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詳細はこちら →Neo4J のデータをR で分析:JDBC での接続
CData JDBC Driver で標準的なR 関数とお好みの開発環境を使ってNeo4J を分析。
最終更新日:2023-09-21
この記事で実現できるNeo4J 連携のシナリオ
こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
CData JDBC Driver for Neo4j とRJDBC package を使って、R でリモートNeo4J データ を利用できます。CData Driver を使うことで、業界が認めた基準で書かれたドライバーを活用して、オープンソースでポピュラーなR 言語のデータにアクセスできます。この記事では、ドライバーを使ってNeo4J にSQL クエリを実行する方法、および標準R 関数を呼び出してNeo4J をビジュアライズする方法について説明します。
R をインストール
マルチスレッドのMicrosoft R Open を実行すること、またはBLAS/LAPACK ライブラリにリンクされたオープン R を実行することによって、マルチスレッドおよびマネージドコードから利益を得られたドライバーのパフォーマンスにマッチできます。ここでは、Microsoft R Open 3.2.3 を使用します。CRAN レポジトリのJan. 1, 2016 snapshot からパッケージをインストールするために事前設定されています。このsnapshot は再現性を保証します。
RJDBC パッケージをロード
ドライバーを使うにはRJDBC パッケージをダウンロードします。RJDBC パッケージをインストールしたら、次のコードを入力してパッケージをロードします。
library(RJDBC)
JDBC データソースとしてNeo4J に接続
下記の情報を使いNeo4J にJDBC データソースとして接続します。
- Driver Class:cdata.jdbc.neo4j.Neo4jDriver に設定。
- Classpath:Driver JAR の場所を設定します。デフォルトではインストールディレクトリの[lib]サブフォルダです。
dbConnect やdbSendQuery のようなDBI 関数は、R にデータアクセスコードを書くための統一インターフェースを提供します。
driver <- JDBC(driverClass = "cdata.jdbc.neo4j.Neo4jDriver", classPath = "MyInstallationDir\lib\cdata.jdbc.neo4j.jar", identifier.quote = "'")
これで、DBI 関数を使ってNeo4J に接続しSQL クエリを実行する準備が整いました。dbConnect 関数を使ってJDBC 接続を初期化します。一般的なJDBC 接続文字列は次のとおりです。
conn <- dbConnect(driver,"Server=localhost;Port=7474;User=my_user;Password=my_password;")
Neo4j に接続するには、次の接続プロパティを設定します。
- Server:Neo4j インスタンスをホスティングしているサーバー。
- Port:Neo4j サービスが稼働しているポート。プロバイダーは、デフォルトでHTTP (7474) ポートに接続します。
- User:Neo4j インスタンスを使用しているユーザーのユーザー名。
- Password:Neo4j インスタンスを使用しているユーザーのパスワード。
- Database:Neo4j インスタンスで対象とするデータベース。デフォルトは"neo4j" です。
スキーマ Discovery
ドライバーはNeo4J API をリレーショナルデータベース、ビュー、ストアドプロシージャとしてモデルします。次のコードを使ってテーブルリストを検出します。
dbListTables(conn)
SQL クエリの実行
dbGetQuery 関数を使ってNeo4J API がサポートするすべてのSQL クエリを実行できます:
productcategory <- dbGetQuery(conn,"SELECT CategoryId, CategoryName FROM ProductCategory WHERE CategoryOwner = 'CData Software'")
次のコマンドを使って、結果を[data viewer]ウィンドウで見ることができます。
View(productcategory)
Neo4J データ をプロット
CRAN レポジトリで利用可能なあらゆるデータ初期化パッケージを使ってNeo4J を分析する準備が整いました。ビルトインバーのplot 関数を使って簡単なバーを作成できます。
par(las=2,ps=10,mar=c(5,15,4,2)) barplot(productcategory$CategoryName, main="Neo4J ProductCategory", names.arg = productcategory$CategoryId, horiz=TRUE)
