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

例

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()

で
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

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