PGQLプロパティ・グラフ用のJupyter Notebookインタフェースの使用

16.4 PGQLプロパティ・グラフ用のJupyter Notebookインタフェースの使用

Jupyter Notebookインタフェースを使用して、Pythonを介してPGQLプロパティ・グラフを作成、ロードおよび問合せできます。

また、Jupyter NotebookとJupyterLabの両方で、グラフ・ビジュアライゼーション拡張機能を使用してPGQLプロパティ・グラフをビジュアル化できます。詳細は、Jupyter環境のグラフ・ビジュアライゼーション拡張機能のスタート・ガイドを参照してください。

次のステップは、Jupyter環境(Jupyter NotebookまたはJupyterLab)でPGQLプロパティ・グラフを作成およびビジュアル化する方法を示しています。

必要なJupyter Notebookインタフェース(Jupyter NotebookまたはJupyterLab)をインストールします。
JupyterインストールがPATH環境変数に追加されていることを確認します。
Jupyter環境にグラフ・ビジュアライゼーション拡張機能をインストールします。詳細は、Jupyter用グラフ・ビジュアライゼーション拡張機能のインストールを参照してください。

次のコードを使用して、OPG4Py Python APIでノートブック・セルのPGQLプロパティ・グラフを作成および問い合せます。

import opg4py;
from pypgx import setloglevel
from opg4py import graph_server
setloglevel("ROOT", "WARN")

pgql_conn = opg4py.pgql.get_connection("<username>","<password_for_user>","jdbc:oracle:thin:@<host_name>/<service>")
pgql_statement = pgql_conn.create_statement()
pgql = '''
    CREATE PROPERTY GRAPH bank_graph_pgql
      VERTEX TABLES (
        BANK_ACCOUNTS
          KEY ( ID )
          LABEL accounts PROPERTIES ( ID, name )
      )
      EDGE TABLES (
        BANK_TRANSFERS
          SOURCE KEY ( src_acct_id ) REFERENCES BANK_ACCOUNTS(ID)
          DESTINATION KEY ( dst_acct_id ) REFERENCES BANK_ACCOUNTS(ID)
          LABEL transfers PROPERTIES ( amount, description, src_acct_id, dst_acct_id, txn_id )
      ) OPTIONS(PG_VIEW)
'''
pgql_statement.execute(pgql

図16-1 Jupyter NotebookでのPGQLプロパティ・グラフの作成および問合せ

「図16-1 Jupyter NotebookでのPGQLプロパティ・グラフの作成および問合せ」の説明

oraclegraph Jupyter拡張機能のPgqlGraphVisualizationを使用して問合せ結果をビジュアル化します。

Python oracledbドライバを使用して、データベースへの接続を確立します。

import oracledb
connection = connection=oracledb.connect(
user=graphuser,
password="<password_for_graph_user>",
dsn="<hostname:port/dbservice>",
print("Connection established successfully.")

プロパティ・グラフに対してPGQL問合せを実行し、グラフ・ビジュアライゼーション拡張機能を使用して問合せ結果をビジュアル化します。

たとえば次の例は、ステップ4でoraclegraph Jupyter拡張機能のPgqlGraphVisualizationを使用して作成した、プロパティ・グラフに対するPGQL問合せのグラフ・ビジュアライゼーションを示しています。

from pypgx import setloglevel
from oraclegraph import GraphVisualization, PgqlGraphVisualization

setloglevel('ROOT', 'WARN')

vq = PgqlGraphVisualization("graphuser", "<password_for_graphuser>", "<host_name:port>/<service>")

query='''
SELECT * FROM GRAPH_TABLE (bank_graph_pgql
  MATCH (a) -[e]-> (b)
  WHERE a.ID=816
COLUMNS (a.ID AS src_ac, e.AMOUNT AS amount, b.ID AS dest_ac)
)
'''
graph_query = vq.visualize_query(query)

defaults_feature = {
  "interactionActive": True,
  "1stickyActive": True
}

base_styles = {
  "vertex": {
    "label": "${properties.ID}",
    "size": 20
  },
  "edge": {
    "label": "${properties.AMOUNT}"
  }
}

rule_based_styles = [{
    "stylingEnabled": True,
    "component": "vertex",
    "target": "vertex",
    "conditions": {
      "conditions": [{
        "property": "BALANCE",
        "operator": "<=",
        "value": 5000
      }],
    },
    "style": {
      "color": "green"
    },
    "legendTitle": "Balance Filter",
    "legendDisplayed": True
  }

]

settings = {
  "numberOfHops": 2,
  "showLegend": True,
  "defaults": defaults_feature,
  "baseStyles": base_styles,
  "ruleBasedStyles": rule_based_styles
}
bank_graph = GraphVisualization(data = graph_query, settings = settings)
bank_graph.height = 600
display(bank_graph)

前述のコードによるビジュアライゼーションの結果は次のようになります:

図16-2 PGQlプロパティ・グラフのビジュアライゼーション

「図16-2 PGQlプロパティ・グラフのビジュアライゼーション」の説明

グラフ・サーバー(PGX)のプロパティ・グラフをロードして分析します。
次の例に、PGQLプロパティ・グラフをグラフ・サーバー(PGX)にロードし、分析用のグラフ・アルゴリズムを実行する方法を示します。
```
base_url = "https://localhost:7007"
username = "graphuser"
password = "<password_for_graphuser>"

instance = graph_server.get_instance(base_url, username, password)
session = instance.create_session('jupyter')
graph = session.read_graph_by_name('BANK_GRAPH_PGQL', 'pg_pgql')
analyst = session.create_analyst()
analyst.pagerank(graph)
rs = graph.query_pgql("SELECT id(x), x.pagerank FROM MATCH (x) LIMIT 5")
rs.print()
```
図16-3 Jupyter Notebookでのグラフ・アルゴリズムの実行

「図16-3 Jupyter Notebookでのグラフ・アルゴリズムの実行」の説明

親トピック: クライアント・ツールのスタート・ガイド