PostgreSQL+AGEでNeo4jの代替え環境構築
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.git/info/exclude の使い方と活用シーン - 個人的なファイルをローカルだけで除外する方法
10の質問
2024/09月時点でのおすすめAI
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AGIアーキテクチャ設計図:自己参照型注意モデル_SRAM
AGI時代の「評価の一元化」が奪う再起の権利
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AI API
AI Scheduler MCP導入手順 - Google Tasks/CalendarをMCP経由で操作
AI プロンプト
AIが詳細を避けがちな合法分野
AIでつかわれているtransformerのまとめ
AIとIDEの共存:ドキュメント整合性のための新しいアプローチ
AIとの効果的な協働のための設計アプローチ:S式とコード生成テンプレートの活用
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AIと共存する時代のソフトウェア開発:コンパイラー開発からの学び
AIの男女と美醜について学習の問題点
AIの話題
AIエージェント階層PMシステムのGit基盤選択
AIチャットの文脈を記憶する!Apache UnomiとModel Context Protocolで実現する次世代のAIチャット管理
AI大規模開発とTDDの意外な関係
AI時代でもエンジニアだらけにならない説
AI開発の「いきなり統合」から脱却!層別テスト駆動開発のテンプレート集
AI開発の現在と未来:統計的限界を超えるために
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ANTLR v3 FAQ よくある質問
ANTLR 独学
ANTLR4 独学
ANTLRでOracleのDDLを解析してみる
ANTLRチュートリアル
AOP
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ARMマイコン基盤
ATOM SHELL理論
Access VBAメモ
Access-Control-Allow-Origin
AndroidとTensorflow
Android開発
Android開発 入門
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BI Publisherで始めるデータ駆動型レポート作成
BPMNの勉強
BackTrack4
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C3 AI Applications
C3 AI エクスマキナ
CSS備忘録
CentOS
ChatGPTの話題
Chevrotainのパーサメソッド
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Chromeエクステンション
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Claude CodeがWindows Nativeサポート開始!Claude-Flowで究極のAI駆動開発体験
Claude Codeサブエージェントで実現する「AIチーム開発」
Claude DesktopのNeo4j接続でCypher構文エラーが出る時の対処法
Claude sonnet computer useを実践投入してみる
ClaudeCode のRalph Wiggum Plugin活用テクニック
ClaudeやMCPでGoogle CalendarにTODO(タスク)を記入できるMCPサーバまとめ
Clojureの実行のお作法
Clojureの3万個以上あるライブラリエコシステム
Clojureをつかってみる
Cocoa Touch Static Library
CoffeeScript
Confluent Control Centerやってみる
C言語でオブジェクト志向な記述方法
DDD ドメイン駆動設計
DDL生成ツール
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DMM.comのAPIとか
DOSコマンドメモ
DX人材とUMLによる「設計可視化」の実践ガイド
Dashcode
DeepFloyd IF
Dockerが動かない場合の対処
DockerでLillyMolを爆速起動!化学式から合成経路を探る旅に出よう!
DuckDB導入メモ
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Eclipse使いがXCode使い初めて知りたいこと
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ExcelファイルをAIに読ませる
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FlutterとReactとOptiWeb
Flutterの開発環境をDockerで整える
FlyonUI
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GAE Data Store API
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GQL
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Generative Adversarial Networks
Gin JavaScriptで構文解析
Git Blame
Git リポジトリのクローンができないときの解決法
GitHubアクションを使ったトロイの木馬のまとめ
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GitLabでPlantUML使ってみる
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GitLabの機能をそのまま使って認証システム作ったらどこまでできる?
GitLabサーバインストールとメンテ注意事項
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Google Cloud Platform (GCP) と gcloud CLI 入門
Google MCP Toolbox for Databases と BigQuery で Google Sheets を SQL 操作するガイド
Google Maps Platformを学ぶ
GoogleMapレンダリング
Googleの裏技
Google認定プロジェクトマネージャの勉強メモ
Gradioで簡単GUI作成
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Neo4j バックアップ・復元ガイド
Neo4jでシステムダウン!グラフデータベース選択の失敗談と安全な代替案
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Node-Red
Notion MCP関連について学ぶ
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ObjectiveC サーバ
ObjectiveC ターミナル用コマンドを作る
ObjectiveC バックグラウンド
ObjectiveC ワーニング
Obsidian MCP インストール
Obsidianの使い方:プロ開発者のための必須プラグインガイド
Obsidianは「メモ帳」ではなく「圧縮帳」である
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OpenAI Swarmについて学ぶ
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OptaPlanner
OptaPlannerとは
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Playwrightの実用ガイド:MCPとの統合による新たな可能性
PostgreSQL+AGEでNeo4jの代替え環境構築
PrismaでGraphQL APIを自動生成しよう - チュートリアル
PrismaとGraphQLで作るシンプルなAPI - クイックスタート
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SRP×A2A×MCP まとめ:kagentとGoogle A2A Project比較メモ
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Spring bootでのテストのTIPS
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Windows10のPowerShell でキーボードの言語切り替え
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WindowsでRustからGPUアセンブリ(PTX)を生成する
Windows上でOpenCode + MCP連携環境構築 - 実際のハマりポイントと解決法
Windows環境でJavaバージョンを制御する方法 - Java Shimと環境変数の活用
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Windsurf能紹介:カスタムワークフロー(Workflow)とファイルベースルール(Rules)紹介
Windsurf+PlantUMLでAWTエラーに遭遇した話
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flutterで、google認証させてFirebaseAuthするメモ
flutterをngrok経由で動作させる
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ftp自動化
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iPhone 実機テスト手続き
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iPhoneプログラミング/ビューを理解すればiPhoneアプリの基礎を押さえられる
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iPhoneプログラミング入門
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vue 共通部品作成
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windows環境構築
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「Computer use」Claude 3.5 SonnetでPCを操作
【Javascript】【CLIライブラリ】commanderの勉強
【MQL5】KuniRangeBreakoutEA
【初心者必見】テーマだけ決めてスムーズに話せる!動画撮影のコツと練習法
【実践Tips】Node.jsでレスポンス切替型モックAPIを超シンプルに作る方法
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インテンショナルプログラミング
オープンソースLSPプロバイダーのMCPであるSerenaの紹介
カスタマイズjhipster7.9.3イメージ
カブロボ
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クラック対策
クロス集計
コマンドラインという概念への考察
コマンドラインの出力に色を付ける
コミニュケーション
コラッツ予想:シンプルな数学の問題が隠す深遠な謎
コード生成
サロゲートキーを使ったテーブル設計
シェルのサンプル
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スクレイピング
スマートコントラクト開発環境Hardhatを学ぶ
スレッドプログラミングメモ
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テキストエディタ作成javascriptフレームワーク
テスト用まっさらDBをdockerでたてる
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五蘊と経営を磨く徳目表:ウェルビーイング対応一覧
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正規表現
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究極の集中状態を実現する:プログラマーのためのディープワーク実践ガイド
管理画面の生成におけるopenapiとJDLなどの考察
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脆弱性
脳腫瘍の開発中治療薬LY367385とリンゴ酢
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酸化グラフェン
開発哲学
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電子出版の記事一覧
非可換幾何学
顧客分析のデシル分析とRFM分析
DIコンテナについて考える
MP3から携帯着うたを作る方法
* 目次 [#g47abac4] #contents ** はじめに [#oe822bd5] Neo4jでの循環参照によるシステムダウンを経験した後、より安全で運用しやすいグラフデータベース環境を求めて、PostgreSQL + AGE拡張による代替環境の構築に取り組みました。本記事では、Docker環境での構築から安全性検証まで、実際の手順と検証結果を詳しく紹介します。 ** なぜPostgreSQL + AGEなのか [#o963d6f3] *** Neo4jの課題 [#zcdb0037] - JVMヒープメモリ枯渇によるシステム全体のクラッシュ - 循環参照時の予測困難なメモリ使用量 - 深い探索クエリでの無限ループ的な挙動 - 企業環境での運用ノウハウの不足 *** PostgreSQL + AGEの利点 [#n7874255] - PostgreSQLの20年以上の運用実績と安定性 - 厳格なメモリ・リソース制御機能 - プロセス分離による障害の局所化 - Cypherクエリ言語のサポート(Neo4jとの互換性) - 豊富な監視・運用ツール ** 環境構築 [#v51eecec] *** 必要なファイル構造 [#ta42bc81] project/ ├── docker-compose.yml ├── init-scripts/ │ └── init-age.sql └── examples/ └── age_examples.sql *** Docker Compose設定 [#u88f25c3] docker-compose.ymlファイルを作成します: version: '3.8' services: postgres-age: image: apache/age:latest container_name: postgres-age environment: POSTGRES_DB: agedb POSTGRES_USER: ageuser POSTGRES_PASSWORD: agepass POSTGRES_HOST_AUTH_METHOD: trust ports: - "5432:5432" volumes: - postgres_age_data:/var/lib/postgresql/data - ./init-scripts:/docker-entrypoint-initdb.d/ restart: unless-stopped healthcheck: test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U ageuser -d agedb"] interval: 10s timeout: 5s retries: 5 # オプション: pgAdmin(Webベースの管理ツール) pgadmin: image: dpage/pgadmin4:latest container_name: pgadmin-age environment: PGADMIN_DEFAULT_EMAIL: admin@example.com PGADMIN_DEFAULT_PASSWORD: admin ports: - "8080:80" depends_on: - postgres-age restart: unless-stopped volumes: postgres_age_data: *** AGE拡張初期化スクリプト [#a72045a0] init-scripts/init-age.sqlファイルを作成します: -- AGE拡張の有効化 CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS age; -- age_graphスキーマをパスに追加 SET search_path = ag_catalog, "$user", public; -- サンプルグラフの作成 SELECT create_graph('sample_graph'); -- 基本的なセットアップ関数 CREATE OR REPLACE FUNCTION setup_age_environment() RETURNS void AS $$ BEGIN -- AGEが正常にインストールされているかチェック IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM pg_extension WHERE extname = 'age') THEN RAISE EXCEPTION 'AGE extension is not installed'; END IF; -- グラフが作成されているかチェック IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM ag_catalog.ag_graph WHERE name = 'sample_graph') THEN PERFORM create_graph('sample_graph'); END IF; RAISE NOTICE 'AGE environment setup completed successfully'; END; $$ LANGUAGE plpgsql; -- セットアップ関数を実行 SELECT setup_age_environment(); *** 環境の起動 [#ua52cf3d] mkdir postgres-age-project cd postgres-age-project mkdir init-scripts examples # ファイルを配置した後 docker-compose up -d *** 接続確認 [#j8807ed7] docker exec -it postgres-age psql -U ageuser -d agedb # AGE拡張の確認 \dx 期待される出力: agedb=# \dx List of installed extensions Name | Version | Schema | Description ---------+---------+------------+------------------------------ age | 1.5.0 | ag_catalog | AGE database extension plpgsql | 1.0 | pg_catalog | PL/pgSQL procedural language (2 rows) ** MCP (Model Context Protocol) 接続設定 [#id79c828] *** 前提条件 [#jddc8ad0] npm install -g @modelcontextprotocol/server-postgres *** Claude Desktop設定 [#i4a9ac65] Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json { "mcpServers": { "postgres-age": { "command": "npx", "args": [ "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://ageuser:agepass@localhost:5432/agedb" ], "env": { "POSTGRES_CONNECTION_STRING": "postgresql://ageuser:agepass@localhost:5432/agedb" } } } } *** Windsurf設定 [#w2c6bc50] Windows: %APPDATA%\Windsurf\User\settings.json { "mcp": { "servers": { "postgres-age": { "command": "npx", "args": [ "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://ageuser:agepass@localhost:5432/agedb" ], "env": { "POSTGRES_CONNECTION_STRING": "postgresql://ageuser:agepass@localhost:5432/agedb" } } } } } ** AGE使用時の重要なポイント [#z24c96d9] *** 基本設定(毎回必須) [#e6c8ad17] AGEを使用する際は、毎回以下の設定が必要です: LOAD 'age'; SET search_path = ag_catalog, "$user", public; *** 型指定の注意点 [#xf88401f] Cypherクエリでは、戻り値の型を必ず ag_catalog.agtype と明示的に指定する必要があります: -- ❌ 間違い SELECT * FROM cypher('sample_graph', $$ MATCH (n) RETURN n $$) AS (node agtype); -- ✅ 正しい SELECT * FROM cypher('sample_graph', $$ MATCH (n) RETURN n $$) AS (node ag_catalog.agtype); *** 基本的なクエリ例 [#fd69fe4d] **** ノードの検索 [#ba54cd5c] SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH (n:Person) RETURN n.name, n.age $$) AS (name ag_catalog.agtype, age ag_catalog.agtype); **** リレーションシップの検索 [#k04c8944] SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH (a:Person)-[r:KNOWS]->(b:Person) RETURN a.name, type(r), b.name $$) AS (person_a ag_catalog.agtype, rel_type ag_catalog.agtype, person_b ag_catalog.agtype); **** パス検索 [#p47ef66b] SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH path = (a:Person)-[:KNOWS*1..3]->(b:Person) WHERE a.name = 'John' RETURN path $$) AS (path ag_catalog.agtype); ** 循環参照安全性の検証 [#p81ac096] *** テスト概要 [#obfaebaa] Neo4jで経験した循環参照によるシステムダウンの問題が、PostgreSQL + AGEでも発生するかを検証しました。 *** パフォーマンステスト結果 [#j8dcc39b] デカルト積を使った負荷テストを実行: # 基本接続とAGE設定 LOAD 'age'; SET search_path = ag_catalog, "$user", public; # 4ノードの組み合わせ(3^4 = 81通り) SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH (a), (b), (c), (d) RETURN count(*) as total_combinations $$) AS (total ag_catalog.agtype); # 10ノードの組み合わせ(3^10 = 59,049通り) SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH (a), (b), (c), (d), (e), (f), (g), (h), (i), (j) RETURN count(*) as extreme_combinations $$) AS (total ag_catalog.agtype); *** テスト結果 [#sa54ad58] |ノード組み合わせ数|結果|実行時間|状態| |---|---|---|---| |4ノード (3^4)|81 combinations|正常|✅| |6ノード (3^6)|729 combinations|正常|✅| |8ノード (3^8)|6,561 combinations|正常|✅| |10ノード (3^10)|59,049 combinations|正常|✅| すべてのテストで**システムダウンは発生せず**、正常に結果が返されました。 *** 安全性の理由 [#qe3ac2d9] **** PostgreSQLの堅牢なアーキテクチャ [#i301233c] - 20年以上の実績による安定性 - 成熟したメモリ管理システム - プロセス分離による障害の局所化 **** リソース制御機能 [#f031bcce] - work_mem: ワーキングメモリの制限 - statement_timeout: クエリタイムアウトの設定 - max_stack_depth: スタック深度の制限 **** JVMの制約からの解放 [#w10cd27a] - Neo4jのJVMヒープサイズ制限なし - より予測可能なメモリ使用パターン ** 循環参照対策のベストプラクティス [#z4f9be51] *** 1. クエリレベルでの制御 [#rf3b7524] **** パス長制限の明示的な指定 [#g49e2960] SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH path = (a)-[*1..5]->(b) -- 最大5ホップに制限 RETURN path $$) AS (path ag_catalog.agtype); **** LIMIT句の使用 [#tacefd67] SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH (a)-[*]->(b) RETURN a, b LIMIT 1000 -- 結果数制限 $$) AS (node_a ag_catalog.agtype, node_b ag_catalog.agtype); *** 2. PostgreSQL設定レベルでの制御 [#zf8c2f3f] -- セッションレベルでの制限 SET work_mem = '64MB'; -- ワーキングメモリ制限 SET statement_timeout = '30s'; -- クエリタイムアウト SET max_stack_depth = '2MB'; -- スタック深度制限 *** 3. 循環検出のためのクエリパターン [#w27a7046] -- 循環パスの検出(安全バージョン) SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH path = (start)-[*1..10]->(start) WHERE length(path) > 2 RETURN path, length(path) as cycle_length LIMIT 100 $$) AS (cycle_path ag_catalog.agtype, length ag_catalog.agtype); ** 監視とトラブルシューティング [#te4390f6] *** PostgreSQL側の監視 [#h19a676d] -- アクティブなクエリの確認 SELECT pid, query_start, state, query FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active' AND query LIKE '%cypher%'; -- メモリ使用量の確認 SELECT * FROM pg_stat_database WHERE datname = 'agedb'; *** よくあるエラーと解決方法 [#pcfd3723] **** エラー: function cypher(unknown, unknown) does not exist [#t53bd369] 解決: LOAD 'age'; を実行していない **** エラー: type "agtype" does not exist [#t7838c8a] 解決: 型指定を ag_catalog.agtype に変更 **** エラー: cannot execute CREATE TABLE in a read-only transaction [#jf8fd4ce] 解決: 書き込み用のトランザクションで実行するか、書き込み権限のあるセッションを使用 ** パフォーマンス最適化 [#r83f21f5] *** インデックスの作成 [#l13aa08c] -- プロパティインデックス CREATE INDEX idx_person_name ON sample_graph."Person" USING btree ((properties->>'name')); -- ラベルインデックス CREATE INDEX idx_vertex_label ON sample_graph._ag_label_vertex (label); *** メモリ設定の調整 [#r4110319] docker-compose.ymlに追加: environment: POSTGRES_SHARED_BUFFERS: "256MB" POSTGRES_WORK_MEM: "64MB" POSTGRES_MAINTENANCE_WORK_MEM: "128MB" ** まとめ [#z1f88280] *** PostgreSQL + AGEの安全性評価: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5) [#yfaebbbd] **** 利点 [#a3888d64] + **システム安定性**: PostgreSQLの堅牢なアーキテクチャ + **リソース制御**: 細かいメモリ・CPU制限が可能 + **プロセス分離**: 一つのクエリのクラッシュが他に影響しない + **監視容易性**: 豊富な統計情報とログ + **Neo4j互換性**: Cypherクエリ言語をサポート **** Neo4jからの移行における安全性向上 [#g3199ca7] - JVMヒープの制約から解放 - より予測可能なメモリ使用パターン - 標準的なRDBMS運用ノウハウが活用可能 - 企業環境での運用実績 **** 推奨運用方針 [#hfd8885e] + **開発時**: クエリにLIMIT句と深度制限を必ず付与 + **本番運用**: PostgreSQLの標準的な監視・制限設定を適用 + **パフォーマンス**: インデックス作成とクエリ最適化 + **バックアップ**: PostgreSQLの標準的なバックアップ戦略 PostgreSQL + AGEは、Neo4jで経験された循環参照によるシステムダウンの問題を効果的に回避できる、より安全で運用しやすい代替案として強く推奨できます。特に企業環境での本番運用においては、PostgreSQLの実績ある運用ノウハウを活用できることが大きなメリットとなります。 ** 参考資料 [#d481ed29] - [[Apache AGE公式サイト>https://age.apache.org/]] - [[PostgreSQL公式ドキュメント>https://www.postgresql.org/docs/]] - [[Model Context Protocol>https://spec.modelcontextprotocol.io/]]
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* 目次 [#g47abac4] #contents ** はじめに [#oe822bd5] Neo4jでの循環参照によるシステムダウンを経験した後、より安全で運用しやすいグラフデータベース環境を求めて、PostgreSQL + AGE拡張による代替環境の構築に取り組みました。本記事では、Docker環境での構築から安全性検証まで、実際の手順と検証結果を詳しく紹介します。 ** なぜPostgreSQL + AGEなのか [#o963d6f3] *** Neo4jの課題 [#zcdb0037] - JVMヒープメモリ枯渇によるシステム全体のクラッシュ - 循環参照時の予測困難なメモリ使用量 - 深い探索クエリでの無限ループ的な挙動 - 企業環境での運用ノウハウの不足 *** PostgreSQL + AGEの利点 [#n7874255] - PostgreSQLの20年以上の運用実績と安定性 - 厳格なメモリ・リソース制御機能 - プロセス分離による障害の局所化 - Cypherクエリ言語のサポート(Neo4jとの互換性) - 豊富な監視・運用ツール ** 環境構築 [#v51eecec] *** 必要なファイル構造 [#ta42bc81] project/ ├── docker-compose.yml ├── init-scripts/ │ └── init-age.sql └── examples/ └── age_examples.sql *** Docker Compose設定 [#u88f25c3] docker-compose.ymlファイルを作成します: version: '3.8' services: postgres-age: image: apache/age:latest container_name: postgres-age environment: POSTGRES_DB: agedb POSTGRES_USER: ageuser POSTGRES_PASSWORD: agepass POSTGRES_HOST_AUTH_METHOD: trust ports: - "5432:5432" volumes: - postgres_age_data:/var/lib/postgresql/data - ./init-scripts:/docker-entrypoint-initdb.d/ restart: unless-stopped healthcheck: test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U ageuser -d agedb"] interval: 10s timeout: 5s retries: 5 # オプション: pgAdmin(Webベースの管理ツール) pgadmin: image: dpage/pgadmin4:latest container_name: pgadmin-age environment: PGADMIN_DEFAULT_EMAIL: admin@example.com PGADMIN_DEFAULT_PASSWORD: admin ports: - "8080:80" depends_on: - postgres-age restart: unless-stopped volumes: postgres_age_data: *** AGE拡張初期化スクリプト [#a72045a0] init-scripts/init-age.sqlファイルを作成します: -- AGE拡張の有効化 CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS age; -- age_graphスキーマをパスに追加 SET search_path = ag_catalog, "$user", public; -- サンプルグラフの作成 SELECT create_graph('sample_graph'); -- 基本的なセットアップ関数 CREATE OR REPLACE FUNCTION setup_age_environment() RETURNS void AS $$ BEGIN -- AGEが正常にインストールされているかチェック IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM pg_extension WHERE extname = 'age') THEN RAISE EXCEPTION 'AGE extension is not installed'; END IF; -- グラフが作成されているかチェック IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM ag_catalog.ag_graph WHERE name = 'sample_graph') THEN PERFORM create_graph('sample_graph'); END IF; RAISE NOTICE 'AGE environment setup completed successfully'; END; $$ LANGUAGE plpgsql; -- セットアップ関数を実行 SELECT setup_age_environment(); *** 環境の起動 [#ua52cf3d] mkdir postgres-age-project cd postgres-age-project mkdir init-scripts examples # ファイルを配置した後 docker-compose up -d *** 接続確認 [#j8807ed7] docker exec -it postgres-age psql -U ageuser -d agedb # AGE拡張の確認 \dx 期待される出力: agedb=# \dx List of installed extensions Name | Version | Schema | Description ---------+---------+------------+------------------------------ age | 1.5.0 | ag_catalog | AGE database extension plpgsql | 1.0 | pg_catalog | PL/pgSQL procedural language (2 rows) ** MCP (Model Context Protocol) 接続設定 [#id79c828] *** 前提条件 [#jddc8ad0] npm install -g @modelcontextprotocol/server-postgres *** Claude Desktop設定 [#i4a9ac65] Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json { "mcpServers": { "postgres-age": { "command": "npx", "args": [ "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://ageuser:agepass@localhost:5432/agedb" ], "env": { "POSTGRES_CONNECTION_STRING": "postgresql://ageuser:agepass@localhost:5432/agedb" } } } } *** Windsurf設定 [#w2c6bc50] Windows: %APPDATA%\Windsurf\User\settings.json { "mcp": { "servers": { "postgres-age": { "command": "npx", "args": [ "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://ageuser:agepass@localhost:5432/agedb" ], "env": { "POSTGRES_CONNECTION_STRING": "postgresql://ageuser:agepass@localhost:5432/agedb" } } } } } ** AGE使用時の重要なポイント [#z24c96d9] *** 基本設定(毎回必須) [#e6c8ad17] AGEを使用する際は、毎回以下の設定が必要です: LOAD 'age'; SET search_path = ag_catalog, "$user", public; *** 型指定の注意点 [#xf88401f] Cypherクエリでは、戻り値の型を必ず ag_catalog.agtype と明示的に指定する必要があります: -- ❌ 間違い SELECT * FROM cypher('sample_graph', $$ MATCH (n) RETURN n $$) AS (node agtype); -- ✅ 正しい SELECT * FROM cypher('sample_graph', $$ MATCH (n) RETURN n $$) AS (node ag_catalog.agtype); *** 基本的なクエリ例 [#fd69fe4d] **** ノードの検索 [#ba54cd5c] SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH (n:Person) RETURN n.name, n.age $$) AS (name ag_catalog.agtype, age ag_catalog.agtype); **** リレーションシップの検索 [#k04c8944] SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH (a:Person)-[r:KNOWS]->(b:Person) RETURN a.name, type(r), b.name $$) AS (person_a ag_catalog.agtype, rel_type ag_catalog.agtype, person_b ag_catalog.agtype); **** パス検索 [#p47ef66b] SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH path = (a:Person)-[:KNOWS*1..3]->(b:Person) WHERE a.name = 'John' RETURN path $$) AS (path ag_catalog.agtype); ** 循環参照安全性の検証 [#p81ac096] *** テスト概要 [#obfaebaa] Neo4jで経験した循環参照によるシステムダウンの問題が、PostgreSQL + AGEでも発生するかを検証しました。 *** パフォーマンステスト結果 [#j8dcc39b] デカルト積を使った負荷テストを実行: # 基本接続とAGE設定 LOAD 'age'; SET search_path = ag_catalog, "$user", public; # 4ノードの組み合わせ(3^4 = 81通り) SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH (a), (b), (c), (d) RETURN count(*) as total_combinations $$) AS (total ag_catalog.agtype); # 10ノードの組み合わせ(3^10 = 59,049通り) SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH (a), (b), (c), (d), (e), (f), (g), (h), (i), (j) RETURN count(*) as extreme_combinations $$) AS (total ag_catalog.agtype); *** テスト結果 [#sa54ad58] |ノード組み合わせ数|結果|実行時間|状態| |---|---|---|---| |4ノード (3^4)|81 combinations|正常|✅| |6ノード (3^6)|729 combinations|正常|✅| |8ノード (3^8)|6,561 combinations|正常|✅| |10ノード (3^10)|59,049 combinations|正常|✅| すべてのテストで**システムダウンは発生せず**、正常に結果が返されました。 *** 安全性の理由 [#qe3ac2d9] **** PostgreSQLの堅牢なアーキテクチャ [#i301233c] - 20年以上の実績による安定性 - 成熟したメモリ管理システム - プロセス分離による障害の局所化 **** リソース制御機能 [#f031bcce] - work_mem: ワーキングメモリの制限 - statement_timeout: クエリタイムアウトの設定 - max_stack_depth: スタック深度の制限 **** JVMの制約からの解放 [#w10cd27a] - Neo4jのJVMヒープサイズ制限なし - より予測可能なメモリ使用パターン ** 循環参照対策のベストプラクティス [#z4f9be51] *** 1. クエリレベルでの制御 [#rf3b7524] **** パス長制限の明示的な指定 [#g49e2960] SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH path = (a)-[*1..5]->(b) -- 最大5ホップに制限 RETURN path $$) AS (path ag_catalog.agtype); **** LIMIT句の使用 [#tacefd67] SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH (a)-[*]->(b) RETURN a, b LIMIT 1000 -- 結果数制限 $$) AS (node_a ag_catalog.agtype, node_b ag_catalog.agtype); *** 2. PostgreSQL設定レベルでの制御 [#zf8c2f3f] -- セッションレベルでの制限 SET work_mem = '64MB'; -- ワーキングメモリ制限 SET statement_timeout = '30s'; -- クエリタイムアウト SET max_stack_depth = '2MB'; -- スタック深度制限 *** 3. 循環検出のためのクエリパターン [#w27a7046] -- 循環パスの検出(安全バージョン) SELECT * FROM ag_catalog.cypher('sample_graph', $$ MATCH path = (start)-[*1..10]->(start) WHERE length(path) > 2 RETURN path, length(path) as cycle_length LIMIT 100 $$) AS (cycle_path ag_catalog.agtype, length ag_catalog.agtype); ** 監視とトラブルシューティング [#te4390f6] *** PostgreSQL側の監視 [#h19a676d] -- アクティブなクエリの確認 SELECT pid, query_start, state, query FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active' AND query LIKE '%cypher%'; -- メモリ使用量の確認 SELECT * FROM pg_stat_database WHERE datname = 'agedb'; *** よくあるエラーと解決方法 [#pcfd3723] **** エラー: function cypher(unknown, unknown) does not exist [#t53bd369] 解決: LOAD 'age'; を実行していない **** エラー: type "agtype" does not exist [#t7838c8a] 解決: 型指定を ag_catalog.agtype に変更 **** エラー: cannot execute CREATE TABLE in a read-only transaction [#jf8fd4ce] 解決: 書き込み用のトランザクションで実行するか、書き込み権限のあるセッションを使用 ** パフォーマンス最適化 [#r83f21f5] *** インデックスの作成 [#l13aa08c] -- プロパティインデックス CREATE INDEX idx_person_name ON sample_graph."Person" USING btree ((properties->>'name')); -- ラベルインデックス CREATE INDEX idx_vertex_label ON sample_graph._ag_label_vertex (label); *** メモリ設定の調整 [#r4110319] docker-compose.ymlに追加: environment: POSTGRES_SHARED_BUFFERS: "256MB" POSTGRES_WORK_MEM: "64MB" POSTGRES_MAINTENANCE_WORK_MEM: "128MB" ** まとめ [#z1f88280] *** PostgreSQL + AGEの安全性評価: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5) [#yfaebbbd] **** 利点 [#a3888d64] + **システム安定性**: PostgreSQLの堅牢なアーキテクチャ + **リソース制御**: 細かいメモリ・CPU制限が可能 + **プロセス分離**: 一つのクエリのクラッシュが他に影響しない + **監視容易性**: 豊富な統計情報とログ + **Neo4j互換性**: Cypherクエリ言語をサポート **** Neo4jからの移行における安全性向上 [#g3199ca7] - JVMヒープの制約から解放 - より予測可能なメモリ使用パターン - 標準的なRDBMS運用ノウハウが活用可能 - 企業環境での運用実績 **** 推奨運用方針 [#hfd8885e] + **開発時**: クエリにLIMIT句と深度制限を必ず付与 + **本番運用**: PostgreSQLの標準的な監視・制限設定を適用 + **パフォーマンス**: インデックス作成とクエリ最適化 + **バックアップ**: PostgreSQLの標準的なバックアップ戦略 PostgreSQL + AGEは、Neo4jで経験された循環参照によるシステムダウンの問題を効果的に回避できる、より安全で運用しやすい代替案として強く推奨できます。特に企業環境での本番運用においては、PostgreSQLの実績ある運用ノウハウを活用できることが大きなメリットとなります。 ** 参考資料 [#d481ed29] - [[Apache AGE公式サイト>https://age.apache.org/]] - [[PostgreSQL公式ドキュメント>https://www.postgresql.org/docs/]] - [[Model Context Protocol>https://spec.modelcontextprotocol.io/]]
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