グラフ データベース – データベース テクノロジの未来

グラフ データベース ( wiki ) は現在バズワードとなっています。このテクノロジーは急速に成長しており、企業はこれを無視するわけにはいきません。このテクノロジーが提供する計り知れないメリットにより、DBMS (データベース管理システム) の将来として正しく予測されています。 ）。 重要なグラフ データベースの例としては、Neo 4J、Amazon Neptune、Orient DB などがあります。 この記事は、グラフ データベースとは何か、その主な利点は何なのかを知りたい好奇心旺盛な読者全員に、必要な情報を提供することを目的としています。

グラフデータベースとは何ですか?

簡単に定義すると、ノード (エンティティ) とエッジ (関係) のコレクションです。 グラフ データベースは、他のデータベースとは異なり、本質的に、またはデフォルトで関係を保存します。 これは、グラフ データベースでは、関係がデータ自体と同等に重要 (またはむしろより重要) として扱われることを意味します。 ノードには、任意の数のキーと値のペア、またはプロパティと呼ばれる属性が割り当てられます。 エッジまたは関係は、有向および名前付きの関係 (意味的に関連する接続) を保持します。 2 つのノード間の関係の例は、会社で働く従業員です。 グラフ データベースとは何かをより深く理解するには、以下の図を参照してください。

エンティティとその関係 - Twitter の例

各行は、どの 2 人が相互にフォローしているかを示します。

上の図は、何百万もの相互接続されたアカウント所有者がいる Twitter のごく一部で構成されています。 ジュリア、ロバート、スミスの 3 人のユーザーだけを選択しました。 これらはノード (この図ではエンティティ、つまり人) です。 非常に単純化された方法で、グラフ データベースの他の部分、つまり関係が矢印によって示され、これらのユーザーが互いにどのように接続されているかが示されます。 この図は、すべてが相互に従うことを示していますが、例外が 1 つだけあります。 ロバートはスミスに従わない。

これは相互接続の世界です。 私たちは今日を生きています。 Twitter、Facebook、Instagram、およびその他のソーシャル メディア プラットフォームは、ノード/エンティティ (たとえば、人) がエッジまたはリレーションシップを通じて複数のノードとどの程度接続されているかをよく説明します。

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企業にグラフ データベースが必要な理由

グラフ データベースが主流のデータベース管理システムとして急速に進化しているのはなぜですか? Google、Facebook、Twitter、IBM などの巨人がそのアダプターとなるほど、その魅力は何でしょうか? 今日の企業は、厳しい競争の中で、タイムリーな意思決定を行うために、迅速かつ有意義な情報を必要としています。 彼らは、問題解決、顧客分析、リアルタイム更新、およびより高速なクエリのためにデータベースを使用し、これらすべておよびその他多くの目的を効果的に提供したいと考えています。 企業にとっての重要な利点をいくつか確認してみましょう。

ａ． 意味のあるMIS:

今日のビジネスの MIS 要件により、CIO と CEO は単なる統計数値の山ではなく、洞察を備えたレポートを取得する必要があります。 グラフ データベースは、(リレーショナル データベース システムの場合のように) 個々のデータ ポイントに焦点を当てるのではなく、それらのデータ ポイントの関係に主に焦点を当てるため、このニーズを満たす上で非常に重要です。

それは事実に基づいた相互にリンクされた情報に基づいて構築されています。 したがって、それは知識を表します。 したがって、従来のリレーショナル データベースとは異なり、人間や機械がグラフ データベースに保存された情報を解釈するのは非常に簡単です。 グラフ データベースがクエリに対して知識に基づいた応答を提供するのに非常に効果的であるのは、この要因によるものです。

b. ハイパフォーマンス：

リレーショナルデータベースシステムと比べて大幅に性能が高いため、導入する企業が増えています。 Join ステートメントごとに、リレーショナル データベースはさらに別のデータ セット内の別のインデックスを検索する必要があります。 SQL クエリでは多くの場合、非常に多くの結合ステートメントが必要になるため、データ クエリのプロセスが非常に遅くなります。 キャッシュ内に存在するポインター演算を使用するグラフ データベースは、計算量が大幅に少ない方法でクエリ操作を実行するため、クエリ処理が非常に高速になります。

c. 小売業にとってのメリット:

個別に詳しく説明するサプライ チェーン管理の利点以外にも、小売業者に提供される多くの利点があります。 これらのいくつかを確認してみましょう:

d. サプライチェーンマネジメント：

データのモデリングと保存において非常に効率的です。 また、リレーショナル データベース システムでは十分に処理できない関係をクエリすることもできます。 Graph Database は、このエッジにより、透明性の高いサプライ チェーンを効果的に提供して、製品の年間供給を確保し、サプライヤーと施設を追跡できます。 グラフ データベースは、相互接続された大規模なデータを処理できるため、効果的なサプライ チェーン管理において実行可能なオプションです。

サプライ チェーン管理の分野におけるグラフ データベースの優れたパフォーマンスは、次の要因の結果です。

サプライチェーン管理ソリューション - リレーショナル VS グラフ データベース

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グラフデータベースの主な利点:

グラフ データベースの利点は多すぎます。 ここでは、最も重要な利点のいくつかについて説明します。

ａ． スピード：

グラフ データベースはビッグ データを非常に高速で処理するため、これが企業世界での人気の最大の要因の 1 つです。 Tech Validate と IBM は 2017 年に、グラフ データベースが世界的に採用されている理由について調査を実施しました。 この調査結果によると、全業界のユーザーの 57% が、グラフ データベースの最大のテクノロジー利点として速度を挙げています。

b. 変身：

グラフ データベースは、企業のデータ管理を大きく変革することができます。 これは、組織のデータ管理を完全に変革し、経営陣と利害関係者に全体的なビューを提供する包括的で相互接続されたシステムに変換する原動力となります。

BBC は、最も貴重なデータ リソースを統合するためにグラフ データベース「Ontotext」を使用しました。 この統合は金融業界に多大な恩恵をもたらし、グラフ データベースと他のセマンティック テクノロジは、既存のシステムに変革をもたらすことにより、不正検出とコンプライアンス管理の分野で革新的なソリューションを提供してきました。

c. 簡単なデータ分析:

グラフ データベースの主な利点の 1 つは、テーブルを結合するために非常に複雑なクエリを作成して実行する必要があるリレーショナル データベースとは異なり、データ アナリストがデータ セットを簡単にナビゲートできることです。 コンサルティング会社ブーズ・アレン・ハミルトンの主任データサイエンティストであるカーク・ボーン氏は、「データ回復の観点から見ると、グラフの方が合理的です」と述べています。 彼はそれをさらに説明し、データ分析ツールとグラフ アルゴリズムをグラフ データベースで利用可能なデータ セットに適用すると、非常に明確なパターンが得られるため、分析者がクラスタリング、検索、推定、分割などの多くの基本的な実行を容易にすることを明らかにしました。機能。

d. 柔軟性の向上:

リレーショナル データベースは、その固定スキーマについてテクノロジーの専門家からよく批判されますが、絶え間ない進化により、今日のビジネス要件にはますます無関係になりつつあります。 毎日新しい要件があります。 グラフ データベースは、エッジを頂点 (エンティティ) と並んで「第一級市民」と見なすため、この変化し続けるシナリオに最もよく対応できます。 このようにして、グラフ データベースにより、基礎となるデータベース エンジンがノードとエッジのネットワークを任意の方向に移動および検索できるようになります。

グラフ データベースの柔軟性は、近年の人気の急上昇の大きな要因の 1 つです。

リレーショナル、キー/値、およびグラフ データベースの比較:

リレーショナル データベースとキーバリュー データベースをグラフ データベースと比較して、主な違いと相対的な利点を強調します。

構造：

リレーショナル データベースでは、データは表形式で保存されます。 各テーブルは、特定の数の列を含む固定形式でデータを記録します。 キー値データベースは基本的に 2 列のハッシュ テーブルで構成されます。 このテーブルの各行には、一意の ID とそれに関連付けられた対応する値が含まれています。 キー フィールドの検索中に、単一のデータ値が返されます。 グラフ データベースでは、関係がノードと属性を含むデータとして保存されます。 上の図では、サプライヤー、顧客、製品などが相互に接続されたノードです。 スキーマは形式言語で記述された構造です。 リレーショナル データベースの厳格な形式には厳格なスキーマが必要ですが、グラフ データベースは本質的に柔軟性が高いため、そのスキーマも非常に柔軟です。

取引:

リレーショナル データベースは、他のトランザクションとのリンクを考慮せず、トランザクションのみに適しています。 Key-Value データベースも検索時に単一の値を返すため、複数のレコードの書き込みを伴う実際のトランザクションでは、Key-Value データベースが正しくない可能性があります。 グラフ データベースは、相互接続された関係の複雑なネットワークをナビゲートすることができ、3 つすべての中で最も優れており、複雑なトランザクションにうまく対処できます。

分析:

リレーショナル データベースのテーブル構造では、接続に関連付けられたすべての情報を取得できないため、分析機能が制限されます。 グラフ データベースは、エンティティとその属性に関する情報 (キー/値データベースやリレーショナル データベースには存在しないプロパティ) を取得するため、分析に非常に優れたツールです。

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要約：

グラフ データベースの飛躍的な成長と大手ブランドによる採用は、その将来性を明確に示しています。 ビジネス、特に電子商取引において、自社のパフォーマンスについて包括的かつ総合的な視点を得ることができる優れたプラットフォームに進化することは間違いありません。 コンプライアンス管理から不正行為検出、サプライチェーンからデジタルマーケティングに至るまで、その利点は非常に大きいため、企業がそれを無視することは非常に困難です。

 この記事は、EmuCoupon.com の Jake James によって書かれました。 彼はブロガーであり、旅行者であり、深い思想家でもあります。 ジェイクはあらゆるトピック、特に技術、ファッション、旅行などについて書くのが大好きです。 書くことが彼の情熱であるため、アイデアを得たり、さまざまなトピックを探求するためにたくさん本を読みました。