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。
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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。
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。
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