【要約】BigQueryでグラフ分析ができる！新しい「Graph」機能をSNSデータの例で試してみた [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
Execute Primary Source
// Problem
データ分析者が、複雑な「つながり」を分析しようとする際に、以下の技術的課題に直面していた。
- ・SQLによる多段結合の限界：関係性が深くなるほどJOINの記述が複雑化し、可読性と保守性が著しく低下する。
- ・専用DBの運用コスト：グラフ分析のためにNeo4j等の専用DBを別途導入すると、データの同期やインフラ管理の負荷が増大する。
- ・分析プロセスの分断：集計処理（SQL）と関係性探索（グラフDB）の間でデータを移動させる必要があり、パイプラインが複雑化する。
// Approach
BigQueryの「Graph」機能を用い、既存のテーブルをグラフ構造として定義するアプローチを採用している。
具体的な実装ステップは以下の通りである。
具体的な実装ステップは以下の通りである。
1.データセットの作成：
bq mkコマンドを用いて検証用の環境を構築する。2.テーブル定義：ユーザー（点）とフォロー関係（線）を格納する標準的なテーブルを作成する。
3.プロパティグラフの登録：
CREATE PROPERTY GRAPH文を使用し、既存テーブルをノードとエッジとして定義する。4.グラフクエリの実行：
GRAPH_TABLE関数内で(a)-[:Follows]->(b)のような直感的な構文を用いて関係性を抽出する。// Result
SNSのフォロー関係を用いた検証により、以下の成果が得られた。
- ・複雑なパス探索の簡略化：AliceからFrankまでの最短ルート（4ステップ）を、
ANY SHORTESTを用いて容易に特定できた。 - ・関係性の直感的な記述：相互フォローの抽出や、2ホップ先のおすすめユーザーの特定を、矢印を用いた簡潔な構文で実現した。
- ・SQLとのハイブリッド運用：グラフクエリの結果を通常のSQLでフィルタリング・集計する、実用的なクエリ構成が可能であることを確認した。
Senior Engineer Insight
> 本機能の真価は、データ移動の排除にある。既存のDWH資産をそのままグラフ分析に転用できる点は、運用コストとデータ整合性の観点から極めて強力だ。ただし、Preview版ゆえの構文制約（変数の再利用不可等）があり、すべてをグラフクエリで完結させようとすると開発効率が落ちる。グラフで「つながり」を、SQLで「集計・除外」を行うという、ハイブリッドな設計思想が実戦投入時の鍵となるだろう。