に相当する使い方）やプロパティを付与します。スキーマを明示することで、ストレージの型安全性や検索インデックスの利用が可能になります。
- タグ（vertex tag）：頂点の属性スキーマを定義
- エッジ（edge）：頂点間の関係を表現、プロパティを持つ
- スキーマ制約：型やプロパティの存在を保証
基本的なDDLとDML
スキーマ操作やデータ挿入・更新・削除はnGQLで行います。代表的な文を挙げると次の通りです（文法は概念を示す例であり、実環境ではドキュメントに従って正確な構文を使用してください）。
- タグ/エッジ定義：CREATE TAG、CREATE EDGE
- 頂点/辺の挿入：INSERT VERTEX、INSERT EDGE
- プロパティ取得：FETCH PROP ON
- 更新・削除：UPDATE、DELETE
例（イメージ）:
CREATE TAG Person(name string, age int);
CREATE EDGE Friend(since int);
INSERT VERTEX Person(name, age) VALUES '100':('Alice', 30);
INSERT EDGE Friend(since) VALUES '100' -> '200':(2018);グラフ探索の中心：GO文
nGQLで最も頻繁に使われるのがGO文です。GOはある頂点から指定した辺をたどって隣接ノード（および辺のプロパティ）を取得するための基本構文です。出発点、辺の種類、フィルタ条件（WHERE）、出力列（YIELD）やソート（ORDER BY）、上限（LIMIT）といったオプションが組み合わさります。
GOは短パスのトラバースや1ホップ／多ホップ探索、ネイティブの性能最適化が効いており、大規模グラフでも効率的に動作するよう設計されています。
パターンマッチング：MATCH文
MATCH文は、Cypherのようなパターン記述によって複雑な構造を検索する機能を提供します。頂点と辺の組み合わせをパターンで指定して、条件に合致するサブグラフを抽出できます。典型的には、属性条件や関係の有無を同時にチェックしたい場合に用いられます。
集約とプロジェクション（YIELD と集約関数）
nGQLはYIELD句で出力カラムを指定し、count、sum、avg、min、maxなどの集約関数をサポートします。複数の探索結果を組み合わせて集約処理を行い、ソートやLIMITで結果を整形できます。大きなポイントは、グラフ探索の結果に対するオンメモリ集計だけでなく、分散環境で効率的に集約が行われる点です。
パイプ処理とサブクエリ
nGQLはパイプ（|）による結果受け渡しで複数のクエリを連結できます。最初の探索で得た頂点集合を次の探索に渡すといった、段階的処理が可能です。これにより、複雑な多段階クエリを可読性よく記述できます。
パス探索と最短経路
パス探索はグラフDBの重要機能で、nGQLは最短経路探索をサポートします。用途としては友人の友人探索、依存関係解析、ネットワークの到達性チェックなどが挙げられます。パス探索は計算コストが高くなりがちなので、適切な粒度や制限（最大ホップ数の指定など）を設けて利用するのが実務上のポイントです。
インデックスとクエリ最適化
Nebula Graphではタグやエッジのプロパティに対してインデックスを作成できます。インデックスを適切に張ることで、属性によるフィルターが高速化され、探索の起点を絞り込めるため全体の性能が向上します。実運用では以下を意識してください。
- 頻繁にWHEREで使われるプロパティにインデックスを作る
- 複合インデックスの検討（複数プロパティの組合せ）
- 不要なインデックスは運用コスト（更新負荷）を増やすので最小化する
トランザクションと一貫性
Nebula Graphは分散ストレージを採用し、ストレージ層でRaftなどの合意アルゴリズムを用いてデータの整合性を確保します。ただし、一般的なRDBのような複雑な複数操作を跨ぐ長時間のトランザクション制御には制約がある点に注意してください。更新の原子性や整合性は、設計段階で考慮する必要があります。
クライアント統合とドライバ
nGQL自体はサーバ側の言語ですが、複数の言語向けドライバ（Java、Go、Pythonなど）が提供され、アプリケーションからnGQLを発行して結果を受け取るのが一般的です。ドライバは接続管理やシリアライズ、再試行などの機能を備えており、実運用での接続安定性を向上させます。
運用上のベストプラクティス
実際にnGQLを利用する際の注意点と推奨事項をまとめます。
- スキーマ設計は最初に時間をかける：タグ・エッジの定義は後のクエリ設計に大きく影響します。
- クエリの粒度をコントロール：一度に大きなパス探索や全ノードスキャンを避ける。
- インデックス戦略を立てる：読み取り重視か書き込み重視かでインデックス設計を変える。
- メトリクスと監視：クエリの遅延やホットスポットを監視してボトルネックを把握する。
- ステージングでの検証：本番データ量に近いテストでクエリ性能を検証する。
よくある設計上の落とし穴
開発や運用でよく遭遇する問題点を列挙します。
- スキーマの疎な設計によりクエリが非効率になる
- インデックスを過剰に作成して書き込み性能が低下する
- 深い再帰的探索を無制限に行い、レスポンスやリソースを枯渇させる
- ログやメトリクスを収集していないため問題の切り分けが困難になる
実運用での応用例
nGQLはソーシャルネットワークの友人推薦、詐欺検知（不正トランザクションの関係解析）、ナレッジグラフの結合、ネットワークトポロジ解析など幅広い用途で使われます。グラフ特有の構造情報を活かす場面で特に効果を発揮します。
まとめ
nGQLはグラフ探索に特化したクエリ言語で、適切なスキーマ設計とクエリ最適化により大規模なグラフ分析やリアルタイム探索に耐えうる性能を発揮します。Nebula Graphのドキュメントや公式チュートリアルを参照しつつ、小さな実験を繰り返して運用知見を蓄積することが成功の鍵です。
参考文献
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