인덱스·제약조건·APOC

인덱스는 "책의 색인"과 같습니다.
색인이 없으면 원하는 내용을 찾기 위해 책 전체를 넘겨야 하지만,
색인이 있으면 바로 해당 페이지로 갈 수 있죠.

인덱스가 없을 때

MATCH (p:Person {name: "홍길동"}) RETURN p

이 쿼리를 실행하면 Neo4j는 모든 Person 노드를 하나씩 확인합니다.
노드가 100만 개면 100만 번 비교합니다.

인덱스를 생성하면? 거의 즉시 찾아냅니다.

인덱스 생성

// Person의 name 속성에 인덱스 생성
CREATE INDEX person_name_idx FOR (p:Person) ON (p.name)

// 복합 인덱스 (여러 속성)
CREATE INDEX person_name_age_idx FOR (p:Person) ON (p.name, p.age)

전문 검색 인덱스 (Full-text)

// 텍스트 검색용 인덱스 — 부분 문자열 검색에 유용
CREATE FULLTEXT INDEX movie_title_ft FOR (m:Movie) ON EACH [m.title]

// 사용
CALL db.index.fulltext.queryNodes("movie_title_ft", "인셉")
YIELD node
RETURN node.title

인덱스 관리

// 모든 인덱스 목록 조회
SHOW INDEXES

// 인덱스 삭제
DROP INDEX person_name_idx

언제 인덱스를 만들어야 하는가?

WHERE에서 자주 검색하는 속성에 만드세요.
특히 name, id, email 같은 식별자 속성에 필수입니다.

단, 인덱스가 너무 많으면 쓰기 성능이 느려질 수 있습니다.
자주 검색하는 속성에만 선별적으로 적용하세요.

제약조건은 "이 규칙을 반드시 지켜라"를 DB에 알려주는 것입니다.
RDB의 UNIQUE, NOT NULL 제약조건과 같은 개념입니다.

유일성 제약조건 (Unique)

// Person의 email은 반드시 고유해야 함
CREATE CONSTRAINT person_email_unique
FOR (p:Person) REQUIRE p.email IS UNIQUE

// 이후 같은 email로 Person을 만들려고 하면 에러 발생

존재성 제약조건 (Not Null) — Enterprise 전용

// Person에는 반드시 name 속성이 있어야 함
CREATE CONSTRAINT person_name_exists
FOR (p:Person) REQUIRE p.name IS NOT NULL

노드 키 제약조건 — Enterprise 전용

// Person은 (name + birthYear) 조합이 고유해야 함
CREATE CONSTRAINT person_key
FOR (p:Person) REQUIRE (p.name, p.birthYear) IS NODE KEY

제약조건	설명	Community	Enterprise
UNIQUE	속성 값이 고유해야 함	사용 가능	사용 가능
IS NOT NULL	속성이 반드시 존재	불가	사용 가능
NODE KEY	복합 키 유일성 + 존재성	불가	사용 가능

제약조건의 부가 효과

UNIQUE 제약조건을 만들면 인덱스도 자동 생성됩니다.
따라서 UNIQUE 제약조건이 있는 속성에는 별도 인덱스를 만들 필요가 없습니다.

MERGE를 사용할 때 UNIQUE 제약조건이 있으면
중복 방지와 성능이 동시에 보장되므로 필수적입니다.

APOC(Awesome Procedures On Cypher)은
Neo4j의 공식 확장 라이브러리입니다.
Cypher만으로는 번거로운 작업을 편하게 해주는 500개 이상의 함수·프로시저를 제공합니다.

설치 방법

Neo4j Desktop: DBMS → Plugins 탭 → APOC 토글 ON
AuraDB: 기본 내장 (별도 설치 불필요, 일부 기능 제한)

L 데이터 가져오기

CSV, JSON, API 등
외부 데이터를 Neo4j로 적재

apoc.load.csv
apoc.load.json
apoc.load.jdbc

R 리팩터링

그래프 구조를 변경·정리
라벨 변경, 관계 방향 전환 등

apoc.refactor.rename.label
apoc.refactor.to
apoc.refactor.mergeNodes

U 유틸리티

텍스트 처리, 날짜 변환,
해시, 컬렉션 조작 등

apoc.text.join
apoc.date.format
apoc.coll.flatten

E 내보내기

그래프 데이터를
CSV, JSON, GraphML로 추출

apoc.export.csv.all
apoc.export.json.all
apoc.export.graphml.all

가장 자주 사용하는 APOC 패턴들입니다.

CSV 파일에서 데이터 가져오기

// movies.csv: title,year,genre
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///movies.csv" AS row
CREATE (:Movie {
    title: row.title,
    year: toInteger(row.year),
    genre: row.genre
})

JSON API에서 데이터 가져오기 (APOC)

CALL apoc.load.json("https://api.example.com/movies")
YIELD value
UNWIND value.movies AS movie
MERGE (m:Movie {title: movie.title})
SET m.year = movie.year

대량 작업 — 배치 처리 (apoc.periodic.iterate)

// 100만 노드의 속성을 1000개씩 나눠서 업데이트
CALL apoc.periodic.iterate(
    "MATCH (p:Person) WHERE p.status IS NULL RETURN p",
    "SET p.status = 'active'",
    {batchSize: 1000}
)

그래프 데이터 전체 내보내기

// JSON으로 전체 그래프 내보내기
CALL apoc.export.json.all("graph.json", {})

// CSV로 특정 쿼리 결과 내보내기
CALL apoc.export.csv.query(
    "MATCH (p:Person)-[:WATCHED]->(m:Movie) RETURN p.name, m.title",
    "watched.csv", {}
)

LOAD CSV vs apoc.load.json

LOAD CSV: Cypher 기본 내장. CSV 파일만 가능. APOC 불필요
apoc.load.json: APOC 필요. JSON, API 호출 가능

CSV 적재만 필요하다면 LOAD CSV만으로 충분합니다.

GDS는 Neo4j의 그래프 분석 알고리즘 라이브러리입니다.
APOC이 "데이터 처리 도구"라면, GDS는 "분석 도구"입니다.

알고리즘	설명	활용 예시
PageRank	노드의 중요도 순위	가장 영향력 있는 사람 찾기
Community Detection	그룹/커뮤니티 탐지	SNS에서 친구 그룹 발견
Node Similarity	노드 간 유사도 계산	비슷한 취향의 사용자 추천
Shortest Path (가중치)	비용 기반 최단 경로 Dijkstra, A* 등	배달 최적 경로, 네트워크 라우팅
Centrality	중심성 분석	네트워크 허브 노드 탐지

GDS는 PART 4(GraphRAG)에서 본격적으로 다룹니다

지금은 "이런 분석이 가능하다" 정도만 알아두세요.
GDS는 지식 그래프 위에서 의미 있는 패턴과 인사이트를 추출하는 도구이며,
GraphRAG에서 LLM과 결합할 때 핵심 역할을 합니다.

이 페이지에서 기억할 것

1. 인덱스
자주 검색하는 속성에 생성 → 조회 성능 대폭 향상. 식별자 속성에 필수

2. 제약조건
UNIQUE → 중복 방지 + 자동 인덱스 생성. MERGE와 함께 사용하면 최적

3. APOC
CSV/JSON 가져오기, 리팩터링, 배치 처리, 내보내기 등 500+개 확장 기능

4. LOAD CSV
Cypher 기본 내장 CSV 적재 도구. 간단한 데이터 가져오기에 APOC 불필요

5. GDS
PageRank, 커뮤니티 탐지 등 그래프 분석 알고리즘. PART 4에서 본격 학습

PART 1 완료!

여기까지 오셨다면 Neo4j와 Cypher의 핵심을 모두 익힌 것입니다.

Ch1: Property Graph 모델 이해
Ch2: Neo4j 환경 구축 (AuraDB / Desktop)
Ch3: Cypher 기본 문법 (CRUD)
Ch4: Cypher 고급 문법 (경로 탐색, 집계, WITH, UNWIND)
Ch5: 인덱스, 제약조건, APOC/GDS