Fluree DB (GitHub Repo)

Fluree DB - 重要なデータを扱うためのグラフデータベース。

時間軸追跡機能、検証可能性、規格準拠、Git に似たブランチおよびマージ機能、そして AI エージェント向けに最適化 されています。外部依存関係なしで、ベクトル検索、テキスト検索、地理空間検索を統合し、きめ細やかなアクセス制御を実現します。

RDF 1.1 / 1.2、Open Cypher プレビュー、SPARQL、および JSON-LD クエリ（履歴クエリおよび Fluree の機能拡張を含む）に対応しています。

コモディティハードウェア上で数十億のグラフ事実を処理。1 秒あたり 200 万件以上の大量データインポートが可能。ベンチマークリーダーとして、次点のデータベースより 10.4 倍高速。215 億トリプルからなる完全な Wikidata ダンプにおいて、850 個の WGPB グラフパターンクエリすべてが完了し、幾何平均値は 43 ミリ秒です。

注記

Fluree Memory — Fluree DB CLI の一部です。AI コーディングアシスタント向けの永続的かつ検索可能なメモリ機能。Claude Code、Cursor、その他の AI ツールに、長期的なプロジェクトメモリを提供します。事実、意思決定、設定は、あなたが管理する Fluree リージャー（台帳）内でセッションを超えて保持されます。リポジトリ単位またはユーザー単位でスコープを定義し、Git を介して共有可能です。

Fluree Memory ドキュメント →

インストール

クラウド/サーバーレス — flur.ee で無料の専用サーバーレススタック上で実行可能（利用制限あり）、必要に応じてオンデマンドで専用サーバーを起動できます。以下のインストール手順に従ってローカルの fluree CLI とシームレスに連携可能です。

Docker — 事前設定された HTTP サーバー。ポート 8090 でクエリを受け付ける準備ができています。API の試行や、Fluree をサービスとして実行する際に最適です。

docker run -p 8090:8090 fluree/server:latest

Homebrew、シェルインストーラー、または Windows PowerShell — CLI と埋め込みサーバー（fluree server run）の両方をバンドルした fluree バイナリをインストールします。

Homebrew (macOS / Linux)

brew install fluree/tap/fluree

シェルインストーラー (macOS / Linux)

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https://github.com/fluree/db/releases/latest/download/fluree-db-cli-installer.sh | sh

Windows (PowerShell)

irm https://github.com/fluree/db/releases/latest/download/fluree-db-cli-installer.ps1 | iex

すべてのリリースにおける事前ビルド済みバイナリと変更履歴は、GitHub Releases ページ で確認できます。

60 秒でゼロからグラフへ

fluree init

fluree create movies

fluree insert '

@prefix schema: <http://schema.org/> .

@prefix ex: <http://example.org/> .

ex:blade-runner a schema:Movie ;

schema:name "Blade Runner" ;

schema:dateCreated "1982-06-25"^^<http://www.w3.org/2001/XMLSchema#date> ;

schema:director ex:ridley-scott .

ex:ridley-scott a schema:Person ;

schema:name "Ridley Scott" .

ex:alien a schema:Movie ;

schema:name "Alien" ;

schema:dateCreated "1979-05-25"^^<http://www.w3.org/2001/XMLSchema#date> ;

schema:director ex:ridley-scott .

'

fluree query --format table 'SELECT ?title ?date WHERE {

?movie a <http://schema.org/Movie> ;

<http://schema.org/name> ?title ;

<http://schema.org/dateCreated> ?date .

} ORDER BY ?date'

┌──────────────┬────────────┐

│ title │ date │

├──────────────┼────────────┤

│ Alien │ 1979-05-25 │

│ Blade Runner │ 1982-06-25 │

└──────────────┴────────────┘

これは SPARQL クエリです。同じクエリを JSON-LD で記述すると以下のようになります。

fluree query --jsonld '{

"@context": { "schema": "http://schema.org/" },

"select": ["?title", "?date"],

"where": [

{ "@id": "?movie", "@type": "schema:Movie",

"schema:name": "?title", "schema:dateCreated": "?date" }

],

"orderBy": "?date"

}'

両方の言語は同じエンジンにアクセスします。機能もパフォーマンスも同一です。

次に、データを更新して過去のデータもクエリしてみましょう。

Ridley Scott 監督の映画すべてにジャンルを追加する

fluree update '

PREFIX schema: <http://schema.org/>

PREFIX ex: <http://example.org/>

INSERT { ?movie schema:genre "sci-fi" }

WHERE { ?movie schema:director ex:ridley-scott }

'

その更新前のデータはどうなっていたか？

fluree query --at 1 'SELECT ?title ?genre WHERE {

?movie a <http://schema.org/Movie> ;

<http://schema.org/name> ?title .

OPTIONAL { ?movie <http://schema.org/genre> ?genre }

}'

→ Blade Runner（ジャンルなし）、Alien（ジャンルなし）

And now?

fluree query 'SELECT ?title ?genre WHERE {

?movie a <http://schema.org/Movie> ;

<http://schema.org/name> ?title .

OPTIONAL { ?movie <http://schema.org/genre> ?genre }

}'

→ Blade Runner "sci-fi", Alien "sci-fi"

すべての変更は保存されます。トランザクション番号、ISO タイムスタンプ、またはコミット ID を指定して、履歴の任意の時点のデータを照会できます。

What makes Fluree different

Time travel

すべてのトランザクションは不変です。トランザクション番号、ISO-8601 タイムスタンプ、またはコンテンツアドレス付きコミット ID を指定して、過去の任意の時点でのデータとして照会できます。特別なテーブルも不要、スローリーチンギングディメンション（slowly-changing dimensions）も不要です。これはストレージモデルに組み込まれています。

fluree query --at 2024-06-15T00:00:00Z 'SELECT * WHERE { ?s ?p ?o }'

詳細はこちら：Time travel concepts、time-travel cookbook。

Property graphs & edge annotations

ノードだけでなく、*関係* にもプロパティを付与できます。例えば、worksFor エッジには役割と開始日、主張（claim）にはソースと信頼度を付与します。Fluree は RDF 1.2 / SPARQL 1.2 の注釈構文を実装しているため、ラベル付きプロパティグラフエッジ、同じ 2 つのノード間の並列関係、そして単一の表面で RDF-star によるステートメントレベルの追跡可能性（provenance）が得られます。通常のトリプル照会はそのまま利用可能であり、注釈は要求された場合にのみカーディナリティに影響を与えます。

エッジ自体にメタデータを付与し、アリスやアコムには付与しない

INSERT DATA {

ex:alice ex:worksFor ex:acme {| ex:role "Engineer" ; ex:since 2024 |} .

}

エッジとそのメタデータを一括で一致させる

SELECT ?role ?since WHERE {

ex:alice ex:worksFor ex:acme {| ex:role ?role ; ex:since ?since |} .

}

同じ形状は、@annotation を介して JSON-LD でも利用可能です。名前付きグラフ内のエッジに対しても同様です。

詳細はこちら：エッジ注釈の概念、エッジ注釈クックブック。

統合検索

BM25 フルテキスト検索および HNSW ベクトル類似度検索は、クエリエンジンに組み込まれており、外部サービスを後付けしたものではありません。検索結果は、他のグラフパターンと同様に、結合（join）、フィルタリング、集約処理に参加できます。

{

"@context": { "ex": "http://example.org/" },

"from": "mydb:main",

"where": [

{ "@id": "?doc", "ex:title": "?title" },

["bind", "?score", "(fulltext ?title \"knowledge graph\")"]

],

"select": ["?doc", "?title", "?score"],

"orderBy": [["desc", "?score"]],

"limit": 10

}

専用の BM25 / HNSW グラフソースの場合、同じクエリエンジンが f:graphSource / f:searchText / f:queryVector パターンを駆動し、埋め込みインデックスまたはリモートの fluree-search-httpd サービスによってバックアップされます。

詳細は以下をご覧ください：BM25 フルテキスト検索、ベクトル検索、検索クックブック。

Git に似たデータ管理

ブランチ作成、リベース、マージ、プッシュ、プル — 開発者がすでにコードに対して使用しているのと同じワークフローが、データに対しても適用されます。実験用のためにデータをフォークして、本番環境に影響を与えることなく試すことができます。準備ができたらマージします。アップストリームの変更を取り込むためにリベースを行います。各ブランチには独自の独立したコミット履歴があります。

fluree branch create experiment

fluree use mydb:experiment

... 安全に変更を加える ...

fluree branch rebase experiment # main と同期する

fluree branch merge experiment # main へ高速フォワードマージ

fluree branch drop experiment # クリーンアップ

詳細は以下をご覧ください：ブランチ作成クックブック、Ledger とネームサービス。

3 レベルのアクセス制御

ポリシーは Ledger 内のデータであり、クエリ実行時およびトランザクション実行時に強制されます。ユーザーが見られるのは許可された情報のみです — 行でもテーブルでもなく、個々の事実のみです。アプリケーション層でのフィルタリングは不要です。

モデルについては Policy enforcement を、実装例については policy cookbook を、参照資料については Policy model and inputs をご覧ください。

Reasoning and inference

RDFS サブクラス/サブプロパティ推論、OWL 2 RL の前方連鎖（フォワードチェーン）、およびユーザー定義の Datalog ルールに対応しています。データベースは、明示的に保存されていない事実に基づいて推論を行います。

詳細はこちら：Reasoning and inference、OWL & RDFS support reference、Datalog rules。

Standards-first

W3C テストスイートに対して完全準拠（ゼロのコンプライアンス違反）を実現した SPARQL 1.1 をフルサポート。また、JSON API に適したネイティブな JSON-LD も提供します。両方のクエリ言語は、同じエンジンと同等の機能（タイムトラベル、ポリシー、グラフソースなど）を共有してアクセス可能です。

詳細はこちら：SPARQL reference、JSON-LD Query reference、Standards and feature flags。

Also worth knowing

• SHACL 検証 — トランザクション実行時に宣言的な形状制約が強制され、違反は対象ごと・プロパティごとに報告されます。

• OWL オントロジーインポート — f:schemaSource と owl:imports を用いて外部語彙を台帳に取り込み、コミット時点で具体化されます。

• Apache Iceberg / R2RML — ネイティブな Fluree データと同様に、Parquet ウェアハウスやリレーショナルストアをファーストクラスのグラフソースとしてクエリできます。

使い方はあなた次第

CLI — ターミナルからデータを探索し、パイプラインをスクリプト化し、台帳を管理します。

fluree query -f report.rq --format csv > output.csv

HTTP サーバー — OIDC 認証、コンテンツネゴシエーション、OpenTelemetry を備えた本番用 API として fluree サーバーを実行します。

fluree server run

curl -X POST http://localhost:8090/v1/fluree/query?ledger=mydb:main \

-H "Content-Type: application/sparql-query" \

-d 'SELECT ?s ?p ?o WHERE { ?s ?p ?o } LIMIT 10'

Rust ライブラリ — Fluree をアプリケーションに直接埋め込みます。サーバープロセスは不要です。

let fluree = FlureeBuilder::memory().build_memory();

fluree.create_ledger("mydb").await?;

let result = fluree.graph("mydb:main")

.query()

.sparql("SELECT ?s WHERE { ?s a <http://schema.org/Person> }")

.execute()

.await?;

MCP サーバー — Model Context Protocol を介して AI アシスタントに Fluree を公開します。

fluree mcp serve # Claude Desktop、Cursor などのための stdio トランスポート

機能

クエリ言語

SPARQL 1.1, JSON-LD クエリ

データ形式

JSON-LD, Turtle, TriG, N-Triples, N-Quads

エッジ注釈

プロパティグラフのエッジとステートメントレベルのメタデータ (RDF 1.2 / SPARQL 1.2)

タイムトラベル

トランザクション番号、ISO タイムスタンプ、コミット ID

全文検索

Integrated BM25 with Block-Max WAND (統合された BM25 とブロック最大 WAND)

ベクトル検索

埋め込み HNSW またはリモートサービス

推論

RDFS, OWL 2 QL, OWL 2 RL, Datalog ルール

アクセス制御

トリプルレベルのポリシー強制執行

地理空間

GeoSPARQL, S2 セルインデックス

検証可能性

JWS 署名付きトランザクション、検証可能クレデンシャル

データソース

Apache Iceberg, R2RML リレーショナルマッピング

ストレージバックエンド

メモリ、ファイル、AWS S3 + DynamoDB, IPFS

レプリケーション

インスタンス間のクローン、プッシュ、プル

ブランチング

リッジのフォーク、独立したコミット履歴

観測性 (Observability)

OpenTelemetry トレース、構造化ログ

検証

SHACL シャープ制約

ドキュメンテーション

ドキュメントや詳細情報については、labs.flur.ee/docs をご覧ください。

完全なドキュメントは docs/ にもあります:

• はじめに — インストール、リッジの作成、データの記述とクエリ

• SQL 開発者向けの Fluree — リレーショナルデータベースからの移行ならこちらから始めましょう

• エンドツーエンドチュートリアル — 検索、タイムトラベル、ブランチング、ポリシーを使用したナレッジベースの構築

• コンセプト — タイムトラベル、グラフソース、ポリシー、検証可能なデータ

• ガイド — 検索、タイムトラベル、ブランチング、ポリシー、SHACL 検証のための実践的なクックブック

• クエリ言語 — SPARQL および JSON-LD クエリリファレンス

• トランザクション — インサート、アップsert、更新パターン

• CLI リファレンス — すべてのコマンドとオプション

• HTTP API — サーバーエンドポイントと認証

• オペレーション — 設定、デプロイメント、テレメトリー

• コントリビューション — ソースからのビルド、テスト実行、PR ワークフロー

• ベンチマーク — パフォーマンスベンチマークの実行、理解、追加

ライセンス

このソフトウェアは Business Source License 1.1 に基づいてライセンスされています。ただし、そのファイルに指定された変更日付において Apache License 2.0 へ移行されます。