グラフ データベースとは
グラフベースの NoSQL データベース（一般にグラフ データベース、または GDB と呼ばれる）は、データをノードとエッジとして整理し、データポイント間の関係を表してクエリを実行するように設計されています。
構造化されたテーブルを使用する従来のリレーショナル データベースとは異なり、グラフ データベースはデータポイント間の関係を捉える方法でデータを整理します。この構造は、ソーシャル ネットワークのユーザー、サプライ チェーンの製品、金融詐欺グループの取引など、現実世界のネットワークを反映しており、グラフ データベースは特に接続の分析に役立ちます。もちろん、すべてのデータがこの形式になるわけではありませんが、関係性が中心となる場合は、グラフ データベースを使用すると、分析が容易になり、有意義なつながりを見つけやすくなります。
重要ポイント
グラフ データベースは、NoSQL データベースの一種で、ノードとエッジのグラフ構造を使用してエンティティとその接続を表し、関係をモデル化してクエリするために専用に構築されています。主な機能とメリットの概要は次のとおりです。
- 関係クエリ: テーブルと JOIN に依存するリレーショナル データベースとは異なり、グラフ データベースは関係中心のクエリを優先するため、接続されたデータを探索するのに非常に効率的です。
- 柔軟性: 柔軟なスキーマとグラフ アルゴリズムとの互換性により、パターンを明らかにし、ネットワークを最適化し、複雑なデータセットからより深い分析情報を得ることができます。
- さまざまなユースケース: 一般的なユースケースには、ソーシャル メディア グラフの強化、異常な接続による不正行為の検出、ロジスティクスやルート計画の最適化などがあります。
グラフとは
グラフは、エンティティ間の関係をモデル化するデータモデルです。2 つの主要なコンポーネントで構成されています。
- ノード: 人、商品、場所、イベントなどのエンティティを表します。これがデータです。
- エッジ: ノード間の関係を表します。たとえば、ソーシャル プラットフォームでの友情、買い物客と購入した商品とのつながり、サプライ チェーンのリンクなどです。エッジには、タイムスタンプや重みなどのプロパティを含めることもでき、関係にコンテキストを追加できます。
グラフ データベースの仕組み
グラフ データベースは、大きな点つなぎパズルのようなものです。情報を個々の点（ノード）として保存し、線（エッジ）を使用して、これらの点の関係を直接表示および保存します。
グラフ データベースの柔軟性により、家系図や組織図などの階層構造から、e コマースの商品レコメンデーションなどのクラスタ化されたネットワーク、ソーシャル ネットワーク内の影響力のあるノードの特定まで、さまざまな接続を表現できます。
特殊なアルゴリズムにより、分析情報グラフで以下のような情報が提供されます。
- 最短経路: ナビゲーションとロジスティクスのルートを最適化
- コミュニティ検出: ネットワークの他の部分よりも相互に緊密に接続されているノードのグループを見つけます。ソーシャル メディアのセグメンテーションや不正行為の検出に役立ちます。
- ウェブページのランキング: ノードの重要度を、そのノードを指すリンクの数と質に基づいて計算する
グラフ データベースは、このようなアルゴリズムを活用することで、複雑な関係を実用的な戦略に変換するのに役立ちます。
グラフ データベースとリレーショナル データベース
リレーショナル データベースはデータを構造化されたテーブルに整理しますが、グラフ データベースは関係に重点を置いています。大きな相違点は次のとおりです。
機能 | リレーショナル データベース | グラフ データベース |
データ構造 | 事前定義されたプロパティを持つ厳格なスキーマで、行と列を使用します。新しい関係を追加するには、再構築が必要です。 | ノードとエッジとしてデータをモデル化し、事前定義されたスキーマなしで柔軟な関係を可能にします。 |
クエリの効率 | テーブルを接続するために JOIN 操作に依存しているため、関係の数が増えるにつれて速度が低下し、複雑になる可能性があります。 | エッジを直接トラバースするため、関係に焦点を当てたクエリがより高速かつ直感的になります。 |
クエリ言語 | 構造化クエリ言語（SQL）とその派生言語。 | グラフクエリ言語（GQL）、Cypher、Gremlin。 |
ユースケース | 財務システムや在庫管理など、構造化された予測可能な環境で優れたパフォーマンスを発揮します。 | ソーシャル ネットワーク、不正行為の検出、ルートの最適化など、関係性が中心となるアプリケーションに最適です。 |
機能
リレーショナル データベース
グラフ データベース
データ構造
事前定義されたプロパティを持つ厳格なスキーマで、行と列を使用します。新しい関係を追加するには、再構築が必要です。
ノードとエッジとしてデータをモデル化し、事前定義されたスキーマなしで柔軟な関係を可能にします。
クエリの効率
テーブルを接続するために JOIN 操作に依存しているため、関係の数が増えるにつれて速度が低下し、複雑になる可能性があります。
エッジを直接トラバースするため、関係に焦点を当てたクエリがより高速かつ直感的になります。
クエリ言語
構造化クエリ言語（SQL）とその派生言語。
グラフクエリ言語（GQL）、Cypher、Gremlin。
ユースケース
財務システムや在庫管理など、構造化された予測可能な環境で優れたパフォーマンスを発揮します。
ソーシャル ネットワーク、不正行為の検出、ルートの最適化など、関係性が中心となるアプリケーションに最適です。
グラフ データベースの主なユースケース
グラフ データベースは通常、データポイント間の関係を理解することが不可欠なアプリケーションで優れたパフォーマンスを発揮します。主なユースケースは次のとおりです。
グラフ データベースは、友達のおすすめ、インフルエンサーの特定、コミュニティの検出などの機能を強化します。ソーシャルグラフと、ユーザー、投稿、インタラクションのつながりを分析することで、プラットフォームはパーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、重要な分析情報を発見できます。
不正行為の検出
金融や e コマースでは、グラフ データベースは、取引、アカウント、デバイスをマッピングすることで、不正なパターンを検出するのに役立ちます。IP アドレスやクレジット カード情報を共有しているアカウントなど、隠れたリンクを特定することに優れています。ノードが既知の不正ノードと高度に接続されている場合、疑念が生じます。
ルートの最適化
運送会社や物流会社は、グラフ データベースを利用して配送ルートを最適化しています。ノード（場所）とエッジ（ルート）を分析することで、移動時間を最小限に抑え、費用を削減し、効率を向上させることができます。
商品レコメンデーション エンジン
e コマースの小売業者にとって、グラフ データベースは、ユーザーと、ユーザーが操作した商品（購入、閲覧、評価）や、それらの操作に基づいて他の類似商品やユーザーとを接続することで、パーソナライズされたおすすめを強化できます。
主要なグラフ データベースの比較
グラフ データベース ベンダーは複数あり、特定のグラフ ユースケースに合わせてさまざまな機能を提供するプロダクトがあります。
専用のグラフ データベース ベンダーに加えて、従来のデータベース用のグラフ拡張機能も利用できます。たとえば、Spanner Graph は、グローバル規模の Spanner リレーショナル データベース上に構築された Google Cloud のグラフ データベース プロダクトです。強整合性、水平スケーラビリティ、マルチリージョン デプロイを組み合わせたものです。
Neo4j
Neo4j は、Google Cloud で利用できる専用のグラフ データベースで、最短経路の計算やコミュニティ検出などの複雑なクエリに対して高いパフォーマンスを発揮します。グラフに最適化されたクエリ言語を使用し、実用的な分析情報のための関係の可視化に適しています。
AWS Neptune
AWS Neptune は、Amazon Web Services のグラフ データベース サービスです。プロパティ グラフや RDF グラフなどの一般的なグラフモデルをサポートしています。
Enterprise Knowledge Graph
エンタープライズ ナレッジグラフ（EKG）はデータベースそのものではありませんが、グラフの原則を使用して、さまざまなソースから断片化されたエンタープライズ データを統合、標準化、調整する Google Cloud のソリューションです。組織の知識の統合された意味的に豊富なグラフモデルを作成するのに役立ちます。このモデルは、高度な AI アプリケーション、コンテキスト検索、顧客や製品などのエンティティの完全な 360 度ビューを強化するために使用できます。
Spanner Graph
Google Cloud の Spanner データベースは、Spanner Graph を通じてリレーショナル機能とグラフ機能を組み合わせ、グローバルな整合性、水平方向のスケーラビリティ、グラフデータとリレーショナル データを 1 つの統合環境で管理できる柔軟性を提供します。これにより、多様で大規模なデプロイに最適です。
ニーズに応じて、さまざまな種類のグラフ データベースを採用できます。Neo4j や AWS Neptune などの専用ソリューションは、グラフネイティブなオペレーションに特化しています。一方、Spanner Graph などのマルチモデル データベースは、1 つのシステム内でリレーショナル モデルとグラフモデルを組み合わせ、多様なデータ要件に対応する柔軟性を提供します。
グラフ データベースに関するよくある質問
グラフ データベースの「ノード」と「エッジ」とは何ですか。
ノードは、人、商品、場所などの個々のエンティティを表します。エッジは、ノード間のつながりや関係を表します。たとえば、友情、購入、2 つの場所間のルートなどです。
リレーショナル データベースではなくグラフ データベースを選択する理由は何ですか？
データ間の関係がデータそのものと同じくらい重要な場合は、グラフ データベースを使用するとメリットがあります。グラフ データベースは、複雑なつながりを分析する必要があるソーシャル ネットワーク、レコメンデーション エンジン、不正行為の検出などのユースケースでは、大幅に高速で直感的です。
リレーショナル データベースとグラフ データベースの両方が必要ですか？
多くの最新のアプリケーションでは、両方が必要になる可能性があります。リレーショナル データベース（PostgreSQL や MySQL など）は、データ アーキテクチャの強固な基盤です。データの完全性が高く、顧客、商品、取引といったビジネスの核となる事実を保存するのに非常に信頼できます。
また、これらの事実間の複雑で変化する関係を理解する必要がある場合は、グラフ データベースが役立ちます。「このマーケティング キャンペーンの影響を受けた顧客は誰か？」など、リレーショナル データベースでは回答が難しい接続に関する質問に答えるように設計されています。
2 つのデータベースは強力なパートナーシップを形成できます。リレーショナル データベースは「何」（顧客、商品）を保存し、グラフ データベースは「どのように」（その顧客が他の顧客や商品とどのように関連しているか）を探索します。
グラフ データベースの利点
グラフ データベースは、高度に接続されたデータを処理するように設計されており、関係性に焦点を当てたアプリケーションに不可欠な利点を提供します。主なメリットは以下のとおりです。
接続されたデータのクエリを高速化
接続されたデータのクエリを高速化
グラフ データベースは、コストのかかる JOIN オペレーションに依存するのではなく、エッジを直接トラバースすることで、最短経路の発見やクラスタの検出など、関係性の高いクエリに対してより高速かつ効率的なパフォーマンスを実現します。
ネットワークの拡大に対応するスケーラビリティ
ネットワークの拡大に対応するスケーラビリティ
グラフ データベースは、大規模で進化するデータセットをシームレスに処理できるため、ソーシャル メディア、金融、通信など、動的なデータモデルを持つ業界に最適です。
データ構造の柔軟性
データ構造の柔軟性
スキーマレス設計のグラフ データベースでは、大幅な再編成を必要とせずに、ノードやエッジを簡単に追加または変更できます。この柔軟性により、データ関係の性質が頻繁に変化するシナリオに対応できます。
専門的な分析とインサイト
専門的な分析とインサイト
グラフ データベースは、コミュニティ検出アルゴリズムやリンク分析アルゴリズムなどの高度なアルゴリズムをサポートしており、複雑な関係から実用的な分析情報を抽出します。これらの機能は、隠れたパターンを明らかにし、データドリブンな意思決定を行ううえで大いに役立ちます。
直感的な関係モデリング
直感的な関係モデリング
グラフ データベースはノードとエッジを使用して現実世界の関係を反映するため、社会的交流、サプライ チェーン、レコメンデーション システムなどの複雑なネットワークを簡単に表現して分析できます。
コンテキスト認識の強化
コンテキスト認識の強化
グラフ データベースは、データだけでなく、関係の意味や種類も保存することで、システム（特に AI において）がデータをより深く理解できるようにします。これは、正確なコンテキスト検索や、検証可能な事実に基づいた AI モデルのグラウンディングなどのタスクでは非常に重要になります。
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