日日是Oracle APEX: Oracle AI Database 26ai 23.26.2でサポートされたグラフ・アルゴリズム・ファンクションを実行する

2026年6月24日水曜日

Oracle AI Database 26ai 23.26.2でサポートされたグラフ・アルゴリズム・ファンクションを実行する

Oracle AI Database 26ai 23.26.2にてパッケージDBMS_OGAにより、いくつかのグラフ・アルゴリズムがサポートされました。

Property Graph: In-Database Graph Algorithms

Property Graph: In-Database Graph Algorithms

Developers can use the Oracle Graph Algorithms package (DBMS_OGA) to execute popular algorithms like PageRank on graphs in the database.

Developers can now execute graph algorithms using SQL and PL/SQL. They can build graph applications using SQL development tools and frameworks.

ドキュメントのGraph Developer's Guide for Property Graph（Release 26.2）の7 .3
Graph Algorithm Functions Supported by DBMS_OGAから、以下のアルゴリズムがサポートされたことが確認できます。

BELLMAN-FORD

PAGERANK

PERSONALIZED_PAGERANK

PERSONALIZED_PAGERANK_SET

WCC

ローカルのコンテナで実行できるOracle AI Database 26ai Freeが23.26.2に置き換えられたので、これらのグラフ・アルゴリズム・ファンクションを実行してみます。

公式ドキュメントの例に記載されているSELECT文を実行します。これらの例を実行するには、Property Graphのサンプル・データセットbank_graphを、事前にデータベースにインストールする必要があります。

Bank Graph DatasetはGitHubの以下から取得します。

https://github.com/oracle-samples/oracle-graph/tree/master/shared/datasets/bank_graph

作業ディレクトリとしてbank_graphを作成し、移動します。

mkdir bank_graph
cd bank_graph

Documents % mkdir bank_graph

Documents % cd bank_graph

bank_graph %

data/BANK_ACCOUNTS.csvおよびdata/BANK_TRANSFERS.csvを手元にダウンロードします。

curl -OL https://raw.githubusercontent.com/oracle-samples/oracle-graph/refs/heads/master/shared/datasets/bank_graph/data/BANK_ACCOUNTS.csv

curl -OL https://raw.githubusercontent.com/oracle-samples/oracle-graph/refs/heads/master/shared/datasets/bank_graph/data/BANK_TRANSFERS.csv

bank_graph % curl -OL https://raw.githubusercontent.com/oracle-samples/oracle-graph/refs/heads/master/shared/datasets/bank_graph/data/BANK_ACCOUNTS.csv

% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current

Dload Upload Total Spent Left Speed

100 27756 100 27756 0 0 493k 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 501k

bank_graph % curl -OL https://raw.githubusercontent.com/oracle-samples/oracle-graph/refs/heads/master/shared/datasets/bank_graph/data/BANK_TRANSFERS.csv

% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current

Dload Upload Total Spent Left Speed

100 129k 100 129k 0 0 479k 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 480k

bank_graph % ls

BANK_ACCOUNTS.csv BANK_TRANSFERS.csv

bank_graph %

公式では、setup/oracle-graph-26ai-sqldeveloper.sqlとしてセットアップ用のスクリプトが提供されています。グラフ・アルゴリズム・ファンクションの例とラベルの設定が整合していなかったので、セットアップ用のスクリプトを書き直しました。

以下のスクリプトをダウンロードし、ローカルで実行しているOracle AI Databaseのスキーマに接続して実行します。接続先のスキーマへの権限の割り当てについては、7.2 Privileges to Run a Graph Algorithm Functionを参照してください。

表BANK_ACCOUNTSおよびBANK_TRANSFERSへのCSVデータのロードも、スクリプト内で実行しています。

@oracle-graph-setup

SQL> @oracle-graph-setup

Property GRAPHが削除されました。

Table BANK_TRANSFERSが削除されました。

Table BANK_ACCOUNTSが削除されました。

Table BANK_ACCOUNTSは作成されました。

Table BANK_TRANSFERSは作成されました。

Table BANK_ACCOUNTSが変更されました。

Table BANK_TRANSFERSが変更されました。

csv

column_names on

delimiter ,

enclosures ""

double

encoding UTF8

row_limit off

row_terminator default

skip_rows 0

skip_after_names

データを表にロードします APEXDEV.BANK_ACCOUNTS

#INFO 処理された行数: 1,000

#INFO エラーのある行数: 0

#INFO 最後にコミットされたバッチで処理された最後の行: 1,000

成功: エラーなしで処理されました

csv

column_names on

delimiter ,

enclosures ""

double

encoding UTF8

row_limit off

row_terminator default

skip_rows 0

skip_after_names

データを表にロードします APEXDEV.BANK_TRANSFERS

#INFO 処理された行数: 5,001

#INFO エラーのある行数: 0

#INFO 最後にコミットされたバッチで処理された最後の行: 5,001

成功: エラーなしで処理されました

Property GRAPHは作成されました。

GRAPH_NAME GRAPH_MODE ALLOWS_MIXED_TYPES INMEMORY

_____________ _____________ _____________________ ___________

BANK_GRAPH TRUSTED NO NO

DBMS_METADATA.GET_DDL('PROPERTY_GRAPH','BANK_GRAPH')

_______________________________________________________

CREATE PROPERTY GRAPH "APEXDEV"."BANK_GRAPH"

VERTEX TABLES (

"APEXDEV".

GRAPH_NAME ELEMENT_NAME ELEMENT_KIND OBJECT_OWNER OBJECT_NAME

_____________ _________________ _______________ _______________ _________________

BANK_GRAPH BANK_ACCOUNTS VERTEX APEXDEV BANK_ACCOUNTS

BANK_GRAPH BANK_TRANSFERS EDGE APEXDEV BANK_TRANSFERS

GRAPH_NAME LABEL_NAME PROPERTY_NAME DATA_TYPE DATA_LENGTH DATA_PRECISION DATA_SCALE DATA_CHAR_LENGTH CHARACTER_SET_NAME COLLATION PROPERTY_ORDER

_____________ _____________ ________________ ____________ ______________ _________________ _____________ ___________________ _____________________ _________________ _________________

BANK_GRAPH ACCOUNTS ID NUMBER 22 0 1

BANK_GRAPH ACCOUNTS NAME VARCHAR2 400 400 CHAR_CS USING_NLS_COMP 2

BANK_GRAPH ACCOUNTS BALANCE NUMBER 22 20 2 0 3

BANK_GRAPH TRANSFERS SRC_ACCT_ID NUMBER 22 0 1

BANK_GRAPH TRANSFERS DST_ACCT_ID NUMBER 22 0 2

BANK_GRAPH TRANSFERS AMOUNT NUMBER 22 0 3

6行が選択されました。

ACCT_ID NUM_TRANSFERS

__________ ________________

387 39

934 39

135 36

534 32

380 31

330 30

746 28

406 28

920 26

352 26

10行が選択されました。

ACCT_ID NUM_IN_MIDDLE

__________ ________________

387 195

934 195

135 180

534 160

[中略]

10行が選択されました。

ACCOUNT_ID NUM_CYCLES

_____________ _____________

135 37

387 34

934 30

640 28

458 27

13 27

559 25

352 23

406 23

499 22

10行が選択されました。

SQL>

セットアップ・スクリプトに含まれているSELECT文が結果を返していれば、プロパティ・グラフのサンプル・データセットのインストールは完了です。

BELLMAN-FORDのサンプルを実行します。

select *
from graph_table(
  dbms_oga.bellman_ford(
    bank_graph,
    json {
      'GRAPH_OWNER' : sys_context('USERENV','CURRENT_SCHEMA'),
      'GRAPH_NAME'  : 'BANK_GRAPH',
      'ELEM_TABLE'  : 'BANK_ACCOUNTS',
      'KEY_VALUE'   : json { 'ID' : 101 }
    },
    property(edge input amount default on null 0),
    property(vertex output cost)
  )
  match (a is accounts)
  columns (a.id, a.cost)
)
order by cost asc
fetch first 5 rows only;

SQL> select *

2 from graph_table(

3 dbms_oga.bellman_ford(

4 bank_graph,

5 json {

6 'GRAPH_OWNER' : sys_context('USERENV','CURRENT_SCHEMA'),

7 'GRAPH_NAME' : 'BANK_GRAPH',

8 'ELEM_TABLE' : 'BANK_ACCOUNTS',

9 'KEY_VALUE' : json { 'ID' : 101 }

10 },

11 property(edge input amount default on null 0),

12 property(vertex output cost)

13 )

14 match (a is accounts)

15 columns (a.id, a.cost)

16 )

17 order by cost asc

18* fetch first 5 rows only;

ID COST

______ _________

101 0.0

418 1751.0

207 3065.0

261 3888.0

794 5046.0

SQL>

PAGERANKのサンプルを実行します。

select id, rank
from graph_table(
  dbms_oga.pagerank(
    bank_graph,
    property(vertex output rank),
    10, 1.0, 0.85d, false
  )
  match (a is accounts)
  columns (a.id, a.rank)
)
order by rank desc
fetch first 5 rows only;

SQL> select id, rank

2 from graph_table(

3 dbms_oga.pagerank(

4 bank_graph,

5 property(vertex output rank),

6 10, 1.0, 0.85d, false

7 )

8 match (a is accounts)

9 columns (a.id, a.rank)

10 )

11 order by rank desc

12* fetch first 5 rows only;

ID RANK

______ _______________________

387 0.006779999999999995

934 0.006779999999999995

135 0.006269999999999996

534 0.005589999999999997

380 0.005419999999999998

SQL>

PERSONALIZED_PAGERANKのサンプルを実行します。

select *
from graph_table (
  dbms_oga.personalized_pagerank(
    bank_graph,
    property(vertex output rank),
    json {
      'GRAPH_OWNER' : sys_context('USERENV','CURRENT_SCHEMA'),
      'GRAPH_NAME'  : 'BANK_GRAPH',
      'ELEM_TABLE'  : 'BANK_ACCOUNTS',
      'KEY_VALUE'   : json { 'ID' : 200 }
    },
    50, 0.5, 0.85d, false
  )
  match (a is accounts)
  columns (a.id, a.rank)
)
order by rank desc
fetch first 5 rows only;

SQL> select *

2 from graph_table (

3 dbms_oga.personalized_pagerank(

4 bank_graph,

5 property(vertex output rank),

6 json {

7 'GRAPH_OWNER' : sys_context('USERENV','CURRENT_SCHEMA'),

8 'GRAPH_NAME' : 'BANK_GRAPH',

9 'ELEM_TABLE' : 'BANK_ACCOUNTS',

10 'KEY_VALUE' : json { 'ID' : 200 }

11 },

12 50, 0.5, 0.85d, false

13 )

14 match (a is accounts)

15 columns (a.id, a.rank)

16 )

17 order by rank desc

18* fetch first 5 rows only;

ID RANK

______ ______________________

200 0.15056794280000008

872 0.0318331171

439 0.0290869813

264 0.0274480045

851 0.0267444629

SQL>

PERSONALIZED_PAGERANK_SETのサンプルを実行します。

select json_arrayagg(p_json)
from graph_table(
  bank_graph
  match (a is accounts)
  where a.id in (100, 200, 300)
  columns (vertex_id(a) as p_json)
);

SQL> select json_arrayagg(p_json)

2 from graph_table(

3 bank_graph

4 match (a is accounts)

5 where a.id in (100, 200, 300)

6 columns (vertex_id(a) as p_json)

7* );

JSON_ARRAYAGG(P_JSON)

____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

[{"GRAPH_OWNER":"APEXDEV","GRAPH_NAME":"BANK_GRAPH","ELEM_TABLE":"BANK_ACCOUNTS","KEY_VALUE":{"ID":100}},{"GRAPH_OWNER":"APEXDEV","GRAPH_NAME":"BANK_GRAPH","ELEM_TABLE":"BANK_ACCOUNTS","KEY_VALUE":{"ID":200}},{"GRAPH_OWNER":"APEXDEV","GRAPH_NAME":"BANK_GRAPH","ELEM_TABLE":"BANK_ACCOUNTS","KEY_VALUE":{"ID":300}}]

SQL>

出力は環境ごとに異なります。PERSONALIZED_PAGERANK_SETの例のJSONファンクションの引数は、上記の出力に置き換えます。

with
  function get_start_vertices return json
  is
    l_arr json;
  begin
    select json_arrayagg(p_json returning json)
      into l_arr
      from graph_table(
        bank_graph
        match (a is accounts)
        where a.id in (100, 200, 300)
        columns (vertex_id(a) as p_json)
      );
    return l_arr;
  end;
select *
from graph_table (
  dbms_oga.personalized_pagerank_set(
    bank_graph,
    property(vertex output rank),
    get_start_vertices(),
    50, 0.5, 0.85d, false
  )
  match (a is accounts)
  columns (a.id, a.rank)
)
order by rank desc
fetch first 5 rows only;
/

SQL> with

2 function get_start_vertices return json

3 is

4 l_arr json;

5 begin

6 select json_arrayagg(p_json returning json)

7 into l_arr

8 from graph_table(

9 bank_graph

10 match (a is accounts)

11 where a.id in (100, 200, 300)

12 columns (vertex_id(a) as p_json)

13 );

14 return l_arr;

15 end;

16 select *

17 from graph_table (

18 dbms_oga.personalized_pagerank_set(

19 bank_graph,

20 property(vertex output rank),

21 get_start_vertices(),

22 50, 0.5, 0.85d, false

23 )

24 match (a is accounts)

25 columns (a.id, a.rank)

26 )

27 order by rank desc

28 fetch first 5 rows only;

29* /

ID RANK

______ _______________________

200 0.05056237473333334

100 0.05

300 0.05

559 0.013113229933333331

439 0.010976970833333334

SQL>

WCCのサンプルを実行します。

select id, comp_id
from graph_table (
  dbms_oga.wcc (
    bank_graph,
    property(vertex output comp_id))
  match (a is accounts)
  columns (a.id, a.comp_id)
) fetch first 5 rows only;

SQL> select id, comp_id

2 from graph_table (

3 dbms_oga.wcc (

4 bank_graph,

5 property(vertex output comp_id))

6 match (a is accounts)

7 columns (a.id, a.comp_id)

8* ) fetch first 5 rows only;

ID COMP_ID

______ __________

463 1

464 1

465 1

466 1

467 1

SQL>

以上でパッケージDBMS_OGAに実装されたグラフ・アルゴリズム・ファンクションが呼び出せることが確認できました。

これらのファンクションを活用してどのようなAPEXアプリケーションが作れるかを、これから考えようと思います。

今回の記事は以上になります。

完