사용해 볼 수 있는 10가지 최고의 그래프 데이터베이스 솔루션

그래프 데이터베이스는 고도로 연결된 고밀도 데이터를 저장하고 쿼리를 효율적으로 처리합니다. 그러나 언제 어떤 그래프 데이터베이스를 사용해야 하는지 알고 있습니까? 자세히 알아보려면 읽어보세요.

"데이터는 새로운 석유입니다." 모든 조직의 성장은 데이터를 효과적으로 저장하고 사용하는 방법을 기반으로 합니다. 매일 2500조 바이트의 데이터가 생성되고 있습니다. 따라서 데이터를 효과적으로 저장하고 관리할 수 있는 내결함성 시스템과 웨어하우스가 필요합니다. 처음에는 관계형 데이터베이스가 사용되었습니다.

그러나 시간이 지남에 따라 데이터의 양과 유형이 급격히 변했습니다. 따라서 비디오, 오디오, 이미지 등을 저장할 필요가 있었습니다. 이것은 SQL, NoSQL 데이터베이스, Hadoop, 그래프 데이터베이스 등의 개발을 위한 트리거 포인트였습니다. 각각은 고유한 사용 사례가 있고 다른 데이터 형식을 처리합니다. 그래프 데이터베이스는 데이터 작업을 단순화하고 효과적인 저장을 위해 개발되었습니다.

그래프 데이터베이스

그래프는 노드와 에지의 형태로 표현되는 데이터 구조입니다. 데이터베이스는 데이터와 데이터 간의 관계를 저장하는 테이블 모음입니다. 그래프 데이터베이스는 노드에 데이터를 저장하고 데이터 내에 존재하는 관계를 에지 형태로 저장하는 데이터베이스입니다. 그래프 데이터베이스는 실시간 쿼리를 처리하고 엔터티 간의 다대다 관계를 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.

인기 있는 그래프 데이터 모델에는 속성 그래프와 RDF 그래프가 있습니다. 분석 및 쿼리는 대부분 속성 그래프를 사용하여 수행됩니다. 데이터 통합은 RDF 그래프를 사용하여 수행됩니다. Property 그래프와 RDF 그래프의 차이점은 RDF 그래프가 주어, 술어, 목적어의 트리플 형태로 표현된다는 점이다.

그래프 데이터베이스는 노드에 데이터를 저장하고 데이터 간의 관계를 노드 간의 에지 형태로 저장합니다. 그래프의 간선은 유향(단방향) 또는 무향(양방향)일 수 있습니다.

쿼리 처리는 그래프를 순회하여 수행됩니다. 한 노드에서 다른 노드로의 경로, 노드 간의 거리, 패턴 찾기, 그래프 내 루프 및 클러스터 형성 가능성 등을 찾는 데 도움이 되는 그래프 탐색 알고리즘은 쿼리에 효과적으로 응답하는 데 사용됩니다.

그래프 데이터베이스의 응용

그래프 데이터베이스는 사기 탐지에 사용됩니다. 노드/엔티티는 사람의 이름, 주소, 생년월일 등이 될 수 있으며 일부 사기성 IP 주소, 장치 번호 등이 될 수 있습니다. 사기성 노드가 비 사기성 노드와 상호 작용할 때 링크가 형성되고 다음과 같이 표시됩니다. 의심스러운.

소셜 미디어 웹사이트는 그래프 데이터베이스를 사용하여 연결하고 싶은 사람들의 추천과 보고 싶은 콘텐츠를 보여줍니다. 데이터베이스의 그래프 순회를 통해 이 작업을 수행합니다.

네트워크 매핑 및 인프라 관리, 구성 항목 등도 그래프 데이터베이스를 사용하여 효과적으로 저장 및 관리됩니다.

그래프 데이터베이스와 관계형 데이터베이스

그래프 데이터베이스에서 행과 열이 있는 테이블은 노드와 간선으로 바뀝니다. 데이터 간의 관계는 그래프 데이터베이스의 가장자리에 저장됩니다.

관계형 데이터베이스는 외래 키와 다른 테이블을 사용하여 테이블 간의 관계를 저장합니다. 데이터 추출이나 쿼리는 쉽고 그래프 데이터베이스에서 복잡한 조인이 필요하지 않지만 관계형 데이터베이스의 경우는 그렇지 않습니다.

관계형 데이터베이스는 트랜잭션과 관련된 사용 사례에 가장 적합하지만 그래프 데이터베이스는 관계가 많고 데이터 집약적인 애플리케이션에 적합합니다.

그래프 데이터베이스는 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 지원하는 반면 관계형 데이터베이스에는 고정된 스키마가 있어야 합니다.

그래프 데이터베이스는 동적 요구 사항을 충족하는 반면 관계형 데이터베이스는 일반적으로 알려진 정적 문제에 사용됩니다.

이제 최고의 그래프 데이터베이스 솔루션을 살펴보겠습니다.

케일리

Cayley는 Apache 2.0에서 개발한 오픈 소스 그래프 데이터베이스입니다. Go를 사용하여 구축되었으며 연결된 데이터에서 작동합니다. Cayley는 Google의 Freebase 및 지식 그래프를 구축하는 동안 사용되는 데이터베이스입니다. Gremlin 기반 그래프 개체를 사용하여 MQL 및 Javascript와 같은 여러 쿼리 언어를 지원합니다.

사용하기 쉽고 빠르며 모듈식 디자인입니다. LevelDB, MongoDB 및 Bolt와 같은 다양한 백엔드 저장소를 통합하고 상호 작용할 수 있습니다. Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript 및 Clojure와 같은 여러 언어로 작성된 다양한 타사 API를 지원합니다. Docker 및 Kubernetes에 배포할 수 있습니다. Cayley가 사용되는 주요 영역은 정보 기술, 컴퓨터 소프트웨어 및 금융 서비스입니다.

아마존 해왕성

Amazon Neptune은 고도로 연결된 데이터 세트에서 탁월한 성능을 발휘하는 것으로 알려져 있습니다. 안정적이고 안전하며 완전 관리형이며 개방형 그래프 API를 지원합니다. 몇 밀리초의 매우 짧은 대기 시간으로 수십억 개의 관계와 쿼리 데이터를 저장할 수 있습니다.

Neptune 그래프 데이터 모델은 주제(S), 술어(P), 객체(O), 그래프(G)의 4가지 위치로 구성됩니다. 이러한 각 위치는 소스 노드, 대상 노드의 위치, 이들 간의 관계 및 속성을 저장하는 데 사용됩니다.

또한 읽기 쿼리 실행 속도를 높이는 캐시를 사용합니다. 데이터는 DB 클러스터 형태로 저장됩니다. 각 클러스터는 기본 DB 인스턴스와 DB 인스턴스의 읽기 전용 복제본으로 구성됩니다. Neptune은 IAM 인증, SSL 인증 및 로그 모니터링을 사용하므로 매우 안전합니다. 또한 다른 소스의 데이터를 Amazon Neptune으로 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다. 또한 복제본과 주기적인 백업을 생성하여 복원력을 보장합니다. Neptune을 사용하는 일부 회사에는 Herren, Onedot, Juncture 및 Hi Platform이 있습니다.

네오포제이

Neo4j는 확장 가능하고 안전하며 주문형이며 안정적인 그래프 데이터베이스입니다. Neo4j는 쿼리 언어로 Cypher를 사용하여 Java를 사용하여 구축되었습니다. Bolt 프로토콜을 사용하며 모든 트랜잭션은 HTTP 끝점을 통해 발생합니다. 다른 관계형 데이터베이스에 비해 쿼리 응답 속도가 훨씬 빠릅니다. 복잡한 조인의 오버헤드가 없으며 데이터 세트 크기가 크고 연결성이 높을 때 최적화가 잘 작동합니다. 관계형 데이터베이스의 ACID 속성과 함께 그래프 저장의 이점을 제공합니다.

Neo4j는 드라이버의 도움으로 Java, .NET, Node.js, Ruby, Python 등과 같은 다양한 언어를 지원합니다. 그래프 데이터 과학, 분석 및 기계 학습 워크플로에도 사용됩니다. Neo4j Aura DB는 내결함성과 완전 관리형 클라우드 그래프 데이터베이스입니다. Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung 등과 같은 회사는 Neo4j를 사용합니다.

아랑고DB

ArangoDB는 오픈 소스 다중 모델 데이터베이스입니다. 다중 모델 접근 방식을 사용하면 사용자가 선택한 쿼리 언어로 데이터를 쿼리할 수 있습니다. ArangoDB의 노드와 에지는 JSON 문서입니다. 모든 문서에는 고유한 ID가 있습니다. 두 노드 사이의 관계는 edge 형태로 표시되며 고유한 id가 저장됩니다. 좋은 성능은 해시 인덱스가 있기 때문입니다.

데이터베이스의 순회, 조인 및 검색이 향상되었습니다. 다양한 아키텍처를 설계, 확장 및 적용하는 데 도움이 됩니다. 특징 추출 및 고급 검색과 같은 복잡한 데이터 과학 작업에서 중요한 역할을 합니다.

ArrangoDB는 클라우드 기반 환경에서 실행할 수 있으며 Mac Os, Linux 및 Windows와 호환됩니다. LDAP 인증, 데이터 마스킹 및 암호화 알고리즘은 데이터베이스의 보안을 보장합니다. 위험 관리, IAM, 사기 탐지, 네트워크 인프라, 추천 엔진 등에 사용됩니다. Accenture, Cisco, Dish 및 VMware는 ArangoDB를 사용하는 일부 조직입니다.

데이터스택스

DataStax는 Apache Cassandra에 구축된 NoSQL 클라우드 서비스로서의 데이터베이스입니다. 확장성이 뛰어나고 클라우드 네이티브 아키텍처를 사용합니다. 신뢰할 수 있고 안전합니다. DataStax에 저장된 모든 문서에는 데이터를 쉽게 검색하고 검색하는 데 도움이 되는 색인이 있습니다. 인덱싱된 데이터 위에 샤드가 생성됩니다. 다양한 데이터 소스를 사용하여 Datastax Enterprise 도구, Kafka 및 Docker로 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

소스에서 수집된 데이터는 Hadoop 생태계와 DataStax로 전송됩니다. Hadoop은 DataStax와 상호 작용하여 보안, 운영, 데이터 액세스 및 관리를 관리합니다. 데이터는 Datastax 개발 및 운영 도구를 사용하여 구체화됩니다.

분석된 정보는 통계 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션, 보고 등에 활용됩니다. 클라우드 기반이므로 고객은 사용한 만큼만 비용을 지불하고 가격도 합리적입니다. Verizon, CapitalOne, TMobile 및 Overstock은 DataStax를 사용하는 일부 회사입니다.

동양DB

OrientDB는 데이터를 효과적으로 관리하고 데이터를 보여주기 위한 시각적 표현을 만드는 데 도움이 되는 그래프 데이터베이스입니다. 다중 모델 그래프 데이터베이스이며 Java를 사용하여 구축되었습니다. 키-값 쌍, 문서, 개체 모델 등의 형태로 데이터를 저장합니다. 그래프 편집기, 스튜디오 쿼리 및 명령줄 콘솔의 3가지 중요한 구성 요소로 구성됩니다.

그래프 편집기는 데이터를 시각화하고 상호 작용하는 데 사용됩니다. Studio 쿼리 인터페이스는 쿼리를 실행하고 그림 및 표 형식으로 즉시 출력을 제공하는 데 사용됩니다. 명령줄 콘솔은 OrientDB에서 데이터를 쿼리하는 데 사용됩니다. 읽기 및 쓰기 작업을 수행할 수 있는 여러 서버가 있는 분산 아키텍처가 있습니다. 복제본 서버는 읽기 및 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 인덱싱을 지원하며 ACID도 준수합니다. OrientDB를 사용하는 회사 중 일부는 Comcast Corporation과 Blackfriars Group입니다.

디그래프

Dgraph는 GraphQL을 지원하는 클라우드 그래프 데이터베이스입니다. Go를 사용하여 만들었습니다. 동시 쿼리 처리를 최대화하여 네트워크 호출을 최소화하고 대기 시간을 줄입니다. Dgraph와 GraphQL의 원활한 통합은 GraphQL 백엔드 애플리케이션을 쉽게 개발하는 데 도움이 됩니다.

GraphQL 변형은 데이터베이스 및 데이터 파이프라인과 상호 작용하는 Lambda 함수를 통해 전달됩니다. 이것은 쿼리 처리를 단순화합니다. 수평 확장이 가능합니다. 즉, 쿼리와 데이터가 증가하면 리소스 수가 늘어납니다. JWT 기반 권한 부여, 데이터 시각화, 클라우드 인증, 데이터 백업 등 다양한 기능을 제공합니다. Dgraph를 사용하는 일부 조직에는 Intuit, intel, Factset 등이 있습니다.

타이거그래프

Tigergraph는 C++를 사용하여 개발된 속성 그래프 데이터베이스입니다. 확장성이 뛰어나고 고도로 연결된 데이터에 대한 고급 분석을 수행합니다. 데이터 저장을 위한 기본 그래프 구조와 데이터 처리를 위한 그래프 처리 엔진을 사용합니다. 데이터베이스는 디스크와 메모리에 저장되며 빠른 검색을 위해 CPU 캐시도 사용합니다. 병렬 데이터 처리를 위해 Map Reduce 기능을 사용합니다.

그것은 매우 빠르고 확장 가능합니다. 병렬 계산을 수행하고 실시간 업데이트를 제공합니다. 데이터 압축 기술을 사용하고 데이터를 10배 압축합니다. 서버 간에 데이터를 자동으로 분할하여 사용자가 수동으로 데이터를 분할하는 데 필요한 시간과 노력을 절약합니다. 가계의 사기 탐지, 공급망 관리 및 건강 관리 개선에 사용됩니다. JPorgan Chase, Intuit 및 United Health Group은 Tigergraph를 사용하는 일부 조직입니다.

알레그로그래프

AllegroGraph는 엔터티-이벤트 지식 그래프 기술을 사용하여 고도로 연결되고 복잡하며 밀도가 높은 데이터에 대한 분석 및 의사 결정을 수행합니다. 데이터는 그래프의 노드에 JSON 및 JSON-LD 형식으로 저장됩니다. REST 프로토콜 아키텍처를 사용합니다. 또한 특정 기준에 따라 데이터를 분할하고 여러 지식 기반 저장소에 분산하여 매우 큰 데이터 세트를 처리합니다.

이것은 AllegroGraph 데이터베이스의 FedShard 기능 때문에 가능합니다. 쿼리 실행은 연합과 지식 기반 저장소를 결합하여 발생합니다. XML 스키마 유형을 지원하고 트리플 인덱스를 사용합니다. 위도 및 경도와 같은 지리 공간 데이터와 날짜, 타임 스탬프 등과 같은 시간 데이터를 저장합니다. Windows, Mac 및 Linux와도 호환됩니다. 사기 탐지, 건강 관리, 엔티티 식별, 위험 예측 등에 사용됩니다.

스타독

Stardog은 데이터를 새로운 저장 위치에 물리적으로 복사하지 않고 그래프 데이터 가상화를 수행하고 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크의 데이터를 연결하는 그래프 데이터베이스입니다. Stardog은 RDF 개방형 표준을 기반으로 합니다. 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 지원합니다. Stardog이 수행하는 이러한 종류의 구체화는 유연성을 제공합니다. 지식 그래프와 가상화를 결합한 유일한 그래프 데이터베이스입니다.

Stardog은 AI로 구동되는 추론 엔진을 사용하여 쿼리 출력을 효율적으로 처리하고 제공합니다. ACID 호환 그래프 데이터베이스입니다. 동시 읽기 및 쓰기가 지원됩니다. "최첨단" 아키텍처로 인해 복잡한 쿼리를 쉽게 처리합니다. IT 자산 관리, 데이터 관리 및 분석에 사용되며 고가용성을 제공합니다. Stardog을 사용하는 일부 회사는 Cisco, eBay, NASA 및 Finra입니다.

마지막 단어

그래프 데이터베이스는 다대다 관계를 쉽게 쿼리하고 데이터를 효과적으로 저장하는 데 도움이 됩니다. 확장 가능하고 안전하며 많은 타사 도구, API 및 언어와 통합할 수 있습니다. 최근에는 클라우드와 통합되어 최고의 성능을 제공합니다.

복잡한 조인을 간단한 쿼리로 단순화하여 개발자가 쉽게 작업할 수 있습니다. IoT 및 빅 데이터와 같은 데이터 집약적 작업도 그래프 데이터베이스입니다. 이것들은 계속 발전할 것이며 미래에 다른 사용 사례로 확실히 확장될 것입니다.