memgraph-poc/GEMINI.md

Memgraph 데이터 모델 설계

1. 프로젝트 목표

본 프로젝트의 최종 목표는 Job 실행 순서를 최적화하여 전체 공정의 **소요 시간(Duration)**과 **비용(Cost)**을 최소화하는 최적의 **시나리오(Scenario)**를 찾는 것입니다. 이를 위해 Memgraph 데이터베이스에 공정 데이터를 모델링하고, 다양한 분석 쿼리를 실행할 수 있는 기반을 마련합니다.

2. 데이터 모델 (Graph Schema)

2.1. 노드 (Nodes)

노드 레이블	설명	주요 속성 (Properties)
Job	실행되어야 할 개별 작업 단위. JobType의 인스턴스.	id, name, description, duration, cost
JobType	Job의 유형을 정의하는 템플릿. (예: ‘용접’, ‘조립’, ‘검사’)	type_id, name
Object	Job 수행에 사용되거나 Job의 결과로 나오는 객체. ObjectType의 인스턴스.	id, name, unit_price, quantity
ObjectType	Object의 유형을 정의하는 템플릿. (예: ‘부품A’, ‘반제품B’)	type_id, name
Activity	Job과 Object 간의 n:m 관계를 연결하는 중간 노드.	id, name, description
Status	Job, Object, Activity의 현재 상태. (예: ‘대기’, ‘진행중’, ‘완료’)	status_id, name
Scenario	특정 순서로 배열된 Job들의 집합. 다른 Scenario로부터 파생될 수 있음.	id, name, description, total_duration, total_cost

2.2. 관계 (Relationships)

관계 타입	시작 노드	끝 노드	설명
IS_A	Job	JobType	Job이 어떤 JobType에 속하는지 정의 (상속)
IS_A	Object	ObjectType	Object가 어떤 ObjectType에 속하는지 정의 (상속)
PRECEDES	Job (선행)	Job (후행)	Job 실행의 선후 관계 정의 (A -[:PRECEDES]-> B: A가 B보다 먼저)
INCLUDES	Scenario	Job	Scenario에 어떤 Job들이 포함되는지 정의
PERFORMS	Job	Activity	Job이 어떤 Activity를 수행하는지 연결
ACTS_ON	Activity	Object	Activity가 어떤 Object에 영향을 주는지 연결
HAS_STATUS	Job, Object, Activity	Status	각 노드의 현재 상태를 나타냄
DELTA_FROM	Scenario (파생)	Scenario (기반)	Scenario가 어떤 기반 Scenario로부터의 증분으로 정의되는지 표시

3. 스키마 다이어그램 (Mermaid)

graph TD
    subgraph "Core Entities"
        J1(Job 1)
        J2(Job 2)
        A1(Activity)
        O1(Object)
    end

    subgraph "Types & Status"
        JT(JobType)
        OT(ObjectType)
        ST(Status)
    end

    subgraph "Scenario"
        S1(Scenario Base)
        S2(Scenario Delta)
    end

    J1 -- IS_A --> JT
    J1 -- PRECEDES --> J2
    O1 -- IS_A --> OT

    J1 -- PERFORMS --> A1
    A1 -- ACTS_ON --> O1

    J1 -- HAS_STATUS --> ST
    O1 -- HAS_STATUS --> ST
    A1 -- HAS_STATUS --> ST

    S2 -- INCLUDES --> J1
    S2 -- INCLUDES --> J2
    S2 -- DELTA_FROM --> S1

4. 주요 Cypher 쿼리 예시

• 특정 Job의 모든 선행 Job 찾기:

  MATCH (j:Job {id: 'target_job_id'})<-[:PRECEDES*]-(predecessor)
  RETURN predecessor;

• 특정 시나리오의 총 예상 소요 시간 및 비용 계산:

  MATCH (s:Scenario {id: 'scenario_id'})-[:INCLUDES]->(j:Job)
  RETURN s.name, sum(j.duration) AS total_duration, sum(j.cost) AS total_cost;

• Critical Path 찾기 (가장 오래 걸리는 Job 경로):

  MATCH path = (start:Job)-[:PRECEDES*]->(end:Job)
  WHERE NOT EXISTS ((start)<-[:PRECEDES]-()) AND NOT EXISTS ((end)-[:PRECEDES]->())
  WITH nodes(path) AS jobs_in_path
  UNWIND jobs_in_path AS job
  WITH path, sum(job.duration) AS path_duration
  RETURN path, path_duration
  ORDER BY path_duration DESC
  LIMIT 1;