Neo4j : un graphe comme base de données?

Écrit par Louis Jeanne-Julien

Neo4j : c’est quoi?

Neo4j est un SGBD opensource développé en Java et Scala, disponible depuis début 2010, qui a la particularité de représenter les données sous forme de graphes.
Un serveur Neo4j contient une ou plusieurs bases de données non relationnelles, chacune associée à un graphe. Le graphe est un modèle de données contenu dans la base de données : il n’empêche pas l’utilisateur de lire les données sous forme de lignes, mais permet d’en avoir une vision d’ensemble, et en facilite la lecture.

Neo4j : ça ressemble à quoi?

Pour être simple et exhaustif, un graphe Neo4j, c’est :

un ensemble de Nodes (représentés sous forme de cercles), de Relationships (représentées sous forme de flèches), et de Properties.
les Nodes et les Relationships peuvent appartenir à différents types définis par l’utilisateur, appelés Labels : cette appartenance est visible grâce à la couleur du Node. Ces Labels sont l’équivalent des tables dans les DB relationnelles.
les Nodes et les Relationships possèdent des Properties qui sont des paires clef/valeur.
les Relationships sont uni- ou bi-directionnelles, et comportent un Node de départ et un Node de fin.

Le DataBrowser de Neo4J permet de visualiser les données sous deux formats, selon le besoin de l’utilisateur :

UI view : le graphe, dont les données sont exportables en format JSON.
Grid view : un tableau, dont les données sont exportables en format CSV ou JSON.

Neo4j : pourquoi?

Les principaux avantages de Neo4j résident dans la clarté de la lecture des données et des requêtes :

La représentation en graphe est particulièrement adaptée lorsque les données sont étroitement liées entre elles, et permet une représentation bien structurée et hiérarchisée.
Nul besoin d’effectuer des jointures complexes entre des tables pleines de clefs étrangères : il est aisé de naviguer entre les données qui sont reliées.
Utilisation de CQL (Cypher Query Language) : un langage déclaratif, dont la structure est voisine du SQL, et dont la syntaxe orientée ‘art ascii’ permet de représenter visuellement les requêtes.
Possible indexation des données pour plus de rapidité d’exécution lors de requêtes complexes sur de grosses applications.

Le langage CQL en quelques commandes

Je veux retrouver :

un Node selon l’un de ses Labels : MATCH (node:label)
un Node selon l’une de ses Properties : MATCH (node {key:value})

Je veux créer :

un Node : CREATE (node)
un Node appartenant à un Label : CREATE (node:Label)
un Node possédant une Property : CREATE (node {key:value})
un Node appartenant à un Label et possédant une Property : CREATE (node:label {key:value})
une Relationship entre deux Nodes (les Properties sont optionnelles) : CREATE (start node)-[relationship:nom_ou_type_de_la_relation {key1:value1, key2:value2}]->(end node)

Je veux ajouter :

un Label ou une Property à un Node (le fonctionnement est le même sur une Relationship) : MATCH (n:Label {key:value}) SET n :label

Je veux supprimer :

un Label ou une Property à un Node (le fonctionnement est le même pour l’ajout sur une Relationship) : MATCH (n:Label {key:value}) REMOVE n :label
un Node ou une Relationship (l’instruction DETACH permet de supprimer les Relationships du Node avant de le supprimer) : MATCH (n:label {key:value}) DETACH DELETE n

Je veux tout créer d’un coup :

Des Nodes, appartenant à différents Labels, et possédant différentes Properties, liés entre eux par des Relationships

CREATE (node1:Label1:Label2 {key1:value1, key2:value2, key3:value3})-[relation1:nom_de_la_relation]->(node2:Label1:Label3 {key1:value1, key2:value2, key3:value3})-[relation2:nom_de_la_relation]->(node3:Label4:Label2 {key1:value1, key2:value2, key3:value3})

Un exemple : le Seigneur des Anneaux en base de données

Commençons par créer les protagonistes : les Labels feront office de différentes factions, et nous utiliserons une Property pour attribuer un prénom à chacun.

Ajoutons ensuite les liens hiérarchiques de rigueur au sein de chaque faction, par exemple :

Ajoutons enfin les liens entre les membres de chaque faction, par exemple :

Sur le résultat final, nous voyons les Nodes de différentes couleurs selon leurs Labels:
bleu : “Gentil”
rouge : “Mechant” + “Mordor”
jaune : “Mechant” + “Isengard”
vert : “Objet”