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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。グラフ データベースは、高度に相互接続された大量の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、各ノードまたはエッジがエンティティまたは関係を表すグラフの形式でデータを格納します。ノードは人、場所、物などのエンティティを表し、エッジはエンティティ間の関係を表します。プロパティは、ノードとエッジに関する追加情報を格納するために使用されます。
グラフ データベースは、高度に相互接続されたデータ用に最適化されています。これらは、複雑なクエリと大量のデータのトラバーサルを必要とするアプリケーションに適しています。グラフ データベースは、ソーシャル ネットワーク分析、レコメンデーション エンジン、不正検出、ナレッジ グラフなど、さまざまなアプリケーションで使用されます。
グラフ データベースは 2000 年代初頭から存在しています。最初のグラフ データベースは、2007 年に Neo4j という会社によって開発されました。それ以来、Apache Giraph、ArangoDB、OrientDB、JanusGraph など、他の多くのグラフ データベースが開発されてきました。
グラフ データベースには、特定のアプリケーションに適した機能がいくつかあります。
まず、グラフ データベースは、高度に相互接続されたデータ向けに最適化されています。これらは、複雑なクエリと大量のデータのトラバーサルを必要とするアプリケーションに特に適しています。
第 2 に、グラフ データベースは非常にスケーラブルです。大量のデータを簡単に処理でき、必要に応じてスケールアップまたはスケールダウンできます。
第 3 に、グラフ データベースは非常に柔軟です。データ モデルの変更やデータ要素間の新しい関係に簡単に対応できます。
第 4 に、グラフ データベースは高速です。複雑なクエリや大量のデータのトラバーサルをすばやく実行できます。
グラフ データベースの一例は Neo4j です。 Neo4j は、ソーシャル ネットワーク分析、レコメンデーション エンジン、不正検出、ナレッジ グラフなど、さまざまなアプリケーションで使用される人気のあるグラフ データベースです。
Neo4j は、高度に相互接続された大量のデータを格納するように設計されています。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保存します。複雑なクエリと大量のデータのトラバーサル用に最適化されています。 Neo4j はスケーラビリティが高く、大量のデータを簡単に処理できます。また、柔軟性が高く、データ モデルの変更やデータ要素間の新しい関係に簡単に対応できます。
グラフ データベースの主な利点は、高度に相互接続されたデータ用に最適化されていること、拡張性が高いこと、柔軟性が高いこと、高速であることです。
グラフ データベースの主な欠点は、セットアップと保守が難しく、費用がかかることです。
グラフ データベースの使用に関しては、いくつかの論争があります。グラフ データベースは、リレーショナル データベースなどの他の種類のデータベースほど効率的ではないと主張する人もいます。また、グラフ データベースは他の種類のデータベースよりも効率的であり、より広く使用されるべきであると主張する人もいます。
グラフ データベースは、ドキュメント データベースやキー値ストアなど、他の種類の NoSQL データベースに関連しています。また、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、高度に相互接続された大量のデータを格納およびクエリするための強力なツールです。これらは、複雑なクエリと大量のデータのトラバーサルを必要とするアプリケーションに適しています。
グラフ データベースは、他の種類のデータベースの代わりになるものではないことに注意してください。データベースの種類ごとに長所と短所があり、アプリケーションに適した種類のデータベースを選択することが重要です。