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グラフデータベースとは?リレーショナルデータベースとの違いについても解説

2024.02.16グラフデータベース

NoSQLの1つに分類されるグラフデータベース。

 

Global Market Insightsのレポートによると、グラフデータベース市場規模は2022年に26億米ドルと評価され、2023年から2032年の間に18%以上の年平均成長率を記録すると予想されています。

 

https://www.gminsights.com/industry-analysis/graph-database-market

 

本記事では、グラフデータベースの基本知識と、今注目を集めている理由、各業界での課題と対応について解説します。

 

 

グラフデータベースとは

グラフデータベースは、データ同士の繋がりを表現するグラフ構造に基づいてデータを格納するデータベースです。

 

リレーショナルデータベースが苦手とする、データ間の関係性をたどる操作を高速に処理することができます。

 

グラフ データベースには、テーブルやドキュメントの代わりにノードとエッジが格納されます。

 

ホワイトボードにアイデアをスケッチするのと同じように、データが保存されます。

 

また、このデータはデータ間の複雑な関係性を直感的かつ効率的に表現し、柔軟に処理することができます。

 

主要な概念

  • ノード(Node:データのエンティティやオブジェクトを表します(例:人、場所、イベント)。また、プロパティ(属性)を持つことができます。
  • エッジ(Edge:ノード間の関係を表します(例:友人関係、所有関係)。方向性を持つことがあり(一方向または双方向)、プロパティを持つこともできます。
  • プロパティ(Property):ノードやエッジに付加される情報(例:名前、日付、重量)。

 

特徴

  • 関係性の強調:グラフデータベースは、データ間の関係性に重点を置いています。これにより、ネットワーク分析や複雑な関係性の探索に適しています。
  • 柔軟性:スキーマレスなので、データ構造を事前に定義する必要がなく、柔軟にデータモデルを変更できます。
  • 高速なクエリ性能:関連するデータ間の接続を迅速に探索できるため、特に大規模なデータセットにおいて高速なクエリ処理が可能です。
  • 直感的なデータモデリング:現実世界の複雑な関係性を直感的にモデル化できます。

 

グラフデータベースが注目を集めている主な理由

グラフデータベースが注目を集めている理由として、データ処理の要求に対する適合性があります。

 

複雑な関係性の効率的な処理

グラフデータベースは、複雑なネットワークや関係性を直接的に表現し、効率的に処理することが可能です。

これは、ソーシャルネットワーク、レコメンデーションシステム、知識グラフなど、関係性が重要なアプリケーションに特に効果を発揮します。

 

ビッグデータとAIの台頭

ビッグデータの分析と人工知能(AI)の進化により、データ間の関係性を理解し、洞察を得ることが重要になっています。

 

グラフデータベースは、これらの複雑なデータ関係を効果的にモデル化し、分析するのに適しています。

 

リアルタイム分析の需要の増加

リアルタイムでのデータ分析と意思決定の需要が高まっています。

グラフデータベースは、リアルタイムでの複雑なクエリ処理に優れており、即時の洞察を提供するのに役立ちます。

 

柔軟性とスケーラビリティ

グラフデータベースはスキーマレスであり、簡単にデータモデルの変更を行うことができます。

また、水平方向のスケーラビリティに優れているので、大量のデータを効率的に処理することが可能です。

 

フレームワークとツールの成熟

グラフデータベース技術の成熟と、関連するフレームワークやツールの発展により、よりアクセスしやすく、使いやすくなっています。

 

多様な用途

詐欺検出、ネットワーク分析、生物情報学、複雑なビジネスルールの管理など、多様な用途での応用が可能です。

 

グラフデータベースへの関心が高まっている理由とは

 

グラフデータベースとリレーショナルデータベースの違い

グラフデータベースが近年注目を集めている理由は、その独特なデータ管理と分析能力にあります。

 

従来のリレーショナルデータベース、事実上IDと値を持つテーブルに要約されますが、リレーショナルデータベースは下記のユースケースにおいて適切に適応するのが不十分です。

 

大規模なスケールアウトが必要な場合

リレーショナルデータベースは垂直スケールには適しているものの、水平スケールには限界があります。

 

非常に大規模なデータセットや高いトランザクション負荷を扱う場合はNoSQLデータベースの方が適しているケースが多いです。

 

高度に柔軟なスキーマが必要な場合

リレーショナルデータベースは固定スキーマを使用するため、スキーマの変更に時間がかかり、複雑になることがあります。

 

また、データ構造が頻繁に変わるアプリケーションや、スキーマレスなデータモデルが必要な場合は、NoSQLデータベースの方が適しています。

 

複雑な関係性やネットワークの分析

データ間の複雑な関係性やネットワークを分析する場合、グラフデータベースの方がリレーショナルデータベースよりも効率的です。

 

これには、ソーシャルネットワーク分析やレコメンデーションシステムなどが該当します。

 

非構造化データの管理

リレーショナルデータベースは主に構造化データ向けに設計されているため、非構造化データ(テキスト、画像、ビデオなど)を大量に扱う場合はNoSQLデータベースや特化したデータストレージソリューションの方が適しています。

 

リアルタイム処理と分析

リアルタイムでのデータ処理や分析が必要な場合、リレーショナルデータベースは遅延が発生することがあります。

 

ストリーミングデータの処理やリアルタイム分析には、より専門化されたデータベースやデータ処理フレームワークが適しています。

 

こういったユースケースに対して、グラフデータベースを使用することですべてを一度に検討できます。

 

グラフデータベースのメリット

その結果、適切なコンテキストを備えたすべてのデータの全体像を見ることが可能となり、下記が可能となります。

 

複雑な関係性の表現

グラフデータベースは、ノード(エンティティ)とエッジ(関係)を用いてデータを表現します。

これにより、複雑な関係性やネットワークを直感的かつ効率的に扱うことができます。

 

高速なクエリ性能

グラフデータベースは、関連するデータ間の接続を迅速に探索します。

これは、特に大規模なデータセットにおいて、従来のリレーショナルデータベースよりも高速なクエリ処理を実現します。

 

柔軟性

グラフデータベースはスキーマレスであるため、データ構造を事前に定義する必要がありません。

これにより、データモデルの変更や拡張が容易になります。

 

データの相互関係の深い分析

グラフデータベースは、データ間の関係性を深く分析するのに適しています。

これは、ソーシャルネットワーク分析、推薦システム、詐欺検出など、多くの応用分野で有用です。

 

ビッグデータとAIの統合

グラフデータベースは、ビッグデータと人工知能(AI)技術との統合に適しています。

データの関係性を活用することで、より洗練された分析や予測モデルの構築が可能です。

 

リアルタイム分析のニーズ増加

リアルタイムでのデータ分析の需要が高まっており、グラフデータベースはこのニーズに応える能力を持っています。

 

グラフデータベースへの関心が高まっている理由とは

 

 

グラフデータベースのユースケース:各業界の課題と対応策

グラフデータベースは、下記のような用途に特に効果を発揮します。

 

  • Customer360分析およびマーケティング
  • 詐欺検出
  • ネットワークおよびIT運用管理
  • AI/ML統合

 

業界ごとにどのような課題に対してグラフデータベースが有効なのか見てみましょう。

 

アドテック業界

個人情報保護の観点からCookieなどの情報の利用が困難となっている昨今では、インターネット広告事業におけるターゲティングが課題となっています。

その課題を解決する一助となるのがグラフデータベースです。

匿名ユーザーに関するあらゆる情報をグラフにて関連づけることでその類似性などからターゲティングに活用可能となります。

 

金融業界

海外の先進企業では、不正検知、アンチマネーロンダリングでグラフデータベースを使用するケースが増えています。

 

グラフを利用することで不正行為及び行為者の属性の芋づる式に関連付けることができ、その類似性を分析することで潜在的な不正の検知、検知の為のルール化が容易となります。

大手金融会社3 社はどのように革新的な詐欺に立ち向かったのか

 

通信業界

通信業界では、通信機器運用や障害対応に有効です。

 

通信ネットワークそのものをグラフで表現することでその関連性が一目瞭然となり、コアとなる通信機器や障害ポイントの把握が容易となります。

 

小売(Eコマース)業界

小売業界では顧客の属性、購買履歴などをグラフで管理することにより、個々の顧客(個客)プロモーション・リコメンデーションすべき商品群がリアルタイムに把握することができます。

 

また、類似顧客の属性も明確となるためターゲッティングにも活用可能です。

 

ゲーム業界

ゲームユーザーの属性とゲーム分類、購入アイテム・ガチャ・キャラクターなどを関連付けることでユーザーのロイヤリティを高める施策はゲーム会社にとって急務の課題です。

 

そのようなリアルタイムCDPを構築する上でグラフデータベースはその関連付け流ことができ、ターゲティングにおいて大いに役立ちます。

 

グラフデータベースに関する詳しい内容については、こちらのブログでも理解を深めていただけます。

グラフデータベースについて理解を深めよう                   

グラフデータベースのまとめ

グラフデータベースは、その独特なデータ管理と分析能力により、データの相互関係の深い分析やビッグデータとAIの統合、リアルタイム分析のニーズへの対応など、昨今のデータ処理の課題に対して有効です。

このような理由から、グラフデータベースは今後も注目を集め、さまざまな分野での応用が拡大していくことが期待されます。

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