GraphQLite: SQLite에 그래프 데이터베이스 기능을 더하다

프로그래밍/코딩 공부

블로그를 시작한 지 얼마 되지 않은 것 같은데 벌써 60번째 글을 쓰게 되었습니다. 앞으로도 열심히 글을 작성하도록 하겠습니다! 이번 주제는 Geek News에 올라온 흥미로운 도구입니다. SQLite를 사용하면서 그래프 데이터를 다루고 싶다면? GraphQLite가 그 해답이 될 수 있습니다.

GraphQLite는 SQLite에 그래프 데이터베이스 기능을 추가하는 확장 모듈로, Cypher 쿼리 언어를 사용해 노드와 관계를 표현할 수 있게 해줍니다.

왜 GraphQLite인가?

일반적으로 그래프 데이터베이스를 사용하려면 Neo4j 같은 별도의 서버를 구축해야 합니다. 하지만 GraphQLite는 SQLite의 단순함을 그대로 유지하면서 그래프 쿼리 기능을 제공합니다.

• 단일 파일 데이터베이스: 별도 설정 없음, 서버 불필요
• SQLite의 장점을 그대로: 가볍고 이식성이 높음
• Cypher의 강력함 추가: 관계형 데이터를 직관적으로 표현

로컬 개발이나 학습 목적, 또는 별도의 데이터베이스 서버 없이 그래프 쿼리가 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다.

설치 및 시작

소스에서 빌드하려면 gcc, bison, flex가 필요합니다.

make extension

빌드가 완료되면 SQLite에서 바로 로드할 수 있습니다.

.load build/graphqlite.dylib

-- 노드 생성
SELECT cypher('CREATE (a:Person {name: "Alice", age: 30})');
SELECT cypher('CREATE (b:Person {name: "Bob", age: 25})');

-- 관계 생성
SELECT cypher('
    MATCH (a:Person {name: "Alice"}), (b:Person {name: "Bob"})
    CREATE (a)-[:KNOWS]->(b)
');

-- 그래프 쿼리
SELECT cypher('MATCH (a:Person)-[:KNOWS]->(b) RETURN a.name, b.name');

Python에서 사용하기

Python 바인딩이 제공되어 pip으로 간단히 설치할 수 있습니다.

pip install graphqlite

from graphqlite import Connection

conn = Connection(":memory:")
conn.cypher("CREATE (n:Person {name: 'Alice'})")

for row in conn.cypher("MATCH (n:Person) RETURN n.name"):
    print(row[0])

Rust 바인딩도 제공됩니다.

Cypher 지원 범위

GraphQLite는 Cypher의 상당 부분을 지원합니다.

• 패턴: 노드 패턴, 관계, 가변 길이 경로, 양방향 매칭
• 절: MATCH, CREATE, MERGE, SET, DELETE, WITH, RETURN
• 기타: 집계 함수, 리스트 연산, CASE 표현식, 경로 함수

내장 그래프 알고리즘

PageRank와 레이블 전파를 통한 커뮤니티 탐지 알고리즘이 내장되어 있습니다.

-- PageRank 실행
SELECT cypher('RETURN pageRank(0.85, 20)');

-- 커뮤니티 탐지
SELECT cypher('RETURN labelPropagation(10)');

-- 특정 노드의 커뮤니티 확인
SELECT cypher('MATCH (n:Person) RETURN n.name, communityOf(n)');

결과는 JSON 형태로 반환되어 SQLite의 json_each() 함수와 함께 사용할 수 있습니다.

성능

최대 50만 노드, 500만 엣지 규모의 그래프에서 테스트되었습니다.

마무리

GraphQLite는 SQLite의 단순함과 그래프 데이터베이스의 표현력을 결합한 흥미로운 프로젝트입니다. 소규모 그래프 데이터를 다루거나, 프로토타이핑, 학습 목적으로 활용하기 좋으며, MIT 라이선스로 공개되어 있어 자유롭게 사용할 수 있습니다.

저장 방식은 타입이 지정된 속성 그래프 모델을 사용하며, 일반 SQLite 테이블에 데이터를 저장하기 때문에 필요한 경우 순수 SQL로도 데이터를 조회할 수 있다는 점도 큰 장점입니다.