그래프는 항목 간의 관계를 모델링하는 데이터 모델입니다. 두 가지 핵심 구성요소로 이루어져 있습니다.

• 노드: 사람, 제품, 위치, 이벤트 등의 항목을 나타냅니다. 이것이 데이터 조각입니다.
• 에지: 소셜 플랫폼의 친구 관계, 쇼핑객과 구매한 제품 간의 연결, 공급망 링크 등 노드 간의 관계를 나타냅니다. 에지에는 타임스탬프나 가중치와 같은 속성도 포함될 수 있으며, 이를 통해 관계에 컨텍스트를 추가할 수 있습니다.

그래프 데이터베이스는 거대한 점 잇기 퍼즐과 같습니다. 정보를 개별 점(노드)으로 저장하고 선(에지)을 사용하여 점들이 어떻게 관련되어 있는지 직접 보여주고 저장합니다.

그래프 데이터베이스의 유연성 덕분에 계층 구조(예: 가계도 또는 조직도)부터 클러스터링된 네트워크(예:전자상거래 제품 추천), 소셜 네트워크 내 영향력 있는 노드 식별에 이르기까지 다양한 연결을 표현할 수 있습니다.

특수 알고리즘을 통해 인사이트 그래프를 다음과 같이 개선할 수 있습니다.

• 최단 경로: 내비게이션 및 물류 경로를 최적화합니다.
• 커뮤니티 감지: 네트워크의 나머지 부분보다 서로 더 긴밀하게 연결된 노드 그룹을 찾아 소셜 미디어 세분화 또는 사기 감지에 유용합니다.
• 웹페이지 순위 지정: 노드로 연결되는 링크의 수와 품질을 기반으로 노드의 중요도를 계산합니다.

이러한 알고리즘을 활용하여 그래프 데이터베이스는 복잡한 관계를 실행 가능한 전략으로 전환하는 데 도움이 됩니다.

관계형 데이터베이스는 데이터를 정형 테이블로 구성하는 반면, 그래프 데이터베이스는 관계에 중점을 둡니다. 다음은 몇 가지 주요 차이점입니다.

여러 그래프 데이터베이스 공급업체가 있으며, 각 공급업체의 제품은 특정 그래프 사용 사례에 적합한 다양한 기능을 제공합니다.

전용 그래프 데이터베이스 공급업체와 함께 기존 데이터베이스용 그래프 확장 프로그램도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Spanner Graph는 전역 규모의 Spanner 관계형 데이터베이스를 기반으로 빌드된 Google Cloud의 그래프 데이터베이스 제품입니다. strong consistency, 수평 확장성, 멀티 리전 배포를 결합합니다.

Neo4j는 Google Cloud에서 사용할 수 있는 목적에 맞게 빌드된 그래프 데이터베이스로, 최단 경로 계산 및 커뮤니티 감지와 같은 복잡한 쿼리에 대해 높은 성능을 제공합니다. 그래프에 최적화된 쿼리 언어를 사용하며 실행 가능한 인사이트를 위한 관계 시각화에 적합합니다.

AWS Neptune은 Amazon Web Services의 그래프 데이터베이스 서비스입니다. 속성 그래프 및 RDF 그래프와 같은 인기 있는 그래프 모델을 지원합니다.

Enterprise Knowledge Graph(EKG)는 데이터베이스 자체는 아니지만 그래프 원리를 사용하여 다양한 소스의 단편화된 엔터프라이즈 데이터를 통합, 표준화, 조정하는 Google Cloud의 솔루션입니다. 조직의 지식에 대한 통합되고 의미적으로 풍부한 그래프 모델을 만드는 데 도움이 되며, 이 모델은 고급 AI 애플리케이션, 컨텍스트 검색, 고객 또는 제품과 같은 항목의 완전한 360도 뷰를 지원하는 데 사용할 수 있습니다.

Google Cloud의 Spanner 데이터베이스는 Spanner Graph를 통해 관계형 기능과 그래프 기능을 결합하여 전역 일관성, 수평적 확장성, 유연성을 제공하여 하나의 통합 환경에서 그래프와 관계형 데이터를 관리할 수 있으므로 다양한 대규모 배포에 적합합니다.

필요에 따라 다양한 유형의 그래프 데이터베이스를 도입할 수 있습니다. Neo4j 또는 AWS Neptune과 같은 전용 솔루션은 그래프 기반 작업에만 집중하는 반면, Spanner Graph와 같은 멀티 모델 데이터베이스는 하나의 시스템 내에서 관계형 모델과 그래프 모델을 결합하여 다양한 데이터 요구사항에 대한 유연성을 제공합니다.

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