グラフ型データベースとは？

今さら聞けないグラフ型データベース基礎の基礎

グラフ型データベースとは何か。何ができて、どのようなメリットがあるのか。グラフ型データベースについて、一から分かりやすく解説する。

　リレーショナルデータベースがその役目を終える日は近いと予想されていたが、最近注目されているグラフ型データベースがそのとどめを刺すのではないかとみられている。

　グラフ型データベースは、本当に挑戦者としてふさわしい力を持っているのだろうか。それとも、“新しいデータ操作方式が単にまた1つ考案された”だけのことなのだろうか。グラフ型データベースは、単なる新種のデータベース（JADB：Just Another Database）なのか。このアプローチには、何か注目に値するものがあるのではないか。

　そもそも、「グラフ型データベース」という名前の由来は何だろう。リレーショナルデータベースの基本的な概念は行と列であり、インデックスを使った検索や複数のテーブルのJOIN（結合）が可能だ。データポイント間の関係は基本的にクエリの実行時に構築されるが、リソースの観点からは、この処理の負荷が高くなる場合がある。

　これに対して、グラフ型データベースはデータ格納時にデータポイント間の関係を調べ、システムの運用を続ける中で、異なるデータアイテム同士を関連付けるためのメタデータを維持する。グラフ型データベースでは、関係の「グラフ」を作成する。データクエリの処理効率は、リレーショナルデータベースや従来型の非リレーショナルデータベースのクエリよりも格段に優れている。

　グラフ型データベースのパフォーマンスは、本質的にデータベースのサイズに依存しない。グラフ型データベースに、検索したい「パターン」を指定すると、対象外と判断したデータは全て無視し、関連のありそうなデータに集中するためだ。

関連付け可能なアセット

　グラフ型データベースを構築する場合、幾つかの基本的な概念と複数の異なるデータアセット間の関係を理解する必要がある。

この記事の著者

関連記事

• 

  それでもAWSではなくMicrosoft Azureを使うべき理由

• 

  あらゆる用途にマッチする魔法のブロックチェーンは存在しない

新着ホワイトペーパー PR

• 製品資料
  [株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド：人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる
• 製品資料
  [株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する？　シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
• 製品資料
  [株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？　PLMとの融合で実現する高速開発
• 事例
  [日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？　「新たな働き手」を支える3要素とは
• 製品資料
  [日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣