그래프 탐색기 — 라벨 클릭 · 이웃 확장 · Cypher 세 줄

직전 두 레슨까지 의미 레이어를 정의했습니다. 본 레슨은 그 레이어 위에 적재된 인스턴스를 직접 확인합니다. 그래프 탐색기는 모델러가 가장 자주 머무는 두 번째 표면 — 새 엔티티/관계가 의도대로 작동하는지 가장 빠르게 검증하는 곳입니다.

진입

좌측 사이드바의 ONTOLOGY → 그래프 탐색기 로 진입합니다. 본인 컬렉션 컨텍스트에서 들어가면 그 컬렉션의 그래프 스코프가 자동 적용됩니다.

화면은 세 영역으로 나뉩니다.

1. 좌측 — 메타데이터 패널 — 정의된 라벨 · 관계 타입 · 속성 키 목록과 각 항목 옆 개수.
2. 중앙 — 시각화 영역 — 노드와 엣지가 force-directed 레이아웃으로 배치되는 캔버스.
3. 하단 — 쿼리 에디터 — Cypher 를 직접 작성·실행.

직전 레슨의 리테일 4 엔티티 · 3 관계가 적재돼 있다는 가정으로 진행합니다.

한 번 클릭 — 라벨 단위 조회

좌측 메타데이터 패널의 Labels (Nodes) 영역에서 RI_Product 옆 숫자가 노드 개수입니다. 라벨을 한 번 클릭 하면 해당 라벨의 모든 노드를 조회하는 Cypher 쿼리가 자동 실행됩니다.

• 시각화 영역에 노드들이 force-directed 로 펼쳐집니다.
• 노드 색은 라벨별로 자동 지정 — 한 화면에 여러 라벨이 섞이면 색으로 구분됩니다.
• 노드를 한 번 클릭 하면 우측 패널(또는 모달)에 해당 인스턴스의 속성 전체가 뜹니다. Display Column 이 1차 라벨, 시스템 키들이 그 아래.

라벨이 너무 많은 데이터셋(예: 수만 행)에 클릭하면 LIMIT 가 자동 적용됩니다 — 화면이 멈추는 것을 막기 위함.

더블클릭 — 이웃 확장

노드 한 개를 더블클릭 하면 그 노드와 연결된 이웃 노드들이 추가로 조회됩니다.

리테일 예시에서 한 번 따라가 봅니다.

1. RI_Region 라벨 한 번 클릭 — 지역 노드 몇 개가 펼쳐짐.
2. 수도권 노드를 더블클릭 — 거기에 RI_LOCATED_IN 으로 연결된 지점들이 함께 떠오름.
3. 지점 하나를 또 더블클릭 — 그 지점에 RI_STOCKED_AT 으로 연결된 상품들이 함께 떠오름.

3 단계 만에 지역 → 지점 → 상품의 N-hop 이웃이 한 화면에 모입니다. 이 패턴이 그래프 탐색기에서 가장 빠른 탐색 동선입니다.

Cypher 세 줄 패턴 — MATCH · RETURN · LIMIT

라벨 클릭과 더블클릭이 조회의 80% 를 처리합니다. 나머지는 하단 쿼리 에디터에서 Cypher 로 직접 작성합니다. 본 레슨은 세 줄 패턴만 익혀 둡니다 — 그 이상은 사용자 매뉴얼의 Cypher 가이드가 잇습니다.

패턴 1 — 한 라벨의 모든 노드

MATCH (p:RI_Product)
RETURN p
LIMIT 100

라벨 클릭이 자동 실행하는 쿼리가 정확히 이 형태입니다. 어디서 일어나는 일인지 한 번 직접 입력해 보면 다음 패턴이 자연스러워집니다.

패턴 2 — 두 라벨이 한 관계로 연결된 쌍

MATCH (p:RI_Product)-[:RI_STOCKED_AT]->(b:RI_Branch)
RETURN p, b
LIMIT 50

화살표 방향(->)은 04 레슨에서 정한 source → target 방향과 같습니다. 거꾸로 잡으면 결과가 비어 나옵니다.

패턴 3 — 조건 필터링

MATCH (p:RI_Product)-[r:RI_STOCKED_AT]->(b:RI_Branch)
WHERE r.stockout_risk_flag_synth = 1
RETURN p.name, b.name, r.inventory_qty
LIMIT 20

관계의 속성(r.stockout_risk_flag_synth) 으로 필터링하면 재고가 부족한 상품-지점 쌍만 떠오릅니다. 04 레슨에서 정의한 관계 속성이 여기서 직접 가치를 만듭니다.

결과 뷰 세 모드

쿼리 결과는 세 뷰 중 하나로 봅니다.

• 그래프 뷰 — 노드와 관계를 시각적으로. 패턴/구조 파악 용도.
• 테이블 뷰 — 표 형태. 정렬 · 필터링 · 내보내기.
• 텍스트 뷰 — JSON 원본. 디버깅용.

같은 결과를 세 모드로 번갈아 보면 그래프로 보고 표로 검증하는 모델러의 표준 동선이 자연스럽게 잡힙니다.

URL 딥링크 — 공유 가능한 탐색 링크

특정 노드 또는 쿼리 상태에서 시작하는 탐색 링크를 URL 쿼리 파라미터로 prefill 해 공유할 수 있습니다. 거버넌스 감사, 조사 요청, 인계 등에 그대로 씁니다 — 06 레슨의 인계 단계에서 이 링크가 다시 등장합니다.

엔티티 지도 — 좌표 속성이 있다면

엔티티가 위도·경도 속성을 가지면 엔티티 지도(Entity Map) 탭에서 마커 시각화가 가능합니다.

• 매장 분포, IoT 센서 위치, 물류 거점 같은 공간 패턴 확인.
• 좌표계는 WGS84 만. 국내 KATEC/TM/UTM-K 좌표는 사전 변환 필요.
• 마커 밀집 시 자동 클러스터링.

리테일 예시의 RI_Branch 가 latitude / longitude 속성을 가지므로 그대로 지도에 띄울 수 있습니다.

자가 점검

• 메타데이터 패널의 라벨 옆 개수가 0 이 아닌가 (0 이라면 02–03 레슨의 매핑/sink 단계로 돌아감)
• 라벨 한 번 클릭이 시각화 영역에 노드들을 자동 펼치는가
• 노드 더블클릭이 이웃 노드들을 함께 가져오는가
• Cypher 세 줄 패턴(MATCH · RETURN · LIMIT)을 두 패턴 이상 직접 입력해 봤는가
• 같은 쿼리를 그래프 뷰와 테이블 뷰 두 모드에서 모두 봤는가

다음 레슨

마지막 레슨은 본인이 만든 그래프를 유지보수 단계에서 어떻게 다루는지 — 모델 변경의 파급, 새 데이터셋이 들어왔을 때의 매핑 추가 흐름, 그리고 분석가/엔지니어 두 시점으로의 인계 — 양쪽을 한 단락씩 다루며 코스를 마무리합니다.