購入管理のCypherクエリ

購入管理のCypherクエリ

購入頻度(日付順)と数量確認

MATCH (:Store)-[r:PURCHASED_ON]->(i:Item {name: "たい"})
RETURN r.date AS date, r.quantity AS quantity
ORDER BY r.date

Pythonで r.date を日付に変換して、間隔(差分)を出せば
「何日おきに買っているか」がわかる

店舗別の購入回数

MATCH (s:Store)-[r:PURCHASED_ON]->(i:Item {name: "たい"})
RETURN s.name AS store, COUNT(*) AS times
ORDER BY times DESC

店舗依存度が見える(1店舗に集中?複数利用?)

価格と日付の傾向(最安値・平均)

MATCH (:Store)-[r:PURCHASED_ON]->(i:Item {name: "たい"})
RETURN r.date AS date, r.unit_price AS unit_price
ORDER BY r.date

折れ線グラフにして価格のトレンドを可視化

Neo4jから価格履歴をクエリで取得

MATCH (s:Store {name: "COOP ユーコープ 袋井町店"})-[r:PURCHASED_ON]->(i:Item {name: "たい"})
RETURN r.date AS date, r.unit_price AS unit_price
ORDER BY r.date

現在のNeo4jへの登録処理を確認するには
「現在の登録処理(ノード・リレーション構造)」を確認するには、Neo4j Browser または Cypher シェルでグラフ全体や構造を可視化するクエリを実行するのが基本

MATCH (n)-[r]->(m) RETURN n, r, m LIMIT 100

これで
ノード(n, m)とリレーション(r)を100件まで表示
実際のノードの種類(Store、Item)と関係(PURCHASED_ON)が図で確認できる

次に
✅ 目的
「同じ商品を複数店舗で購入した履歴がある場合に、最も安かった店舗と価格を一覧表示」する。

MATCH (s:Store)-[r:PURCHASED_ON]->(i:Item)
WITH i.name AS item, r.unit_price AS price, s.name AS store
ORDER BY item, price ASC
WITH item, collect({store: store, price: price}) AS store_prices
RETURN item, store_prices[0].store AS cheapest_store, store_prices[0].price AS min_price
ORDER BY item

商品ごとの最安値店舗一覧
が表示可能

🧠 解説
* MATCH で Store → PURCHASED_ON → Item の関係を取得
* WITH + ORDER BY で商品ごとに価格の安い順に並べる
* collect(…)[0] で最も安かった店舗と価格を取得

✅ 特定の商品だけ調べたい場合
例えば “たい” という商品に絞りたい場合

MATCH (s:Store)-[r:PURCHASED_ON]->(i:Item {name: "たい"})
RETURN s.name AS store, r.unit_price AS price
ORDER BY price ASC
LIMIT 1

これを pythonコードにすると

 vim cheapest_store.py

from neo4j import GraphDatabase
import pandas as pd

# Neo4jの接続情報を入力
uri = "bolt://localhost:7687"
auth = ("neo4j", "あなたのパスワード")  # ここを実際のパスワードに書き換えてください

driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=auth)

def fetch_cheapest_store_per_item(tx):
    query = """
    MATCH (s:Store)-[r:PURCHASED_ON]->(i:Item)
    WITH i.name AS item, r.unit_price AS price, s.name AS store
    ORDER BY item, price ASC
    WITH item, collect({store: store, price: price}) AS store_prices
    RETURN item, store_prices[0].store AS cheapest_store, store_prices[0].price AS min_price
    ORDER BY item
    """
    result = tx.run(query)
    return [record.data() for record in result]

with driver.session() as session:
    records = session.execute_read(fetch_cheapest_store_per_item)

driver.close()

# 表形式で出力
df = pd.DataFrame(records)
print(df.to_string(index=False))

で実行

            item      cheapest_store  min_price
  COジョウエラミックスナッツ     COOP ユーコープ 袋井町店        298
      COゼリーエネルギー     COOP ユーコープ 袋井町店        118
   COゼリーエネルギー60F     COOP ユーコープ 袋井町店        178
          CO冷凍茶豆     COOP ユーコープ 袋井町店        158
   おかめ納豆 まろやか旨味ミ             ピアゴ 袋井店         97
          かつおたたき     COOP ユーコープ 袋井町店        398
       きゅうり/丸数農園             とれたて食楽部        150
      きゅうり/河井 恵美             とれたて食楽部        100
     ごぼう/とれたて食楽部             とれたて食楽部        280
            ししゃも     COOP ユーコープ 袋井町店        298
       じゃが芋/澤口正則             とれたて食楽部        250
      その他切り花/竹原秀             とれたて食楽部        210
              たい     COOP ユーコープ 袋井町店        398
    だしのきいたなめらか玉子             ピアゴ 袋井店        128
        なす/大石真智子             とれたて食楽部        260
            なす/袋     COOP ユーコープ 袋井町店        138
    はごろも シーチキンLフ           遠鉄ストア 浅羽店        338
           ぶなしめじ ドラッグストア クリエイト 袋井山名店         98
            まいたけ     COOP ユーコープ 袋井町店         88
         アーリーレッド             とれたて食楽部        230
        イチゴ/鈴木康友             とれたて食楽部        230
          イチジク習慣           遠鉄ストア 浅羽店        398
       コーヒー/濱小路徳             とれたて食楽部       1090
      コーヒー/満り路仁徳             とれたて食楽部       1090
      サンテビオ 15mL           杏林堂 袋井旭町店        968
         シュガーコーン     COOP ユーコープ 袋井町店        278
     タイレノールA 30錠             ピアゴ 袋井店       1790
      バジルMIXピッツァ     COOP ユーコープ 袋井町店        428
        バラ/大場安輝子             とれたて食楽部        300
  ビオヨーグルト プレーン加糖 ドラッグストア クリエイト 袋井山名店        178
       ピーマン/小林宗作             とれたて食楽部        140
        フィリピンバナナ     COOP ユーコープ 袋井町店        138
    フルーツフェスタアップル ドラッグストア クリエイト 袋井山名店        198
    フルーツフェスタフルーツ ドラッグストア クリエイト 袋井山名店        198
フルーツフェスタフルーツミックス ドラッグストア クリエイト 袋井山名店        198
  ブルボン デザートマルシェ白 ドラッグストア クリエイト 袋井山名店         93
     ベビーリーフ/南グロー             とれたて食楽部        120
    ボスコEVオリーブオイル     COOP ユーコープ 袋井町店        898
      ルッコラ/Gファーム             とれたて食楽部        180
       レタス/山田さち子             とれたて食楽部        140
       レタス/山田さち子             とれたて食楽部        150
   ロイヤルブレッド山型(5) ドラッグストア クリエイト 袋井山名店        139
     ロイヤルブレッド(6) ドラッグストア クリエイト 袋井山名店        139
           塩銀鮭切身     COOP ユーコープ 袋井町店        398
         大根/石原義浩             とれたて食楽部        150
          天ぷら用えび     COOP ユーコープ 袋井町店        398
      家族の潤いマスカット ドラッグストア クリエイト 袋井山名店        108
     家族の潤い白桃ミックス ドラッグストア クリエイト 袋井山名店        108
    日興フーズ 王様のチーズ ドラッグストア クリエイト 袋井山名店        298
    日興フーズ 王様のデーツ ドラッグストア クリエイト 袋井山名店        298
      明和水産 切身・丸魚             ピアゴ 袋井店        478
   明治おいしい牛乳900ml             ピアゴ 袋井店        247
      森永バター 200g ドラッグストア クリエイト 袋井山名店        458
            生豚挽肉     COOP ユーコープ 袋井町店        522
        白ねぎ/鈴木正孝             とれたて食楽部        170
           真あじ開き     COOP ユーコープ 袋井町店        398
           若鶏ムネ肉     COOP ユーコープ 袋井町店        594
       菌床椎茸/永井晃太             とれたて食楽部        260
      豚ヒレかたまりカナダ     COOP ユーコープ 袋井町店        630
             豚小間     COOP ユーコープ 袋井町店        535
            豚小間切             とれたて食楽部        336
           豚小間切れ     COOP ユーコープ 袋井町店        190
           赤魚粕漬け     COOP ユーコープ 袋井町店        398
         雑貨/小路仁徳             とれたて食楽部        390
  雪印メグミルク 牧場の朝ヨー ドラッグストア クリエイト 袋井山名店         99
     静岡そだち牛肉入りコロ             とれたて食楽部        390
           鮭・くず桜     COOP ユーコープ 袋井町店        238
    鶏卵パック MS 10個 ドラッグストア クリエイト 袋井山名店        228
   鶏卵卵パック MS 10個 ドラッグストア クリエイト 袋井山名店        228
          黄金しょうが     COOP ユーコープ 袋井町店        178

となる

sqliteと neo4jでやること

sqliteと neo4jでやること

最適な店舗の提案
価格比較+購入パターン分析
* 過去の購入データを分析し、最安値の店舗を提案
* 店舗ごとのセールパターンを学習
* 例:「〇〇スーパーは毎週火曜に卵が安い」「ドラッグストアでシャンプーがポイント還元率が高い」

最適な店舗の提案
① データ分析
* 過去の購入履歴を集計
* 商品ごとの平均価格
* 最安値の店舗ランキング
* 曜日ごとの傾向分析
* 「火曜にスーパーAが安い」
* 「週末にまとめ買いするとお得」
② 店舗の最適化提案
* 次回の最適な購入場所をLINE通知
* 「牛乳はスーパーB(178円)、卵はスーパーC(99円)がお得」
* 「来週火曜にドラッグストアDで洗剤のセールあり」
* Webスクレイピングで最新セール情報取得
* 各スーパー・ドラッグストアのWebチラシをチェック
* 「チラシプラス」「Shufoo!」API活用

など
SQLite では商品ごとの最安値の店舗を検索するのも簡単

GraphDB での管理
GraphDB はノード(商品・店舗)とエッジ(購入履歴)で関係を管理できるため、例えば「特定の商品をどの店舗で買うべきか」の分析が容易になります。
① GraphDB の選択肢
* Neo4j(Python なら neo4j ライブラリを利用)

データの構造(ノードとリレーション)
* ノード
* (:Item {name: “牛乳”})
* (:Store {name: “スーパーA”})
* リレーション
* (:Item)-[:SOLD_AT {price: 198, date: “2025-02-01”}]->(:Store)

購入履歴の管理と最適な店舗の提案を行う

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("shopping.db")
cur = conn.cursor()

cur.execute("INSERT INTO purchases (date, store, item, price) VALUES (?, ?, ?, ?)",
            ("2025-02-01", "スーパーA", "牛乳", 198))

conn.commit()
conn.close()


データの追加

購入データの検索

cur.execute("SELECT * FROM purchases WHERE item = ?", ("牛乳",))
print(cur.fetchall())

また
SQLite で商品ごとの最安値の店舗を検索

cur.execute("""
    SELECT item, store, MIN(price) as min_price
    FROM purchases
    GROUP BY item
""")
print(cur.fetchall())

Neo4j でのデータ登録なら

from neo4j import GraphDatabase

uri = "bolt://localhost:7687"
driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=("neo4j", "password"))

def add_purchase(tx, item, store, price, date):
    query = """
    MERGE (i:Item {name: $item})
    MERGE (s:Store {name: $store})
    CREATE (i)-[:SOLD_AT {price: $price, date: $date}]->(s)
    """
    tx.run(query, item=item, store=store, price=price, date=date)

with driver.session() as session:
    session.write_transaction(add_purchase, "牛乳", "スーパーA", 198, "2025-02-01")

購入履歴から最適な店舗を検索なら

MATCH (i:Item {name: "牛乳"})-[r:SOLD_AT]->(s:Store)
RETURN s.name AS store, MIN(r.price) AS lowest_price

SQLite と GraphDB の使い分け

| 機能          | SQLite          | GraphDB              |
| ----------- | --------------- | -------------------- |
| データの保存      | 高速・軽量           | 遅め(構造化に向いている)        |
| 最安値検索       | シンプルな SQL で実装可能 | 関係性を活かした分析が得意        |
| データの可視化     | 表形式が得意          | ネットワーク分析が可能          |
| セールや価格変動の分析 | やや複雑            | 履歴をノード間リレーションで管理しやすい |

結論
* SQLite: 基本的な購入データ管理(最安値検索・履歴保存)に向いている。
* GraphDB: 「どの店舗でどの商品を買うべきか?」を関係性で分析するのに適している。
まずは SQLite をメインに使用し、分析が必要な部分を GraphDB に移行するのが良さそう

sqlite と neo4jを組み合わせることはできるか?
SQLite と Neo4j を組み合わせることは可能
れぞれの役割を明確にし、データの流れを整理すれば、最適な購買管理システムを構築できる

SQLite と Neo4j の役割分担

| データ               | SQLite | Neo4j          |
| ----------------- | ------ | -------------- |
| 購入履歴(商品・価格・店舗・日付) | ✅      | ✅              |
| 最安値の検索            | ✅(SQL) | ✅(Graph Query) |
| 価格の履歴管理           | ✅      | ✅(関係性を活用)      |
| 商品と店舗の関係分析        | ❌      | ✅(ネットワーク解析)    |
| セール・特売情報との連携      | ❌      | ✅(リレーション活用)    |

SQLite は「履歴管理」「最安値検索」に適している
Neo4j は「店舗と商品の関係分析」「価格変動の視覚化」に向いている

SQLite のデータを Neo4j に同期させることで、購入履歴と分析機能を両方活用できる

SQLite から Neo4j にデータを移行
Neo4j は APOC(ライブラリ)を使って外部データをインポートできる

まずSQLite のデータを取得

import sqlite3
import pandas as pd

# SQLiteに接続
conn = sqlite3.connect("shopping.db")
df = pd.read_sql("SELECT date, store, item, price FROM purchases", conn)
conn.close()


次にNeo4j にデータを挿入
from neo4j import GraphDatabase

# Neo4jの接続情報
uri = "bolt://localhost:7687"
driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=("neo4j", "password"))

# データ挿入関数
def add_purchase(tx, date, store, item, price):
    query = """
    MERGE (i:Item {name: $item})
    MERGE (s:Store {name: $store})
    CREATE (i)-[:SOLD_AT {price: $price, date: $date}]->(s)
    """
    tx.run(query, item=item, store=store, price=price, date=date)

# SQLite のデータを Neo4j に登録
with driver.session() as session:
    for _, row in df.iterrows():
        session.write_transaction(add_purchase, row["date"], row["store"], row["item"], row["price"])

ここまでできたら
Neo4j でのデータ分析
Neo4j を使うことで、「この商品はどの店舗が安いか?」 などの分析が容易になる

商品ごとの最安値店舗を検索

MATCH (i:Item)-[r:SOLD_AT]->(s:Store)
WITH i, s, r
ORDER BY r.price ASC
RETURN i.name AS 商品, s.name AS 最安店舗, r.price AS 価格

ある店舗の価格変動を可視化

MATCH (i:Item)-[r:SOLD_AT]->(s:Store)
RETURN i.name AS 商品, COUNT(s) AS 店舗数, AVG(r.price) AS 平均価格
ORDER BY 平均価格 ASC

特定の商品の購入パターン分析

MATCH (i:Item)-[r:SOLD_AT]->(s:Store)
RETURN i.name AS 商品, COUNT(s) AS 店舗数, AVG(r.price) AS 平均価格
ORDER BY 平均価格 ASC

次に
SQLite と Neo4j の同期方法

Neo4j の起動

Neo4j の起動

pythonでneo4j を使えるようにする

Llama 3.2とNeo4jでローカルGraphRAG環境を構築

これをやる場合
Neo4jのCypherクエリ言語を拡張するライブラリapoc-coreを使用する

Dockerコンテナを利用したNeo4jの環境構築とAPOCのインストール手順
によれば
コンテナで起動したNeo4jにはAPOCのバイナリが含まれていないため、手動でインストールする必要がある

APOC (Awesome Procedures On Cypher) は、Neo4jにおける拡張機能の一つである。
データ操作、外部データの取り込み、ランダムグラフ生成など、Neo4jの基本機能を拡張するプロシージャを提供する。

製品の標準機能として取り込まれた拡張機能も多々あるようで、
とりあえずコアのAPOC入れておいたほうがいい、ということらしい

docker exec -it neo4j-neo4j-1 neo4j --version

を実行したけど

Error response from daemon: No such container: neo4j-neo4j-1

となった

コンテナが起動していないと意味がない

まずはneo4jを起動する

Docker-compose を使う方法を採用

対応ディレクトリが必要なので

mkdir -p ./data ./logs ./conf ./plugins
chmod 755 ./data ./logs ./conf ./plugins

で作成する

次に

touch docker-compose.yml

でファイルを作成


dservices:
  neo4j:
    image: neo4j:latest
    ports:
      - "7474:7474"
      - "7687:7687"
    environment:
      NEO4J_AUTH: "neo4j/[8文字以上のパスワード]"
      NEO4J_apoc_export_file_enabled: "true"
      NEO4J_apoc_import_file_enabled: "true"
      NEO4J_apoc_import_file_use__neo4j__config: "true"
      NEO4J_dbms_security_procedures_unrestricted: "apoc.*"
    ulimits:
      nofile:
        soft: 40000
        hard: 40000
    volumes:
      - ./data:/data
      - ./logs:/logs
      - ./conf:/conf
      - ./plugins:/plugins

として保存

なお
neo4j/ は必須で、
NEO4J_AUTH の形式は常に ユーザー名/パスワード
となっている
なので通常はパスワードを変更する

docker compose up -d

を実行したが

validating /Users/snowpool/aw10s/ne4j_pg/docker-compose.yml: (root) Additional property dservices is not allowed

となる

GPTで調べると

ocker-compose.yml ファイルで
トップレベルのキーとして dservices が使用されているためです。
Docker Compose の標準では、
トップレベルのキーは services である必要があります。

となるため
コードを修正

最初の

dservices:

services:

へ変更し保存

docker compose up -d

を実行すれば

[+] Running 2/2
 ✔ Network ne4j_pg_default    Created                                      0.0s 
 ✔ Container ne4j_pg-neo4j-1  Started                                      0.2s 

となる

これで
http://localhost:7474
へアクセスし
管理画面が表示されればOK

管理画面には
docker-compose.yamlで設定したID「neo4j」とそのパスワードでログインする

ログインしたらテスト

CREATE (p:Person {name: "Alice", age: 30})-[:KNOWS]->(p2:Person {name: "Bob", age: 25})


Cypherクエリを実行し、ノードとリレーションシップを作成

MATCH (n) RETURN n

を実行すると
登録したデータの確認が画像で表示される

データ永続化のテストのため

docker compose down

でコンテナを停止

コンテナを再起動するので

docker compose up -d

これで再度

MATCH (n) RETURN n

を実行して表示されれば問題なし

次に
APOCバイナリのインストール

これには dockerコンテナの名前が必要なので

docker ps

を実行しコンテナ名を調べる

CONTAINER ID   IMAGE          COMMAND                   CREATED         STATUS         PORTS                                                      NAMES
cc1a5da764cf   neo4j:latest   "tini -g -- /startup…"   7 minutes ago   Up 7 minutes   0.0.0.0:7474->7474/tcp, 7473/tcp, 0.0.0.0:7687->7687/tcp   ne4j_pg-neo4j-1

という結果になったので
コンテナ名は ne4j_pg-neo4j-1
ということがわかる

次にNeo4j のバージョン表示

docker exec -it ne4j_pg-neo4j-1 neo4j --version

を実行すれば

5.26.0

とバージョンが表示される

Neo4jのバージョンに対応するAPOCをGitHubリリースページからダウンロード

今回は
apoc-5.26.0-core.jar
をダウンロード

これを plugins ディレクトリに配置する

mv ~/Downloads/apoc-5.26.0-core.jar plugins 

次にコンテナ再起動

docker compose down
docker compose up -d

次に
http://localhost:7474
へアクセス

CALL apoc.help('apoc')

を実行し
APOCが利用可能になっていることを確認

Neo4jのインストール

Neo4jのインストール

https://neo4j.com/docs/getting-started/whats-neo4j/

3種類あるようなので
neo4jの デスクトップ、インストールタイプ、docker での必要スペックをまとめました
M1MacbookAir 16GBだと動かせそうなのは docker

これで動かすようにする

Neo4j の学習環境を Docker で構築する
によれば
NEO4J_AUTH=none にすることで、認証なしに環境へログインができるようになる

とりあえずdocker がインストールされていないので
これを先に入れる

Docker Desktopのインストール
https://www.docker.com/products/docker-desktop/
へアクセス

Get started をクリック

Download Docker Desktop をマウスオーバーすると
Download for Mac Apple Silicon
が表示されるのでクリック

これでダウンロードされる

ダウンロード完了したらダブルクリックで
Applicationにdocker をドラッグする

これでアプリを起動すると

Docker Subscription Service Agreement
By selecting accept, you agree to the Subscription Service Agreement⁠, the Docker Data Processing Agreement⁠, and the Data Privacy Policy⁠.
Commercial use of Docker Desktop at a company of more than 250 employees OR more than $10 million in annual revenue requires a paid subscription (Pro, Team, or Business). See subscription details⁠

と表示されるので意味を調べる

Docker サブスクリプション サービス契約
[同意する] を選択すると、サブスクリプション サービス契約、Docker データ処理契約、およびデータ プライバシー ポリシーに同意したことになります。

従業員数が 250 人を超える企業、または年間収益が 1,000 万ドルを超える企業で Docker Desktop を商用利用するには、有料のサブスクリプション (Pro、Team、または Business) が必要です。サブスクリプションの詳細を参照⁠

とのこと

この日本語で検索したら
https://oopsoop.com/install-docker/
MacにDocker Desktopをインストールする手順
が出てきた

とりあえずサイトを参考に
Accept をクリックし

Use recommended settings (requires password)
のままにして
Finishをクリック

次に Sign In か Sign up の画面になるけど
アカウント登録をしなくてもDockerの基本的な機能は使える
とのことなのでSkip にした

次にターミナルで

docker -v                

でバージョンを確認したら

Docker version 27.3.1, build ce12230

となったので
まずはインストール成功

Neo4jのDockerイメージを確認

docker search neo4j
NAME                              DESCRIPTION                                      STARS     OFFICIAL
neo4j                             Neo4j is a highly scalable, robust native gr…   1290      [OK]
bitnami/neo4j                     Bitnami container image for Neo4j                13        
bitnamicharts/neo4j               Bitnami Helm chart for Neo4j                     0         
vulhub/neo4j                                                                       0         
ocelotsocialnetwork/neo4j                                                          0         
neo4j/neo4j-experimental          Experimental Neo4j Docker images                 10        
neo4j/neo4j-admin                 Neo4j database administration tool.              1         
neo4j/helm-charts-backup          This repo will hold the docker image used by…   0         
neo4j/neo4j-arm64-experimental    Experimental Neo4j images for the ARM64 arch…   5         
neo4j/helm-charts-reverse-proxy   this repo holds the docker image for neo4j r…   0         
neo4j/neo4j-ops-manager-server    Neo4j Ops Manager server application             0         
neo4j/neo4j-ops-manager-agent     Neo4j Ops Manager agent is to be deployed on…   0         
amd64/neo4j                       Neo4j is a highly scalable, robust native gr…   0         
neo4j/helm-charts-operations      Neo4j helm chart operations which allows you…   0         
phenompeople/neo4j                Neo4j is a highly scalable, robust native gr…   1         
frodenas/neo4j                    A Docker Image for Neo4j                         8         
rapydo/neo4j                                                                       0         
tpires/neo4j                      Neo4j is a highly scalable, robust (fully AC…   82        
c12e/neo4j                                                                         0         
arm64v8/neo4j                     Neo4j is a highly scalable, robust native gr…   0         
2045c6c4/neo4j                                                                     0         
trollin/neo4j                                                                      0         
harshit9398/neo4j                 Customized Neo4j image for importing data fr…   0         
statisticsnorway/neo4j                                                             0         
cluedin/neo4j         

0
となる

Dockerを用いたPythonとNeo4jの開発環境構築


Chat got では
Docker Hubに登録しておくと、公式イメージを簡単にダウンロードできる
とのことなので
先に登録をする

結局登録することになった
https://hub.docker.com/
へアクセス

しかし既に登録されていると出る
おそらく昔ドットインストールで dockerやった時に登録している

とりあえずこれで登録はできているので
次にdocker イメージの取得

しかし

   
docker pull neo4j 

を実行すると

   
Using default tag: latest
Cannot connect to the Docker daemon at unix:///Users/snowpool/.docker/run/docker.sock. Is the docker daemon running? 

となる

原因を調べたら
M1 Macでは、Docker Desktopを手動で起動する必要があるらしい

再度 Docker Desktop を起動し

   
docker pull neo4j 

を実行したら

   
Using default tag: latest
latest: Pulling from library/neo4j
b8bfdadce121: Download complete 
c783cffde723: Download complete 
f549d6f5d7d3: Download complete 
46120a0c7324: Download complete 
879a6187682f: Download complete 
4f4fb700ef54: Download complete 
Digest: sha256:411e532d5c9892e7c955b4e631da423af41ede6a683a0de02c93876b7509c2db
Status: Downloaded newer image for neo4j:latest
docker.io/library/neo4j:latest
 

となった

とりあえずイメージ取得はできたが起動でわからないことがあるので
GPTで調べる

docker compose コマンドで Neo4j を起動するのと
docker run –name neo4j \ -p 7474:7474 -p 7687:7687 \ -e NEO4J_AUTH=neo4j/testpassword \ -v $HOME/neo4j/data:/data \ neo4j で起動する この違いは?

`docker compose` コマンドと `docker run` コマンドを使った起動方法の違いを説明します。それぞれの方法には特徴やメリットがあり、使用シーンによって使い分けることができます。

### **1. `docker run` を使った起動**
#### **特徴**
– 単一のコンテナを直接起動するため、簡単で軽量。
– 起動コマンド内で全ての設定(ポートマッピング、環境変数、ボリュームなど)を指定します。

#### **メリット**
– **シンプル**: コマンド一つで起動でき、設定ファイルが不要。
– **素早くテスト可能**: 手早く試したい場合に便利。

#### **デメリット**
– **複雑な設定が困難**: 設定が多い場合、コマンドが煩雑になりやすい。
– **再利用性が低い**: 毎回設定を入力する必要があり、同じ設定で複数環境を管理するのは難しい。
– **スケーリングが難しい**: 他のサービスとの連携が必要な場合には不向き。

### **2. `docker compose` を使った起動**
#### **特徴**
– 複数のコンテナやサービスを `docker-compose.yml` という設定ファイルで一括管理します。
– ネットワーク設定や環境変数、ボリュームなどをファイルで定義します。

#### **例: `docker-compose.yml` ファイル**
“`yaml
version: ‘3.8’
services:
neo4j:
image: neo4j
container_name: neo4j
ports:
– “7474:7474”
– “7687:7687”
environment:
– NEO4J_AUTH=neo4j/testpassword
volumes:
– $HOME/neo4j/data:/data
“`

#### **起動コマンド**
“`bash
docker compose up -d
“`

#### **メリット**
– **設定の再利用が簡単**: `docker-compose.yml` ファイルを使い回して環境を再現可能。
– **複数サービスの管理**: 複数のコンテナ(例: Neo4jと関連するアプリケーション)をまとめて起動・停止できる。
– **環境の可搬性**: 設定ファイルを共有すれば、他の環境でも同じ構成で起動可能。
– **スケールしやすい**: 複数インスタンスを簡単に立ち上げたり、複雑なネットワーク設定を扱いやすい。

#### **デメリット**
– **初期設定が必要**: `docker-compose.yml` ファイルを作成する手間がある。
– **単体での試験にはやや過剰**: シンプルなコンテナ起動には不要な場合が多い。

### **具体的な使い分け**

| **シーン** | **`docker run`** | **`docker compose`** |
|————————————|—————————————————|————————————————|
| **シンプルなテストや実験** | 最適 | 過剰な場合がある |
| **複数サービスの起動(例: Neo4j + アプリ)** | 煩雑 | 非常に便利 |
| **設定を何度も再利用する場合** | 毎回コマンド入力が必要 | 設定ファイルで簡単に再利用 |
| **本番環境の準備や運用** | 管理が難しい | 環境構築や管理に最適 |
| **チーム開発や共有環境** | 他者への設定共有が困難 | 設定ファイルで簡単に共有可能 |

### **結論**
– **単純な用途**: 一回限りのテストや小規模な利用では `docker run` が簡単。
– **再利用性・管理性が重要**: チーム開発や本格的な運用では `docker compose` を使うのがおすすめ。

とりあえず次にpythonでneo4j を使えるようにする

Llama 3.2とNeo4jでローカルGraphRAG環境を構築

これをやる場合
Neo4jのCypherクエリ言語を拡張するライブラリapoc-coreを使用する

Dockerコンテナを利用したNeo4jの環境構築とAPOCのインストール手順
によれば
コンテナで起動したNeo4jにはAPOCのバイナリが含まれていないため、手動でインストールする必要がある

APOC (Awesome Procedures On Cypher) は、Neo4jにおける拡張機能の一つである。
データ操作、外部データの取り込み、ランダムグラフ生成など、Neo4jの基本機能を拡張するプロシージャを提供する。

製品の標準機能として取り込まれた拡張機能も多々あるようで、
とりあえずコアのAPOC入れておいたほうがいい、ということらしい

docker exec -it neo4j-neo4j-1 neo4j --version

を実行したけど

Error response from daemon: No such container: neo4j-neo4j-1

となった

コンテナが起動していないと意味がない

まずはneo4jを起動する