그래프 데이터베이스 – 데이터베이스 기술의 미래

그래프 데이터베이스( wiki )는 기술이 빠르게 성장하고 기업이 이를 무시할 수 없는 엄청난 이점으로 인해 이제 화두가 되었으며 이 기술이 제공하는 것이 DBMS(Database Management Systems)의 미래로 올바르게 예측되고 있습니다. ). 몇 가지 중요한 그래프 데이터베이스 예는 Neo 4J, Amazon Neptune 및 Orient DB입니다. 그래프 데이터베이스가 무엇이며 주요 이점이 무엇인지 알고 싶어하는 호기심 많은 독자를 위해 이 기사는 필수 정보를 제공하기 위한 노력입니다.

그래프 데이터베이스란 무엇입니까?

간단히 정의하면 노드(엔티티)와 에지(관계)의 모음입니다. 그래프 데이터베이스는 다른 데이터베이스와 달리 기본적으로 또는 기본적으로 관계를 저장합니다. 이것은 그래프 데이터베이스에서 관계가 데이터 자체보다 동등하게 중요하거나 오히려 더 중요한 것으로 취급됨을 의미합니다. 노드에는 속성이라고 하는 키-값 쌍 또는 속성이 여러 개 할당됩니다. 에지 또는 관계는 지시되고 명명된 관계(의미상 관련된 연결임)를 전달합니다. 두 노드 간의 관계의 예는 회사에 근무하는 직원입니다. 그래프 데이터베이스가 무엇인지 더 잘 이해하려면 아래 그래픽 그림을 참조하십시오.

엔티티와 그 관계 - 트위터 예

각 줄은 두 사람이 서로를 따르는지를 보여줍니다.

위의 그림은 상호 연결된 수백만 명의 계정 소유자가 있는 Twitter의 아주 작은 부분으로 구성되어 있습니다. Julia, Robert, Smith의 세 명의 사용자만 선택했습니다. 이들은 노드입니다(이 그림에서는 개체-인). 매우 단순화된 방식으로 그래프 데이터베이스의 다른 부분, 즉 관계는 이러한 사용자가 서로 연결되는 방식을 보여주는 화살표를 통해 표시됩니다. 그림은 모든 것이 서로 뒤따르는 것을 보여주지만 단 하나의 예외가 있습니다. 로버트는 스미스를 따르지 않습니다.

이것은 상호 연결의 세계입니다. 우리는 오늘을 살고 있습니다. Twitter, Facebook, Instagram 및 기타 소셜 미디어 플랫폼은 노드/엔티티(예: 사람)가 에지 또는 관계를 통해 여러 노드와 얼마나 연결되어 있는지 잘 설명합니다.

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기업에 그래프 데이터베이스가 필요한 이유는 무엇입니까?

그래프 데이터베이스가 주류 데이터베이스 관리 시스템으로 빠르게 진화하는 이유는 무엇입니까? Google, Facebook, Twitter 및 IBM과 같은 거대 기업이 어댑터를 사용하는 이유는 무엇입니까? 오늘날의 기업은 치열한 경쟁 속에서 적시에 결정을 내리기 위해 신속하고 의미 있는 정보를 필요로 합니다. 그들은 문제 해결, 고객 분석, 실시간 업데이트 및 더 빠른 쿼리를 위해 데이터베이스를 사용하기를 원하며 이 모든 것과 더 많은 목적을 효과적으로 제공합니다. 기업을 위한 몇 가지 중요한 이점을 확인해 보겠습니다.

ㅏ. 의미 있는 MIS:

오늘날 비즈니스의 MIS 요구 사항으로 인해 CIO와 CEO는 단순한 통계 수치가 아닌 통찰력 있는 보고서를 받아야 합니다. 그래프 데이터베이스는 개별 데이터 포인트(관계형 데이터베이스 시스템의 경우와 같이)에 초점을 맞추는 대신 해당 데이터 포인트의 관계에 중점을 두기 때문에 이러한 요구를 충족하는 데 매우 중요합니다.

이는 사실인 상호 연결된 정보를 기반으로 합니다. 따라서 지식을 나타냅니다. 따라서 인간과 기계는 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 그래프 데이터베이스에 저장된 정보를 해석하기가 매우 쉽습니다. 그래프 데이터베이스가 쿼리에 대한 지식이 풍부한 응답을 제공하는 데 매우 효과적인 것은 이 요소 때문입니다.

비. 고성능:

관계형 데이터베이스 시스템에 비해 상당히 높은 수준의 성능을 제공하기 때문에 점점 더 많은 회사에서 이를 채택하고 있습니다. 각 Join 문에 대해 관계형 데이터베이스는 또 다른 데이터 세트에서 다른 인덱스를 찾아야 합니다. SQL 쿼리에는 데이터 쿼리 프로세스를 매우 느리게 만드는 많은 조인 문이 필요한 경우가 많습니다. 캐시에 있는 포인터 산술을 사용하는 그래프 데이터베이스는 훨씬 덜 컴퓨팅 집약적인 방식으로 쿼리 작업을 수행하여 쿼리 처리 속도가 매우 빨라집니다.

씨. 소매업을 위한 이점:

별도로 조금 자세히 논의할 공급망 관리 이점 외에도 소매업체에 제공하는 많은 이점이 있습니다. 다음 중 몇 가지를 확인해 보겠습니다.

디. 공급망 관리:

데이터를 모델링하고 저장하는 데 매우 효율적입니다. 또한 관계형 데이터베이스 시스템이 만족스럽게 처리할 수 없는 관계를 쿼리할 수 있습니다. 이러한 에지로 인해 그래프 데이터베이스는 투명한 공급망을 효과적으로 제공하여 연중 내내 제품을 공급하고 공급업체 및 시설을 추적할 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 상호 연결된 대규모 데이터를 처리할 수 있기 때문에 효과적인 공급망 관리에서 실행 가능한 옵션입니다.

공급망 관리 영역에서 그래프 데이터베이스의 인상적인 성능은 다음 요인의 결과입니다.

공급망 관리 솔루션 - 관계형 VS 그래프 데이터베이스

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그래프 데이터베이스의 주요 장점:

그래프 데이터베이스의 장점은 너무 많습니다. 여기에서 가장 중요한 이점 중 일부에 대해 설명하겠습니다.

ㅏ. 속도:

그래프 데이터베이스는 빅 데이터를 매우 빠른 속도로 처리하며 이는 기업 세계에서 빅 데이터가 인기를 얻는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. Tech Validate와 IBM은 2017년에 전 세계적으로 그래프 데이터베이스를 채택한 이유에 대해 설문조사를 실시했습니다. 이 설문 조사 결과에 따르면 모든 산업 분야의 사용자 중 57%가 그래프 데이터베이스의 최고의 기술 이점으로 속도를 언급했습니다.

비. 변환:

그래프 데이터베이스는 엔터프라이즈 데이터 관리를 크게 변화시킬 수 있습니다. 경영진과 이해 관계자에게 전체적인 관점을 제공하는 만능의 상호 연결된 시스템으로 전환하기 위해 조직의 데이터 관리를 완전히 변환하는 원동력입니다.

BBC는 그래프 데이터베이스 "Ontotext"를 사용하여 가장 소중한 데이터 리소스를 통합했습니다. 이 통합은 다른 시맨틱 기술과 함께 그래프 데이터베이스가 기존 시스템의 변환을 가져옴으로써 사기 탐지 및 규정 준수 관리 영역에서 혁신적인 솔루션을 제공한 금융 산업에 엄청난 이점을 제공했습니다.

씨. 손쉬운 데이터 분석:

그래프 데이터베이스의 주요 이점 중 하나는 테이블을 조인하기 위해 매우 복잡한 쿼리를 생성하고 실행해야 하는 관계형 데이터베이스와 달리 데이터 분석가가 데이터 세트를 쉽게 탐색할 수 있다는 것입니다. 컨설팅 회사 Booz Allen Hamilton의 수석 데이터 과학자인 Kirk Borne에 따르면 "데이터 복구 관점에서 그래프가 더 합리적입니다." 그는 더 자세히 설명하고 그래프 데이터베이스에서 사용 가능한 데이터 세트에 데이터 분석 도구와 그래프 알고리즘을 적용할 때 매우 명확한 패턴을 얻을 수 있으므로 분석가가 클러스터링, 검색, 추정, 분할 및 기타 여러 기본 작업을 쉽게 수행할 수 있다고 밝혔습니다. 기능.

디. 향상된 유연성:

관계형 데이터베이스는 고정된 스키마로 인해 기술 전문가로부터 종종 비판을 받으며, 이는 끊임없는 진화로 인해 오늘날의 비즈니스 요구 사항과 점점 더 관련이 없어지고 있습니다. 매일 새로운 요구 사항이 있습니다. 그래프 데이터베이스는 가장자리를 정점(엔티티)과 함께 "일급 시민"으로 간주하기 때문에 끊임없이 변화하는 시나리오에 가장 잘 대처할 수 있습니다. 이런 식으로 그래프 데이터베이스를 사용하면 기본 데이터베이스 엔진이 노드와 에지의 네트워크를 모든 방향으로 탐색하고 검색할 수 있습니다.

그래프 데이터베이스의 유연성은 최근 몇 년 동안 급증한 인기를 책임지는 중요한 요인 중 하나입니다.

관계형, 키-값 및 그래프 데이터베이스의 비교:

관계형 및 키-값 데이터베이스를 그래프 데이터베이스와 비교하여 주요 차이점과 상대적 이점을 강조하겠습니다.

구조:

관계형 데이터베이스에서 데이터는 테이블 형식으로 저장됩니다. 각 테이블은 특정 수의 열이 있는 고정 형식으로 데이터를 기록합니다. 키 값 데이터베이스는 기본적으로 두 개의 열 해시 테이블로 구성됩니다. 이 테이블의 각 행에는 고유한 ID와 이에 연결된 해당 값이 있습니다. 키 필드를 검색하는 동안 단일 데이터 값이 반환됩니다. 그래프 데이터베이스에서 관계는 노드 및 속성이 있는 데이터로 저장됩니다. 위의 다이어그램에서 공급자, 고객, 제품 등은 서로 연결된 노드입니다. 스키마는 형식 언어로 설명된 구조입니다. 관계형 데이터베이스의 엄격한 형식은 엄격한 스키마를 요구하며 그래프 데이터베이스는 본질적으로 매우 유연하기 때문에 스키마도 매우 유연합니다.

업무:

관계형 데이터베이스는 다른 트랜잭션과의 연결에 대한 고려 없이 트랜잭션에만 적합합니다. 키-값 데이터베이스는 검색 시 단일 값도 반환하므로 여러 레코드를 작성하는 실제 트랜잭션의 경우 키-값 데이터베이스가 올바르지 않을 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 상호 연결된 관계의 복잡한 네트워크를 탐색할 수 있으며 세 가지 중 최고이며 복잡한 트랜잭션을 잘 처리합니다.

해석학:

관계형 데이터베이스의 테이블 구조는 연결에 연결된 모든 정보를 캡처할 수 없기 때문에 분석 기능을 제한합니다. 그래프 데이터베이스는 키-값이나 관계형 데이터베이스에 없는 속성인 엔터티 및 속성에 대한 정보를 캡처하기 때문에 분석을 위한 매우 좋은 도구입니다.

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마무리:

그래프 데이터베이스의 비약적인 성장과 빅 브랜드의 채택은 미래를 분명히 보여주고 있습니다. 비즈니스, 특히 성과에 대한 심층적이고 종합적인 관점을 제공하는 전자 상거래를 위한 훌륭한 플랫폼으로 진화할 것입니다. 규정 준수 관리에서 사기 탐지 및 공급망, 디지털 마케팅에 이르기까지 그 이점은 너무 커서 기업에서 이를 무시하기가 정말 어려울 것입니다.

 이 기사는 EmuCoupon.com의 Jake James가 작성했습니다. 그는 블로거이자 여행자이며 깊이 생각하는 사람입니다. Jake는 특히 기술, 패션, 여행 등 모든 주제에 대해 글을 쓰는 것을 좋아합니다. 글쓰기는 그의 열정이므로 아이디어를 얻고 다양한 주제를 탐색하기 위해 책을 많이 읽습니다.