Neo4j GraphDBブートキャンプ完全版: APOC③ (セクション43-44/49)
Section 43では、APOCを使用してJSONデータをNeo4jにロードし、ノードとリレーションシップを作成する方法を説明します。
Section 44では、APOCの日付関数を使用して日付文字列をNeo4jの日時タイプに解析する方法を説明します。
これらのセクションは、JSONデータの効率的な取り扱いや日付解析の技術を提供し、Neo4jグラフデータベースを構築する上で重要な知識を提供します。
はじめに：
このブログ記事では、2024年度のComplete Neo4j GraphDBブートキャンプコースの中から、JSONデータを扱うセクション43と、日付処理にAPOCを適用するセクション44の2つの重要なセクションを取り上げます。これらのセクションでは、強力なAPOCライブラリを使用して、Neo4jでJSONファイルや日付解析を効率的に扱うための貴重な洞察とテクニックを提供します。
セクション43：APOCとJSON
セクション43では、APOCを利用してJSONファイルからデータをNeo4jにロードし、そのデータからノードとリレーションシップを作成する方法をインストラクターが実演しています。主なステップは以下の通りです。
JSONファイルをNeo4jのインポートフォルダに配置する
JSONファイルの構造を理解する（キーと値のペア、中括弧、角括弧）
APOCの`apoc.load.json`関数を使用してJSONデータをNeo4jにロードする
ドット表記を使用してネストされたデータにアクセスする（例：`value.customers`）
配列をアンワインドして個別のレコードを作成する
ロードされたJSONデータを使用してノードを作成しプロパティを設定する
異なるJSONファイル間で一致するIDに基づいてノード間のリレーションシップを確立する
インストラクターは、複数の例を示しながら説明します。例えば、別々のJSONファイルからCustomer、Order、Employeeノードを作成し、PLACEDやPROCESSEDといった適切なリレーションシップで接続する例などです。クエリでは、重複を避けるためにノードをマージする、データをフィルタリングするためにリスト内包表記を使用する、`WITH`句を使用してクエリの段階を通じてデータを受け渡すなどのテクニックが示されています。
より高度な例として、1つのJSONファイル（companies.json）に企業、部署、従業員のネストされたデータが含まれている場合も示されています。インストラクターは、ネストされた構造をたどり、各レベルでノードを作成し、HAS_DEPARTMENTやHAS_EMPLOYEEリレーションシップで接続するプロセスを詳しく説明しています。
セクション44：日付へのAPOCの適用
セクション44では、APOCの日付関数を使用して日付を解析する特定のユースケースに焦点を当てています。例として挙げられているのは、"yyyy-dd-MM"形式（年-日-月）の日付文字列をNeo4jの日付型に解析することです。
使用される主な関数は`apoc.date.parse`で、引数として日付文字列とフォーマット文字列を取ります。解析された日付は、`date()`および`datetime()`関数を使用してNeo4jの日付に変換されます。
インストラクターは、入力する日付文字列の年、月、日の配置と一致するようにフォーマット文字列を正しく指定することの重要性を強調しています。
結論：
Neo4j GraphDBブートキャンプのセクション43と44は、Neo4jでAPOCライブラリを使用してJSONデータと日付を扱うための不可欠な知識を提供しています。これらのテクニックを習得することで、JSONファイルからデータを効率的にロードし構造化し、相互に接続されたノードとリレーションシップを持つリッチなグラフモデルを作成し、日付の解析とフォーマットを処理できるようになります。APOCの力を活用することで、データ統合ワークフローを合理化し、堅牢なNeo4jグラフデータベースを構築できます。