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グラフ データベースは、ノード、エッジ、およびプロパティを含むグラフ構造を使用してデータを表現および格納する NoSQL データベースの一種です。エンティティ間の複雑な関係を持つデータを格納およびクエリするために使用されます。
グラフ データベースは、ノード、エッジ、およびプロパティを含むグラフ構造を使用してデータを表現および格納する NoSQL データベースの一種です。グラフ データベースは、エンティティ間に複雑な関係があるデータ用に最適化されています。ソーシャル ネットワーク、レコメンデーション システム、不正検出など、多対多の関係を持つデータを格納およびクエリするように設計されています。
ノードは、人、会社、アカウント、場所などのエンティティを表します。エッジは、友情、ビジネス関係、家族のつながりなど、ノード間の関係を表します。プロパティは、名前、住所、口座番号など、ノードとエッジに関連付けられた属性です。
グラフ データベースは、テーブルや行に基づいていないという点で、リレーショナル データベースとは異なります。代わりに、グラフとノードに基づいています。これにより、エンティティ間の複雑な関係をより直感的な方法で表すことができます。
グラフ データベースの概念は、リレーショナル データベースの発明者である E.F. Codd によって 1970 年代に初めて提案されました。ただし、「グラフ データベース」という用語は、2000 年代初頭になるまで造られませんでした。
2000 年代初頭、リレーショナル データベースに代わるものとしてグラフ データベースが登場しました。これらは、エンティティ間の複雑な関係をより直感的な方法で表すように設計されています。
2010 年代、グラフ データベースの可能性を認識する企業が増えたため、グラフ データベースの人気が高まりました。特に、ソーシャル ネットワーク、レコメンデーション システム、不正検出システムを強化するために使用されました。
グラフ データベースには、エンティティ間の複雑な関係を表現およびクエリするのに適した機能がいくつかあります。
第 1 に、グラフ データベースは非常にスケーラブルです。何百万ものノードとエッジを持つ大規模なデータセットを簡単に処理できます。
第 2 に、グラフ データベースは高速なクエリ パフォーマンスのために最適化されています。これらは、インデックスのない隣接関係やその他の手法を使用して、ノード間の関係をすばやく見つけてトラバースします。
第 3 に、グラフ データベースは非常に柔軟です。リレーショナル データベースよりも直感的な方法で、エンティティ間の複雑な関係を表すことができます。
第 4 に、グラフ データベースは可用性が高いです。ハードウェアやソフトウェアの障害が発生した場合でも、高可用性とアップタイムを維持するように設計されています。
グラフ データベースの例は Neo4j です。 Neo4j は、エンティティ間の複雑な関係を保存およびクエリするために最適化されたオープンソースのグラフ データベースです。 Walmart や eBay などの多くの企業で、推奨システムや不正検出システムを強化するために使用されています。
グラフ データベースの主な長所は、スケーラビリティ、高速なクエリ パフォーマンス、柔軟性、および高可用性です。グラフ データベースの主な短所は、セットアップと保守が難しく、使用するには専門知識が必要なことです。
グラフ データベースは、その複雑さと標準化の欠如について批判されてきました。一部の批評家は、グラフ データベースはセットアップと保守が難しすぎて、使用するには専門知識が多すぎると主張しています。
グラフ データベースは、キー値ストア、ドキュメント ストア、列ストアなどの他の NoSQL データベースに関連しています。これらは、テーブルと行を使用してデータを表し、クエリを実行するリレーショナル データベースにも関連しています。
グラフ データベースは、多くの場合、機械学習や自然言語処理などの他のテクノロジと組み合わせて使用されます。たとえば、エンティティ間の複雑な関係を必要とするレコメンデーション システム、不正検出システム、およびその他のアプリケーションを強化するために使用できます。
グラフ データベースの可能性を認識する企業が増えるにつれて、グラフ データベースの人気が高まっています。これらは、Walmart や eBay などの多くの企業で、推奨システムや不正検出システムを強化するために使用されています。