本記事では、各アプローチの強みやグラフデータベースがさまざまなデータニーズにどのように対応しているかを解説します。
データベースマネジメントのダイナミックな世界において、グラフデータベースは、さまざまなユースケースにおける複雑で相互接続されたデータを扱うための強力なツールとして登場しました。
グラフ・データベースは、アイデンティティ解決、レコメンデーション・エンジン、不正検知などのユースケースに特に適しています。
グラフデータベースを選択する際、ネイティブか非ネイティブか（またはマルチモデルか）という二項対立によって話が曇らされることがよくあります。
このようなシナリオは、しばしばネイティブ・グラフ・データベースの優位性を示唆し、データベースを選択する上で重要な基本的基準であるパフォーマンス、総所有コスト（TCO）、信頼性、コスト予測可能性から注意をそらす可能性があります。
このようなマーケティング主導の認識を超えて、グラフデータベースソリューションの真の価値を決定する実質的な指標に集中することが不可欠です。
ネイティブグラフデータベースの構造とメリット
ネイティブ・グラフ・データベースの大きな特徴は、グラフ構造データを扱う上で本質的に優れていることです。
この特徴により、より高速なトラバーサルとより効率的なデータ処理が可能になり、グラフに関連するあらゆるタスクに最適な選択としてネイティブグラフデータベースが描かれると考えられています。
しかし、このような説明は、測定可能な成果と実際のアプリケーションニーズに焦点を当てるべき複雑な意思決定プロセスを単純化しています。
「ネイティブ」という用語は、しばしば2つの側面を指します。
- ストレージレイアウト
- クエリー処理効率
ネイティブ・グラフ・データベースの優位性は、グラフ・データの保存と管理に最適化されたストレージにあります。
しかし、この議論はしばしば重要なポイントを見逃しています。
つまり、基礎となるストレージやメモリハードウェアは、本質的にリニアであり、行と列で構造化されているのです。
従って本質は、効率的なクエリ処理を実現するために、ストレージエンジン内でグラフデータをどのようにモデル化するかどうかにあります。
この戦略的なモデリングと最適化は、グラフのリレーションシップとリニアストレージのギャップを埋めるものであり、実世界のパフォーマンス向上のためには、ネイティブか非ネイティブかという議論よりも、データハンドリング技術の重要性を強調するものです。
ネイティブ・グラフ・データベースのもう一つの重要な機能は、インデックス・フリーの隣接性（メモリ・ポインタを通じてデータ・ポイントを直接リンクすることを意味する空想的な用語）を使用して、グラフを非常に効率的にトラバースできることです。
これにより、接続されたノードへのほぼ瞬時のアクセスや高速なトラバースが可能になる一方で、このアプローチはマシンのメモリ容量に依存するため、本当に大きなデータセットを扱う場合にはスケーラビリティ上の問題が生じるのです。
出典：thomasvilhena.com
したがって、ネイティブグラフデータベースはいくつかのユースケースに最適ですが、いくつかの大きな欠点もあります。
限られたスケーラビリティ
隣接するノードへの直接ポインタを格納することで、特に密に接続された大きなグラフでメモリ消費量が増加します。
各エッジにはポインタが必要であり、高度に相互接続されたグラフでは、これはかなりのメモリオーバーヘッドにつながります。
その結果、ソリューションのスケーラビリティを制限する可能性があります。
オーバーヘッドの更新
エッジが頻繁に追加または削除される動的グラフでは、インデックスのない隣接関係を維持すると、オーバーヘッドが発生する可能性があります。
各変更には、直接ポインタを更新する必要があります。
これは、非ネイティブグラフデータベースのインデックスを更新するよりも複雑で時間がかかる場合があります。
グラフがメモリにあるため、アーキテクチャ上、ネイティブグラフデータベースを単一の書き込みマスターアーキテクチャになり、書き込みスケーラビリティが著しく制限されます。
データの局所性
インデックスを使用しない隣接関係は、インデックス検索を回避することでトラバーサル速度を向上させますが、隣接するノードのデータがメモリ内で近くに配置されていることを保証するものではありません。
ネイティブグラフデータベースベンダーは、通常ユーザーがデータの局所性を利用するために、ドメインベースのパーティショニングスキームを必要とします。
これは通常、運用管理が非常に面倒で、これらのデータベースでサポートできるグラフのサイズを制限します。
マルチモデルグラフデータベースの構造とメリット
その反面、マルチモデルデータベースは汎用性が高く、単一の製品、ベンダー、管理インターフェイスを扱うことによる運用上のメリットで知られています。
これらのデータベースは、単一のプラットフォーム内で複数のデータモデルをサポートし、グラフ、ドキュメント、キーバリュー、ベクトルなど、幅広いデータモデルに対応します。
汎用性の高いマルチモデルデータプラットフォームにグラフ機能を統合することで、リアルタイムの洞察、大規模なスケーラビリティ、多様なデータ型にまたがる効率的なデータ管理を必要とするアプリケーションなど、最新のアプリケーションの進化する要求に対応します。
また、マルチモデルデータベースは通常、スケーラビリティとパフォーマンスのために最適化されています。
重要なのは、拡張性の高いアーキテクチャのメリットを享受しながら、プログラミングを容易にするために、データベース用のグラフ・ネイティブ・インターフェースを持つことです。
一般的に、ネイティブ・グラフ・データベースは本質的に優れたパフォーマンスを提供するという前提があります。
これは特定のクエリーパターンにおいては正しいかもしれませんが、マルチモデルデータベースはグラフ機能の向上において大きな進歩を遂げています。
最新のマルチモデルデータベースは効率的なグラフ処理エンジンを組み込んでいることが多く、ネイティブグラフデータベースと同様のプログラミングインターフェイスを提供しながら、パフォーマンスと価格の面で競争力を高めています。
効果的なグラフデータベースソリューションの核心は、グラフネイティブなクエリ言語を通じてユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを提供する一方で、高性能な分散ストレージエンジンと組み合わせた効率的な計算エンジンのパワーを活用することにあります。
この相乗的なアプローチにより、あらゆる規模でのデータアクセスが保証され、メモリベースの処理の限界を超え、統合されたスケーラブルなグラフデータベースソリューションが提供されるのです。
最終的に、データベースの価値は、開発者にとってのシンプルさ、パフォーマンス、そして手頃な価格にかかっています。
マルチモデルデータベースがこれらの基準を満たし、使いやすさ、高いパフォーマンス、費用対効果を提供できるのであれば、それはあなたのニーズにとって優れた選択肢となるでしょう。
ユースケースの問題
もちろん、各ベンダーはそれぞれのアプローチに偏っています。
Neo4jやTigerGraphのようなネイティブグラフデータベンダーは、ネイティブアプローチのメリットを喧伝しますしAerospike、ArangoDB、OrientDBなどのマルチモデル・ベンダーは、自分たちのアプローチのメリットを宣伝しています。
しかし、どのアプローチが最適かという質問に対する答えは、”ケースバイケース “です。
どちらも機能するが、グラフのユースケースの多様性は常に拡大しているため、本当の神話は「一長一短」ということなのです。
どちらを選択するかは、特定のユースケースと要件に依存します。
ネイティブグラフデータベースを選択するタイミング
ネイティブグラフデータベースを選択する明確な理由は次のとおりです。
小規模で安定したデータセット
時間の経過とともに大きく成長することのない固定サイズのデータセットに対して、リレーションシップを重視したクエリーを行うのであれば、ネイティブ・グラフ・データベースが適しています。
なぜなら、複雑なリレーションシップを最小限のレイテンシーでトラバースすることに優れているからです。
グラフデータベースの初心者
あなたが初めてグラフデータベースを使う場合、ネイティブグラフデータベースベンダーは通常、データモデリングやデータロードなどを支援する多くの補助ツールをサポートしています。
これは、グラフデータベースを初めて使う開発者にとって非常に便利です。
グラフ専用データ
組織のデータセットがすべてグラフデータで構成されており、最大のパフォーマンスが必要な場合は、ネイティブ・グラフ・データベースが有利になる可能性があります。
既存のグラフデータベース
Neo4jやTigerGraphのようなネイティブグラフデータベースが、すでにビジネスの他の分野でうまくインストールされ、運用されている場合、既存のスキルセットや組織の知識を活用することをおすすめします。
マルチモデルグラフデータベースを選択するタイミング
グラフ機能をサポートするマルチモデルデータベースを検討する際には、選択を導く明確なメリットがあります。
多彩なデータマネジメント
ドキュメント、キーと値のペア、グラフデータなど、多様なデータタイプを扱うプロジェクトでは、マルチモデルデータベースを選択します。
効率的で変化するデータ要件に適応するマルチモデルデータベースは、比類ない柔軟性を提供します。
拡張性の向上
多様なデータの効率的な水平スケーリングを必要とするプロジェクトでは、マルチモデルアプローチが鍵となります。
運用ワークロードに対する優れたサポート
マルチモデルデータベースは、運用ワークロードの高度な要求に対応できるように設計されています。
そのため、数千から数百万の同時ユーザーを持つアプリケーションに必要なリアルタイムのトランザクション機能を提供し、静的なデータセットに特化した従来のグラフデータベースをはるかに凌駕します。
費用対効果
マルチモデルデータベースにデータ管理機能を統合することで、総所有コストを大幅に削減することができます。
このアプローチにより、複数の専用システムの必要性が最小化され、IT オペレーションが合理化され、初期費用とメンテナンス費用の両方が削減されます。
バランス感覚
実際には、パフォーマンスと汎用性のバランスを取ることが不可欠です。
ネイティブ・グラフ・データベースとマルチモデル・グラフ・データベースのどちらを使用するかを決定する際には、プロジェクト独自の要求と運用上の優先事項を考慮する必要があります。
スケーラビリティのニーズ、データの多様性、クエリの性質を評価します。
多くの場合、適切に選択されたマルチモデルデータベースは、ネイティブソリューションのパフォーマンスに匹敵するだけでなく、それ以上のパフォーマンスを発揮することができます。
つまり、ネイティブ グラフ データベースは特定のユースケースに対して優れた結果を提供することができますが、マルチモデルデータベースはより広範なデータ要件に対応できる柔軟性を提供することが可能です。
ネイティブ・グラフデータベースとマルチモデル・グラフデータベースのどちらを選択するかは、単にトレンドを追うだけではないのです。
このブログは、2024年3月7日のブログ「Demystifying native vs. multi-model graph database myths」の翻訳です。
