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Jmeter란?

  • Apache에서 자바로 만든 웹 애플리케이션 성능 테스트 오픈 소스입니다.
  • 위의 그림과 같은 GUI를 지원합니다.

테스트 용어

  • Thread Group : 테스트에 사용될 스레드 개수, 스레드 1개당 사용자 1명
  • Sampler : 사용자의 액션 (예: 로그인, 게시물 작성, 게시물 조회 등)
  • Listener : 응답을 받아 리포팅, 검증, 그래프 등 다양한 처리
  • Configuration : Sampler 또는 Listener가 사용할 설정 값 (쿠키, JDBC 커넥션 등)
  • Assertion : 응답 확인 방법 (응답 코드, 본문 내용 비교 등)

예시

  • Thread 개수가 1000 개이고, Ramp-up Period가 60, Loop Count가 10이면
    • 1000명의 유저가 60초 동안 10번 반복해서 요청 보낸다는 의미
  • Sampler - 사용자의 액션
    • 프로토콜, IP, 포트, HTTP, PATH 등을 지정 가능
    • Parameter와 Body 도 넘길 수 있음

설치 (MAC)

Homebrew 로 설치

  • MAC 기준 설치 및 실행
brew install jmeter
  • 실행
    open /opt/homebrew/bin/jmeter

소스 다운로드로 설치

cd apache-jmeter-5.6.2 

./bin/jmeter.sh
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HTML 보고서 만들기 (Mac - Homebrew)

  • Graph 차트로 만든 보고서를 csv로 저장한 후에 HTML로 보고서를 생성할 수 있다.

그래프 보고서 생성

  • 결과 파일 csv 저장하기 위해 경로 설정
    • Wirte result to file/Read from file
  • 설정 시 뜨는 오류는 무시해도 됨

HTML 보고서 생성

  • 보고서 설정
    • 상단의 Tool - Generate HTML 선택
      • csv: 그래프 차트 저장으로 생성된 CSV
      • properties: /bin/jmeter/jmeter.properties 선택
    • homebrew
      • properties: /opt/homebrew/Cellar/jmeter/버전/libexec/bin/jmeter.properties 선택
    • 결과 html 저장 경로
      • 빈 디렉토리어야 함. 따라서 새로운 폴더 생성

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Jmeter란?

  • Apache에서 자바로 만든 웹 애플리케이션 성능 테스트 오픈 소스입니다.
  • 위의 그림과 같은 GUI를 지원합니다.

테스트 용어

  • Thread Group : 테스트에 사용될 스레드 개수, 스레드 1개당 사용자 1명
  • Sampler : 사용자의 액션 (예: 로그인, 게시물 작성, 게시물 조회 등)
  • Listener : 응답을 받아 리포팅, 검증, 그래프 등 다양한 처리
  • Configuration : Sampler 또는 Listener가 사용할 설정 값 (쿠키, JDBC 커넥션 등)
  • Assertion : 응답 확인 방법 (응답 코드, 본문 내용 비교 등)

예시

  • Thread 개수가 1000 개이고, Ramp-up Period가 60, Loop Count가 10이면
    • 1000명의 유저가 60초 동안 10번 반복해서 요청 보낸다는 의미
  • Sampler - 사용자의 액션
    • 프로토콜, IP, 포트, HTTP, PATH 등을 지정 가능
    • Parameter와 Body 도 넘길 수 있음

테스트 수행

  • 아래처럼 생각하면 좋다
    • Thread Group 추가 - 테스트 설정
    • Sampler 추가 - 요청 관련 설정
    • Listener 추가 - 테스트 결과 확인

Add Thread Group

  • 테스트 세팅
    • Thread, Ramp up, Loop Count

Add Sampler - HTTP Request

  • 요청 세팅
    • 프로토콜, url, port, body 등 세팅

Add Listener - Summary Report

  • 상단 초록색 실행 아이콘 눌렀을 때, 그. 테스트 결과 확인
    • samplers: 표본 수
    • Average: 응답 시간 (ms)
    • Min: 응답 시간 (ms)
    • Max: 응답 시간 (ms)
    • Error: 400 / 500 번대 응답 코드 비율
    • Throughput: TPS(Transaction Per Second) 초당 처리량
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rsync

  • remote sync의 약자
  • unix 및 linux 시스템에서 파일을 효율적으로 전송 및 동기화 하기 위한 유틸리티
  • 로컬/원격지 모두 동기화 가능
  • 변경된 사항만 빠르게 동기화가 가능
  • scp보다 빠르고 효율적

옵션 정리

-v: verbosity를 높이는 방법으로, 과정을 더 상세히 출력
-z: compress를 주는 옵션으로, 파일을 압축해서 복사. 용량이 큰 파일에 대해 사용
-h: 인간이 읽을 수 있는 형태로 복사 결과 출력
-a: Archive 모드로, symlink, 권한등의 속성을 그대로 복사. 항상 넣어 주는게 좋음
-l: symlink 형태로 복사
-p: 파일과 디렉토리들의 권한을 유지
-g: 그룹 속성을 유지
-o: 소유자 속성을 유지
-r: 디렉토리를 복사할 때 사용하는 옵션. -a 옵션을 사용할 경우 -a 안에 포함되어 있으므로 사용하지 않아도 됨

로컬에서 로컬로 파일 복사하기

  • 모든 속성 유지, 전송 과정 로그 상세화, 복사 결과 출력
    • 파일 용량이 적은 파일일 경우 -z 옵션 생략
rsync -avh <file_path> <target_path>
  • 특정 파일 제외
rsync -avh --exclude <제외할_파일_path> <file_path> <target_path>

# txt 확장자 파일만 제외할 때
rsync -avh --exclude '*.txt' <file_path> <target_path>

# 복수개의 확장자에 대해 제외할 때
rsync -avh --exclude={'*.txt', '*.iso'} <file_path> <target_path>

서버에 파일 보내기

  • scp 이용
scp -rp <file_path> <server_user>@<server_host>:<target_directory>
  • rsync 이용
    • 전송하는 파일 크기가 너무 클 때 대신해서 사용
rsync --avz <file_path> <server_user>@<server_host>:<target_directory>
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기본 설정 및 포트

  • 기본 포트는 7474와 7687
    • http 포트: 7474
    • bolt 포트: 7687
  • 컨테이너 기본 데이터 저장 위치 경로: /data
  • 컨테이너 기본 로그 저장 위치 경로: /logs
  • 컨테이너 설정 저장 위치 경로: /conf
  • 컨테이너 기본 플러그인 위치 경로: /plugins
  • 기본 유저 정보는
    • 관리자 계정은 반드시 유저 이름이 neo4j이어야 하며, password는 8글자 이상이어야 한다.
      • user: neo4j
      • passwd: 1231231212
    • 환경변수로 넣는 방법
      • NEO4J_AUTH=username/password
    • 인증 파일을 넣어주는 방법
      • NEO4J_AUTH_FILE=/run/secrets/neo4j_auth_file
    • 인증을 개발용 목적으로 끄고 싶다면
      • env에서 NEO4J_AUTH=none으로 설정

예시

  • docker-compose 파일
services:
  neo4j:
    image: neo4j:5.25.1-community-bullseye
    container_name: graphdb
    restart: always
    ports:
      - 7687:7687
      - 7474:7474
    volumes:
      - ./data:/data
      - ./logs:/logs
      - ./plugins:/plugins
    env_file:
      - .env
    networks:
      - proxy
networks:
  proxy:
    external: true
  • .env 파일
NEO4J_AUTH=username/password
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Graph DB 핸들링

  • MATCH 로 조회한 데이터는 전부 Map으로 매핑된 데이터들
    • 따라서 쿼리한 데이터를 가져올 때 GET 메서드로 데이터를 가져와야 함
    • 아래는 처음에 짰던 코드
      • 코드가 길고 가독성도 별로라서 다른 방안 고민 중 - 아래에 수정 내용 추가
result, queryErr := dbCon.Query(GetWordAndRelatedWord, map[string]interface{}{"word": word})

if queryErr != nil {
    log.Printf("[SEARCH] Query Word Error: %v", queryErr)
    return []SearchWordResult{}, queryErr
}

var queryResult []SearchWordResult

for _, data := range result {

    name, isName := data.Get("name")

    if !isName {
        log.Printf("[SEARCH] No Name Found. Ignore. Word: %s", word)
        continue
    }

    description, isDescription := data.Get("description")

    if !isDescription {
        log.Printf("[SEARCH] No Description Found. Ignore. Word: %s", word)
        continue
    }

    createdAt, isCreatedAt := data.Get("created_at")

    if !isCreatedAt {
        log.Printf("[SEARCH] No CreatedAt Found. Ignore. Word: %s", word)
        continue
    }

    updatedAt, isUpdatedAt := data.Get("updated_at")  

    if !isUpdatedAt {
        log.Printf("[SEARCH] No UpdatedAt Found. Ignore. Word: %s", word)
        continue
    }

    category, isCategory := data.Get("category")  

    if !isCategory {

        log.Printf("[SEARCH] No Category Found. Ignore. Word: %s", word)

        continue

    }

    createdBy, isCreatedBy := data.Get("created_by")

    if !isCreatedBy {
        log.Printf("[SEARCH] No CreatedBy Found. Ignore. Word: %s", word)
        continue
    }

    var node = SearchWordResult{
        Name: name.(string),
        Category: category.(string),
        Description: description.(string),
        CreatedBy: createdBy.(string),
        CreatedAt: createdAt.(string),
        UpdatedAt: updatedAt.(string),
    }
    queryResult = append(queryResult, node)

}

데이터 핸들링 수정

  • 처음에는 위처럼 데이터를 핸들링 했지만, 읽는 노드 개수가 여러개가 됨에 따라 그 데이터 형태가 달라졌다.
    • 따라서 쿼리 방식을 바꿔야 했고, 데이터 형태 파악부터 해야 했다.
      • 데이터는 배열 안에 각각 노드 Label에 따라 노드들이 배열에 담겨있었다.
      • 따라서 쿼리 결과를 iteration 하며, 각각 label과 함께 나온 데이터를 핸들링하게 끔 수정했다.
    • 쿼리 결과를 GET해서 가져왔을 때, 그 타입이 any 였다.
      • 때문에 이를 dbtype.Node로 캐스팅하고, Node의 Properties를 뽑아와 사용했다.
        • dbType은 neo4j에서 제공하는 노드 타입
        • properties는 map[string]any 타입

responseMap := make(map[string]*SearchWordResult)

for _, data := range result {
    wNode, isNode := data.Get("word")

    if !isNode {
        log.Printf("[SEARCH] No Node Found")
        continue
    }

    targetNode := wNode.(dbtype.Node)

    rNode, isRelated := data.Get("related")

    if !isRelated {
        log.Printf("[SEARCH] No Related Node Found")
        continue    
    }

    relatedNodeList := rNode.(dbtype.Node)

    wordeNode := SearchWordItem{
        Name: targetNode.GetProperties()["name"].(string),
        Category: targetNode.GetProperties()["category"].(string),
        Description: targetNode.GetProperties()["description"].(string),
        CreatedBy: targetNode.GetProperties()["created_by"].(string),
        CreatedAt: targetNode.GetProperties()["created_at"].(string),
        UpdatedAt: targetNode.GetProperties()["updated_at"].(string),
    }

    relatedNode := SearchWordItem{
        Name: relatedNodeList.GetProperties()["name"].(string),
        Category: relatedNodeList.GetProperties()["category"].(string),
        Description: relatedNodeList.GetProperties()["description"].(string),
        CreatedBy: relatedNodeList.GetProperties()["created_by"].(string),
        CreatedAt: relatedNodeList.GetProperties()["created_at"].(string),
        UpdatedAt: relatedNodeList.GetProperties()["updated_at"].(string),
    }

    if _, exists := responseMap[wordeNode.Name]; !exists {
        responseMap[wordeNode.Name] = &SearchWordResult{
            Word: wordeNode,
            Related: []SearchWordItem{},
        }
    }

    responseMap[wordeNode.Name].Related = append(responseMap[wordeNode.Name].Related, relatedNode)

}

var responseList []SearchWordResult

for _, response := range responseMap {
    responseList = append(responseList, *response)
}

노드 및 관계 읽기

  • 아래 쿼리 방식은 관계를 통한 조회이다.
    • relations가 RELATED 혹은 PARENT 인 노드 관계들을 조회하고
    • 1..2 는 hop에 관한 내용이다
      • 1 은 직접적으로 연관된 노드들
      • 2는 중간에 노드가 하나 있는 노드들
    • 조회에 성공한 노드들 정보를 리턴한다
      • SQL과 동일하게 DISTINCT 해서 리턴
      • word의 경우 name 프로퍼티에 대한 조건 쿼리랑 동일하기 때문에 하나 혹은 동일한 이름을 가진 노드들 리턴
      • related의 경우, 특정 이름을 가진 노드와 1홉 혹은 2홉의 관계를 가진 모든 노드들
MATCH (w:Word {name: $word})-[:RELATED|PARENT*1..2]-(related:Word)
RETURN DISTINCT word, related

관계 property 설정

  • 실제 짜서 사용중인 코드이다. 아래처럼 관계를 설정한다.
    • 방향이 설정되지 않은 관계는 RELATED
    • 부모/자식 노드들의 관계를 PARENT / CHILDREN이라는 관계로 정의함
// Create Relations
var CreateWordRelatinon = `
    MATCH (w1:Word{name: $name1}), (w2:Word{name: $name2})
    MERGE (w1)-[r:RELATED]-(w2)
    SET r.weight = $weight
`

// Create Relations; w1 is Parent, w2 is Children
var CreateWordParent = `
    MATCH (w1:Word{name: $name1}), (w2:Word{name: $name2})
    MERGE (w1)-[r:PARENT]->(w2)
    SET r.weight = $weight
`

// Create Relations; w2 is Parent, w1 is Children
var CreateWordChildren = `
    MATCH (w1:Word{name: $name1}), (w2:Word{name: $name2})
    MERGE (w1)-[r:CHILDREN]->(w2)
    SET r.weight = $weight
`
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계속 적을 글

  • 본 글은 계속해서 적어갈 예정

Create

  • 메서드 설명
    • CREATE: 동일한 내용의 노드가 있더라도 생성함
    • MERGE: 동일한 노드가 있다면 무시하고 진행함
  • 쿼리 문에 들어갈 파라미터들은 Prepared 하게 런타임에서 주입
    • Golang에서는 map 에 담아서 사용
CREATE 
(p:Person {name: $name, age: $age, languages: $languages})-[l:LIKES]->(t:Technology {name: $tech})

MERGE 
(p:Person {name: $name, age: $age, languages: $languages})-[l:LIKES]->(t:Technology {name: $tech})

// 각각 노드 생성하고 관계 추가
MERGE (a:Person {name: $name})
MERGE (b:Person {name: $friend})
MERGE (a)-[friendship:KNOWS {since: $friendsSince}]->(b)

// Golang
queryArguments := map[string]interface{}{
    "name": name,
    "age": age,
    "languages": languageList,
    "tech": techName,
}

queryErr := dbCon.Insert(CreatePersonQuery, queryArguments)

Select(Match)

  • ExecuteQuery 로 쿼리 수행하고, 나온 데이터를 핸들링한다.
    • []*db.Record 타입으로 리턴됨
내가 핸들링한 방법
  • dbtype.node 의 Props로 감싸고, 키 값으로 처리
  • 공식문서는 AsMap()으로 처리
// ============== 내가 한 방식 ==============
for _, record := range result {
    person, isPersonExist := record.Get("p")

    if !isPersonExist {
        log.Printf("[SINGLE_PERSON] No Person Data Found: %v", isPersonExist)
        continue
    }

    log.Printf("[SINGLE_PERSON] Get single person: %v", person)

    personProperties := person.(dbtype.Node).Props

    personData := Person{
        Name: personProperties["name"].(string),
        Age: personProperties["age"].(string),
        Languages: personProperties["languages"].([]string),
    }

    personList = append(personList, personData)
}

// ============== 공식문서 ==============
 if employeesN := org.AsMap()["employeesN"].(int64);
       employeesN < employeeThreshold {
        err = addPersonToOrganization(ctx, tx, name, orgId)

        if err != nil {
            return nil, err
            // Transaction will roll back
            // -> not even Person is created!
        }
    }
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공식 문서

Golang으로 연결

  • neo4j 드라이버 설치
    • 연결의 인증은 여러 방식이 있음; BasicAuth, BearerAuth, AuthToken, CustomAuth, ...
    • 본 예시는 유저 이름과 패스워드로 인증하는 방식
go get -u github.com/neo4j/neo4j-go-driver/v5/neo4j
  • 드라이버 인스턴스 생성
import (
    "github.com/neo4j/neo4j-go-driver/v5/neo4j"
    "github.com/neo4j/neo4j-go-driver/v5/neo4j/db"
)

func main() {
    driver, err := neo4j.NewDriverWithContext(
        "neoj4://<DATABASE_URI>:<DATABASE_PORT>,
        neo4j.BasicAuth(<USER>, <PASSWD>, ""),
    )
}
  • 연결 체크
import (
    "context"

    "github.com/neo4j/neo4j-go-driver/v5/neo4j"
    "github.com/neo4j/neo4j-go-driver/v5/neo4j/db"
)

func main() {
    driver, err := neo4j.NewDriverWithContext(
        "neoj4://<DATABASE_URI>:<DATABASE_PORT>,
        neo4j.BasicAuth(<USER>, <PASSWD>, ""),
    )

    ctx := context.Background()

    err := driver.VerifyConnectivity(ctx)

    if err != nil {
        log.Printf("[GRAPH_DB] Check Connection Error: %v", err)
        return err
    }

    defer driver.Close(ctx)

    return nil
}

Golang으로 쿼리

  • 쿼리 실행
    • ExecuteQuery 메서드로 쿼리 실행
import (
    "context"

    "github.com/neo4j/neo4j-go-driver/v5/neo4j"
    "github.com/neo4j/neo4j-go-driver/v5/neo4j/db"
)

func main() {
    driver, err := neo4j.NewDriverWithContext(
        "neoj4://<DATABASE_URI>:<DATABASE_PORT>,
        neo4j.BasicAuth("<USER>", "<PASSWD>", ""),
    )

    ctx := context.Background()

    // 쿼리 실행
    result, queryErr := neo4j.ExecuteQuery(
        ctx, 
        driver, 
        "MERGE (n:Node {name:"$nodeName"})", // Node라는 유니크 노드 생성
        []map[string]interface{ // 파라미터 생성. nodeName에 들어갈 값
            nodeName: "New Node"
        }, 
        neo4j.EagerResultTransformer, // 쿼리 결과 변환
        neo4j.ExecuteQueryWithDatabase("neo4j"),
    )

    if queryErr != nil {
        return nil, queryErr
    }

    defer db.Close(ctx)

    for _, record := range result.Records {
        log.Printf("[GRAPH_DB] Query Result: %v", record.Values...)
    }

    // 쿼리 결과에 대한 요약
    log.Printf("The query `%v` returned %v records in %+v.\n",
        result.Summary.Query().Text(), len(result.Records),
        result.Summary.ResultAvailableAfter())
}
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  • 아래는 쿼리문이 아니라 표현식이다.

(:nodes)-[:ARE_CONNECTED_TO]->(:otherNodes)
  • () 기호는 노드를 의미함
  • -[]-> 는 노드 간의 관계를 의미함
  • 각 노드와 관계에 대해 properties를 할당함
  • 노드들은 특정 라벨에 의해 그룹화 될 수 있음
    • 라벨은 테이블, 노드는 레코드라고 생각할 수 있음

노드 변수

  • SQL의 Alias라고 생각하면 됨.
    • 즉 쿼리에서의 변수 선언
  • 노드 앞에 : 가 없다면 그 자체가 변수가 되어버림
    • 이건 관계에서도 동일함
// 변수 없을 때
MATCH (:Person)
Return Person


// 변수 있을 때
MATCH (p:Person)
RETURN p

// 변수만 돌려줌
MATCH (Person)
RETURN Person

관계

  • 관계는 언제나 화살표로 방향을 가지고 있음
  • 방향이 선언되지 않은 경우 MATCH 구문을 사용함
    • 방향이 특정되지 않았다는 것은, 어느 방향으로든 가능하다는 의미
  • 아래 예시는 쿼리문이 아니라 설명임
  • // 오른쪽 방향 [p:Person]-[:LIKES]->(t:Technology)

// 왼쪽방향
[p:Person]<-[:LIKES]-(t:Technology)

// 방향 없을 때
(p:Person)-[:LIKES]-(t:Technology)


### 관계 타입
* 관계 타입은 자연어 처럼 노드들이 서로 관계하는지를 알려준다
* 관계 타입은 **관계들을 카테고리 화** 시킨다.
    * 이는 라벨이 노드들을 하나로 묶는것과 비슷한 역할
* 또한 노드들이 서로 어떻게 관계하는지를 설명한다

```cypher
MATCH (p:Person)-[r:LIKES]->(t:Technology)
RETURN p,r,t

다양한 관계들

  • 관계라는게 매개 테이블 처럼 생각하면 될 것 같다.

CREATE
  (alice:Person {name:'Alice', age: 38, eyes: 'brown'}),
  (bob:Person {name: 'Bob', age: 25, eyes: 'blue'}),
  (charlie:Person {name: 'Charlie', age: 53, eyes: 'green'}),
  (daniel:Person {name: 'Daniel', eyes: 'brown'}),
  (eskil:Person {name: 'Eskil', age: 41, eyes: 'blue'}),
  (alice)-[:KNOWS]->(bob),
  (alice)-[:KNOWS]->(charlie),
  (bob)-[:KNOWS]->(daniel),
  (charlie)-[:KNOWS]->(daniel),
  (bob)-[:MARRIED]->(eskil)

Properties

  • 노드와 관계 모두에 추가될 수 있는 데이터 타입들
  • properties는 {key: 'value'} 로 담는다
// 프로퍼티 생성
CREATE (p:Person {name:'Sally'})-[r:IS_FRIENDS_WITH]->(p:Person {name:'John'})
RETURN p, r

// 이건 쿼리가 아님
(p:Person {name: "Sally"})-[r:LIKES]->(g:Technology {type: "Graphs"})

쿼리문

// 생성
CREATE (p:Person {name: "Sally"})-[r:LIKES]->(t:Technology {type: "Graphs"})

// 조회
MATCH (p:Person {name: "Sally"})-[r:LIKES]->(t:Technology {type: "Graphs"})
RETURN p,r,t

// 조회
MATCH (p:Product)
RETURN p.productName, p.unitPrice
ORDER BY p.unitPrice DESC
LIMIT 10;

// WHERE 문 이용한 조회
MATCH (p:Product)
WHERE p.productName = 'Chocolade'
RETURN p.productName, p.unitPrice;

// properties 조회
MATCH (p:Product {productName:'Chocolade'})
RETURN p.productName, p.unitPrice;

// IN 이용한 조회
MATCH (p:Product)
WHERE p.productName IN ['Chocolade','Chai']
RETURN p.productName, p.unitPrice;

// LIKE 이용한 조회
MATCH (p:Product)
WHERE p.productName STARTS WITH 'C' AND p.unitPrice > 100
RETURN p.productName, p.unitPrice;

// 정규식을 이용한 조회
MATCH (p:Product)
WHERE p.productName =~ '^C.*'
RETURN p.productName, p.unitPrice

// JOIN 을 이용한 조회
MATCH (p:Product {productName:'Chocolade'})<-[:ORDERS]-(:Order)<-[:PURCHASED]-(c:Customer)
RETURN DISTINCT c.companyName;

OPTIONAL MATCH

  • optional match는 OUTER JOIN 과 같음
  • MATCH (c:Customer {companyName:'Drachenblut Delikatessen'}) OPTIONAL MATCH (p:Product)<-[o:ORDERS]-(:Order)<-[:PURCHASED]-(c) RETURN p.productName, toInteger(sum(o.unitPrice * o.quantity)) AS volume ORDER BY volume DESC;

인덱싱

CREATE INDEX Product_productName IF NOT EXISTS FOR (p:Product) ON p.productName;
CREATE INDEX Product_unitPrice IF NOT EXISTS FOR (p:Product) ON p.unitPrice;
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NeoJ4 특징

  • https://neo4j.com/docs/getting-started/whats-neo4j/
  • 가장 많이 사용되는 그래프 데이터베이스 중 하나
  • Cypher라는 선언전 쿼리 언어 사용
    • SQL 과 유사함
  • 노드와 관계에 대한 쿼리
  • 클러스터를 형성해서 분산 처리 가능
  • AuraDB는 클라우드 서비스
  • 도커 이미지도 있음
  • 쿠버네티스도 있음

표현식

  • 아래는 Cypher를 이용한 노드 간의 관계를 표현한 내용이다.
(:nodes)-[:ARE_CONNECTED_TO]->(:otherNodes)
  • () 기호는 노드를 의미함
  • -[]-> 는 노드 간의 관계를 의미함
  • 각 노드와 관계에 대해 properties를 할당함
  • 노드들은 특정 라벨에 의해 그룹화 될 수 있음
    • 라벨은 테이블, 노드는 레코드라고 생각할 수 있음
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