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Cypher Query Language

Properties1
tagsquery-language, graph-database, neo4j, syntax, knowledge

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Cypher Query Language

정의

Neo4j 그래프 데이터베이스에서 사용하는 그래프 쿼리 언어. SQL의 선언적 문법을 그래프 구조에 맞게 재설계하여, 노드와 관계를 직관적으로 조회할 수 있도록 만들었다.

기본 문법

MATCH: 데이터 조회

MATCH (movie:Movie)
RETURN movie.title
  • (movie:Movie): Movie 라벨의 노드를 movie 변수에 바인딩
  • RETURN: 반환할 값 명시

노드 조회

MATCH (m:Movie)
WHERE m.year = 2024
RETURN m.title, m.rating
LIMIT 10

관계 조회

MATCH (user:User)-[rated:RATED]->(movie:Movie)
WHERE rated.rating > 4
RETURN user.name, movie.title, rated.rating
  • -[rated:RATED]->: RATED 관계를 따라 조회 (방향성)
  • <-: 역방향 관계

다중 홉 (Multi-hop) 조회

MATCH (actor:Actor)-[acted:ACTED_IN]->(movie:Movie)
      -[belongs:BELONGS_TO]->(genre:Genre)
WHERE actor.name = "Tom Hanks"
RETURN movie.title, genre.name

주요 절 (Clauses)

절설명예
MATCH패턴 매칭MATCH (n:Person)
WHERE조건 필터링WHERE n.age > 30
RETURN결과 반환RETURN n.name, n.age
ORDER BY정렬ORDER BY n.age DESC
LIMIT결과 개수 제한LIMIT 10
SKIP건너뛰기SKIP 5
DISTINCT중복 제거RETURN DISTINCT n.category

CREATE: 데이터 생성

CREATE (movie:Movie {title: "Toy Story", year: 1995})
RETURN movie

관계 생성

MATCH (actor:Actor {name: "Tom Hanks"}),
      (movie:Movie {title: "Forrest Gump"})
CREATE (actor)-[acted:ACTED_IN {role: "Forrest Gump"}]->(movie)
RETURN acted

UPDATE: 데이터 수정

MATCH (movie:Movie {title: "Toy Story"})
SET movie.rating = 4.5, movie.year = 1996
RETURN movie

DELETE: 데이터 삭제

MATCH (movie:Movie {title: "To Delete"})
DELETE movie

함수와 연산

문자열 함수

MATCH (m:Movie)
WHERE m.title CONTAINS "Toy"
RETURN m

숫자 함수

MATCH (user:User)-[rated:RATED]->(movie:Movie)
RETURN movie.title, avg(rated.rating) AS avg_rating

경로 함수

MATCH path = (actor:Actor)-[*1..3]->(movie:Movie)
WHERE actor.name = "Tom Hanks"
RETURN length(path) AS hops, path

실제 예제

예제 1: 영화 줄거리로 유사 영화 찾기

MATCH (m1:Movie {title: "Toy Story"}),
      (m2:Movie)-[rel:SIMILAR_TO]->(m1)
RETURN m2.title, m2.plot
ORDER BY rel.similarity_score DESC
LIMIT 5

예제 2: 사용자가 본 영화와 유사한 영화 추천

MATCH (user:User {id: 123})-[rated:RATED]->(movie:Movie),
      (movie)-[similar:SIMILAR_TO]->(similar_movie:Movie)
WHERE rated.rating > 4
RETURN similar_movie.title, avg(similar.similarity_score) AS avg_similarity
ORDER BY avg_similarity DESC
LIMIT 10

예제 3: 배우 간 협업도 계산

MATCH (actor1:Actor)-[:ACTED_IN]->(movie:Movie)<-[:ACTED_IN]-(actor2:Actor)
WHERE actor1.name = "Tom Hanks"
RETURN actor2.name, count(*) AS movies_together
ORDER BY movies_together DESC

Cypher vs. SQL

항목SQLCypher
JOIN필수 (성능 저하↑)관계 따라가기 (일정 성능)
복잡도다중 JOIN 시 복잡직관적 문법
그래프 표현어려움자연스러움
가독성테이블 기준그래프 구조 반영

온톨로지 설계에서의 활용

1. 클래스 계층 조회

MATCH (subclass:Class)-[:SUBCLASS_OF*0..]->(superclass:Class)
WHERE superclass.name = "Product"
RETURN subclass.name

2. 프로퍼티와 도메인 확인

MATCH (prop:Property)-[:DOMAIN]->(class:Class)
RETURN class.name, collect(prop.name) AS properties

3. 인스턴스 범주화

MATCH (instance:Instance {id: "prod_001"})-[:INSTANCE_OF]->(class:Class)
RETURN class.name

4. 관계 기반 쿼리

MATCH (product:Product)-[:BELONGS_TO]->(category:Category),
      (product)-[:HAS_PROPERTY]->(prop:Property)
WHERE category.name = "Electronics"
RETURN product.name, collect(prop.name) AS properties

Vector INDEX와의 통합

CALL db.index.vector.queryNodes('movie_plot_embedding', 10, query_vector)
YIELD node AS movie, score
RETURN movie.title, movie.plot, score
ORDER BY score DESC

성능 최적화

✅ 인덱스 활용: CREATE INDEX ON (n:Label) FOR (n.property)
✅ LIMIT 활용: 불필요한 결과 제한
✅ WHERE 조건 최대한 앞에: 조기 필터링
✅ 관계 방향 명시: 순방향/역방향 구분

관련 개념: Graph Database, Vector Retriever, Graph RAG

참고: neo4j-vector-retriever

공식 문서: https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current/

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