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그래프 데이터베이스는 노드, 에지 및 속성이 있는 그래프 구조를 사용하여 데이터를 나타내고 저장하는 NoSQL 데이터베이스 유형입니다. 엔터티 간의 복잡한 관계가 있는 데이터를 저장하고 쿼리하는 데 사용됩니다.
그래프 데이터베이스는 노드, 에지 및 속성이 있는 그래프 구조를 사용하여 데이터를 나타내고 저장하는 NoSQL 데이터베이스 유형입니다. 그래프 데이터베이스는 엔터티 간에 복잡한 관계가 있는 데이터에 최적화되어 있습니다. 소셜 네트워크, 추천 시스템 및 사기 탐지와 같은 다대다 관계가 있는 데이터를 저장하고 쿼리하도록 설계되었습니다.
노드는 사람, 회사, 계정 및 위치와 같은 엔터티를 나타냅니다. Edge는 우정, 비즈니스 관계 및 가족 연결과 같은 노드 간의 관계를 나타냅니다. 속성은 이름, 주소 및 계정 번호와 같은 노드 및 에지와 관련된 속성입니다.
그래프 데이터베이스는 테이블과 행을 기반으로 하지 않는다는 점에서 관계형 데이터베이스와 다릅니다. 대신 그래프와 노드를 기반으로 합니다. 이를 통해 엔터티 간의 복잡한 관계를 보다 직관적인 방식으로 나타낼 수 있습니다.
그래프 데이터베이스의 개념은 1970년대 관계형 데이터베이스의 창시자인 E. F. Codd에 의해 처음 제안되었습니다. 그러나 "그래프 데이터베이스"라는 용어는 훨씬 후인 2000년대 초반까지 만들어지지 않았습니다.
2000년대 초반에 관계형 데이터베이스의 대안으로 그래프 데이터베이스가 등장했습니다. 보다 직관적인 방식으로 엔터티 간의 복잡한 관계를 나타내도록 설계되었습니다.
2010년대에는 더 많은 회사에서 그래프 데이터베이스의 잠재력을 인식하기 시작하면서 그래프 데이터베이스의 인기가 높아졌습니다. 특히 소셜 네트워크, 추천 시스템 및 사기 탐지 시스템을 강화하는 데 사용되었습니다.
그래프 데이터베이스에는 엔터티 간의 복잡한 관계를 표시하고 쿼리하는 데 적합한 여러 기능이 있습니다.
첫째, 그래프 데이터베이스는 확장성이 뛰어납니다. 수백만 개의 노드와 에지가 있는 대규모 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있습니다.
둘째, 그래프 데이터베이스는 빠른 쿼리 성능에 최적화되어 있습니다. 인덱스가 없는 인접성 및 기타 기술을 사용하여 노드 간의 관계를 빠르게 찾고 트래버스합니다.
셋째, 그래프 데이터베이스는 매우 유연합니다. 관계형 데이터베이스보다 직관적인 방식으로 엔터티 간의 복잡한 관계를 나타낼 수 있습니다.
넷째, 그래프 데이터베이스는 가용성이 높습니다. 하드웨어 및 소프트웨어 오류가 발생하더라도 고가용성과 가동 시간을 유지하도록 설계되었습니다.
그래프 데이터베이스의 예는 Neo4j입니다. Neo4j는 엔터티 간의 복잡한 관계를 저장하고 쿼리하는 데 최적화된 오픈 소스 그래프 데이터베이스입니다. Walmart 및 eBay를 비롯한 많은 회사에서 권장 시스템 및 사기 탐지 시스템을 강화하는 데 사용합니다.
그래프 데이터베이스의 주요 장점은 확장성, 빠른 쿼리 성능, 유연성 및 고가용성입니다. 그래프 데이터베이스의 주요 단점은 설정 및 유지 관리가 어려울 수 있으며 사용하려면 전문 지식이 필요하다는 것입니다.
그래프 데이터베이스는 복잡성과 표준화 부족으로 비판을 받았습니다. 일부 비평가들은 그래프 데이터베이스가 설정 및 유지 관리가 너무 어렵고 사용하기에는 너무 많은 전문 지식이 필요하다고 주장합니다.
그래프 데이터베이스는 키-값 저장소, 문서 저장소 및 열 저장소와 같은 다른 NoSQL 데이터베이스와 관련되어 있습니다. 또한 테이블과 행을 사용하여 데이터를 나타내고 쿼리하는 관계형 데이터베이스와 관련이 있습니다.
그래프 데이터베이스는 종종 기계 학습 및 자연어 처리와 같은 다른 기술과 함께 사용됩니다. 예를 들어 추천 시스템, 사기 탐지 시스템 및 엔터티 간의 복잡한 관계가 필요한 기타 애플리케이션을 구동하는 데 사용할 수 있습니다.
그래프 데이터베이스는 더 많은 회사에서 잠재력을 인식함에 따라 점점 대중화되고 있습니다. Walmart 및 eBay를 비롯한 많은 회사에서 추천 시스템 및 사기 탐지 시스템을 강화하는 데 사용합니다.