Neo4j グラフ データベース: ビジネスの機能と利益

データベースは、アプリケーションの最も重要なセクションの 1 つです。データベースは情報を保存し、ソフトウェアの全体的なパフォーマンスを向上させることができます。そのため、プロジェクトに適切なデータベースを選択することが重要です。

現在、グラフ データベースの人気が大幅に高まっています。グラフ データベースの市場規模は、2018 年の 8 億 2,180 万ドルから 2023 年までに 25 億ドルに跳ね上がると推定されています。ますます多くの企業が、真の力はデータそのものではなく、データの接続方法にあることを理解しています。

多くのアプリケーションは、MySQL や PostgreSQL などのリレーショナル データベースで動作します。その利点にもかかわらず、リレーショナル データベースは、接続された無数のデータを処理することはほとんどできません。そのため、Neo4j のような非リレーショナル データベースは、無数の接続されたデータを簡単に使用する高性能でスケーラブルなアプリケーションを構築できるように最適化されています。グラフ データベースと Neo4j の機能について知っている開発者は多くありません。この記事では、Neo4j とその機能についてすべて説明します。

Neo4j データベースの概念と原則

実際のプロジェクトでの Neo4j データベースの役割について十分に議論する前に、この技術がどのように機能するか、それを使用できるビジネス目的、および Neo4j と他のデータベースの違いについて知っておく必要があります。

グラフ データベース: 接続されたデータを処理するための最適なソリューション

世界のすべてがつながっています。たとえば、友人や家族の内輪を考えてみましょう。誰もがさまざまな方法で他者と関係しています。サークル メンバー間の関係を説明するすべてのデータが 1 つの場所に格納されているとします。その後、他の接続を気にせずにデータを取得できます。

これが、Neo4j のようなグラフ データベースのしくみです。グラフ データベースは、データ間の関係を格納、マッピング、クエリできる NoSQL データベースです。グラフ データベース内の要素は、可能な方法で相互に接続できます。

Neo4j のようなグラフ データベースは、大量の接続されたデータを処理するための最適なソリューションです。これらのデータベースは、利用可能な他のデータ ストレージおよび管理テクノロジとは異なり、関係性に重点を置き、既に接続されているデータを格納します。そのため、グラフ データベースは、無数の接続されたデータをすばやく処理するための最も効果的なテクノロジです。

リレーショナル データベースと非リレーショナル データベース

キャリアを通じてリレーショナル データベースのみを扱ってきた開発者は、「Neo4j のような非リレーショナル モデルを使用することの正確な意味は何ですか?」という疑問を念頭に置いているはずです。

リレーショナル データベースを使用すると、すべてがシームレスで明確に見えます。それにもかかわらず、これらのデータベースの使用には、注意が必要な重大な欠点がいくつかあります。

• ボリュームの制限: リレーショナル データベースは、大量のデータを処理するように十分に最適化されていません。
• 速度: リレーショナル ストアは、膨大な数の読み取りおよび書き込み操作を処理する必要がある場合、高速ではありません。
• 関係の欠如: リレーショナル データ ストアは、1 対 1、1 対多、および多対多の関係を含む標準的な関係のみを記述することに制限されています。
• 多様性: リレーショナル データベースは、モデル スキーマを使用して記述できないタイプのデータを処理する場合、ほとんど柔軟性がありません。それに加えて、これらのデータベースは、大きなバイナリ データや半構造化データ (JSON および XML) を処理する場合には非効率的です。
• スケーラビリティ: 水平方向のスケーリングは、リレーショナル データベースには効果がありません。

これらすべての問題と制限に対処するために、Neo4j などのさまざまな非リレーショナル データベースが開発されました。ただし、それらのほとんどには、参照 (リレーショナル モデルの外部キーと同様) を介してデータの断片を相互に関連付けるための関係がありません。参照は、エンティティ間の関係を説明しようとするため、データ、特に接続されたデータのクエリ プロセスをより困難にします。

Neo4j グラフ データベース

Neo4j のようなグラフ データベースは、主に数学的理論であるグラフ理論に基づいています。グラフは、頂点とエッジという 2 つの主要なパラメーターで構成される構造です。

頂点は、大規模なデータベース内の人や物などのエンティティを表します。エッジは、頂点間の接続も示します。エッジは、「重み」と呼ばれる数値を持つことができます。

開発者は、これらの構造を利用して、関係によって定義されるシナリオをモデル化できます。例として、単純なグラフ データベースを使用すると、開発者は、ユーザーをノードとして構成するソーシャル ネットワークと、ユーザー間のつながりである関係をモデル化できます。もう 1 つの例は、都市、町、または村が頂点である道路網であり、一方、道路は、距離を示す重みで頂点を接続するエッジです。

Neo4j は、グラフ理論の概念を独自の方法で示す傾向があります。それを正確に見つけるには、以下の Neo4j データベースの Labeled Property Graph Model を調べる必要があります。

Neo4j データベースの主要コンポーネント

Neo4j モデルは、主に次の主要コンポーネントで構成されています。

• ノード (グラフ理論の頂点に相当): 関係によって接続されている主要なデータ要素 (たとえば、ジャックや友情サークルの他のメンバー)。ノードには、ラベルとプロパティを含めることができます (以下で説明します)。
• リレーションシップ (グラフ理論のエッジに相当): ノード間の接続を記述し、それらを接続します (たとえば、ジャックはジェーンと「結婚」しています)。リレーションシップは、1 つ以上のプロパティを持つことができます。
• ラベル: ノードの役割を表します (例: Jane は「人」です)。ラベルは、ノードをグループ化するために使用されます。各ノードは複数のラベルを持つことができます。ラベルは、グラフ内のノードを見つけるプロセスを促進するためにインデックスも作成されます。
• プロパティ: 名前または値のペアを含むノードおよび関係の属性。

Neo4j データベースでは、データをキーと値のペアとして保存できます。つまり、プロパティはあらゆる種類の値 (文字列、数値、またはブール値) を持つことができます。グラフのデータ構造は、最初は少し複雑に見えるかもしれませんが、シンプルで自然です。より明確にするために、Neo4j のグラフ データ モデルの例として以下の図を見てください。

この単純なモデルでは、アリスとボブの 2 つのメイン ノードがあります。それらは関係を通じて互いにつながっています。どちらのノードにも、「Person」という同様のラベルが付いています。このモデルでは、ボブのノードだけにいくつかのプロパティが与えられています。ただし、Neo4j グラフ モデルでは、すべてのノードと関係にプロパティを含めることができます。

Neo4j モデルは直感的で理解しやすいため、人々が解釈するのは簡単です。実際のところ、人間の脳は表や行に基づいて考えることがほとんどなく、抽象的なオブジェクトや接続について考える傾向があります。つまり、紙に描けるものは何でもグラフで表現し、Neo4j モデルにすることができます。

Neo4j とリレーショナルおよびその他の NoSQL データベースの比較

Neo4j データベースとグラフ データ モデルの基本がわかったので、Neo4j データベースとリレーショナル データ ストアの違いについて疑問に思うかもしれません。 Neo4j は NoSQL ツールのリストに載っていますが、それでも他の NoSQL データベースとは異なります。そのためには、Neo4j データベースと他のリレーショナル データベースおよび非リレーショナル データベースとの違いを知っておくことが不可欠です。

データストレージ
データ ストレージの場合、Neo4j データベースはグラフ ストレージ構造を使用します。リレーショナル データベースは、行と列で構成される事前定義された固定テーブルを使用します。また、NoSQL データベースは、データベース レベルでサポートされていない接続されたデータ ストレージを使用します。

データモデリング
Neo4j データベースは柔軟なデータ モデルを利用しますが、リレーショナル データベースのモデルは論理モデルから開発する必要があります。さらに、NoSQL データベースはエンタープライズ アーキテクチャには適していません。

クエリのパフォーマンス
Neo4j モデルは、接続の数と深さに関係なく、驚異的なパフォーマンスを提供します。一方、リレーショナルデータベースはデータ数が増えると処理速度が低下します。また、関係は NoSQL データベースのアプリケーション レベルで作成する必要があります。

クエリ言語
Cypher 言語は、ネイティブのグラフ クエリ言語である Neo4j モデルで使用されます。 SQL 言語はリレーショナル データベースで使用されますが、結合の数が増えるにつれて複雑さが増します。 NoSQL モデルの場合、さまざまな言語が使用されますが、関係を表現するために適切に開発された言語はありません。

取引サポート
ACID トランザクションは、Neo4j とリレーショナル モデルの両方でサポートされています。 NoSQL データベースについて言えば、BASE トランザクションはデータ関係に対して信頼できないことが証明されています。

大規模な処理
Neo4j データベースは、パターンベースのクエリに対して本質的にスケーラブルです。リレーショナル データベースはレプリケーションによって拡張されますが、費用対効果は高くありません。 NoSQL データベースもスケーラブルですが、データの整合性は信頼できません。

Neo4j データベースの利点

Neo4j モデルは、大量の接続データを処理するように特別に設計されています。これらのモデルには、次のようないくつかの主な利点があります。

• 高速パフォーマンス

これは、グラフ モデルの最大の利点の 1 つです。関係の数と深さが増すにつれて、リレーショナル データベースのパフォーマンスは十分ではなくなります。一方、Neo4j データベースなどのグラフ データベースは、データ量が大幅に増加しても高いパフォーマンスを維持します。

Neo4j モデルの背後にあるチームも、最近ライブラリをリリースしました。このライブラリにより、開発者は数時間で数十億のノードと数百億のリレーションシップでグラフ アルゴリズムを並行して実行できます。より正確に言えば、Neo4j データベースは水平方向にスケーリングします。これは、モデルのパフォーマンスがデータベースのサイズに依存しないことを意味します。接続されたデータの膨大なセットをトラバースし、ACID トランザクションや自動バックアップまたはリカバリなどのエンタープライズ データベース機能を提供します。

• 柔軟性

Neo4j のようなグラフ モデルの構造とスキーマは、アプリケーションのバリエーションに合わせて簡単に調整できるため、柔軟性の高いデータベースになります。既存の機能を損なうことなく、データ構造を簡単にアップグレードすることもできます。アップグレードはいつでも行うことができます。これは、構造が使用されるアプリケーションと同時に進化する可能性があるためです。

• データ間の関係を管理する

Neo4j データベースを使用すると、データ間のさまざまなパスと接続を探索し、可能な限り効率的にクエリを実行できます。さらに、データベースから複雑なデータを簡単にフェッチできます。

Neo4j データベースのユースケース

Neo4j グラフ モデルについて次に知る必要があるのは、このデータ ストア テクノロジを何に使用できるかということです。この技術は、あらゆる問題を解決するために取得できるように思われるかもしれませんが、実際には、Neo4j データベースも適切な場合に使用する必要があります。

Neo4j モデルは、接続されたデータが最も重要な場合にのみ使用されます。このテクノロジーは、不正検出、パーソナライゼーション、ネットワーク管理、ナレッジ グラフなど、最も一般的なユース ケースをすでに克服しています。

それにもかかわらず、次世代のグラフ開発者は、Neo4j のようなモデルを利用して、人工知能と機械学習の未来を設計しています。それでは、以下の Neo4j データベースのいくつかの使用例を見てみましょう。

詐欺リングの阻止

従来の不正防止対策は、アカウント、個人、デバイス、IP アドレスなど、個別のデータ ポイントに重点を置いていました。ここでの問題は、現代の犯罪者が、非現実的な ID を使用して詐欺グループを作成するだけで、これらの検出方法を逃れることができることです。このようなエスケープを防ぐには、個々のデータ ポイントをリンクする接続を確認する必要があります。

不正防止対策は完璧ではありませんが、個々のデータ間のつながりを分析することでプロセスを強化できます。ここで、Neo4j モデルが役立ち、リレーショナル データベースではほとんど発見できない難しいパターンを検出できます。

企業組織は、Neo4j データベースを使用して不正検出能力を高め、ファースト パーティの銀行詐欺、電子商取引詐欺、クレジット カード詐欺、保険詐欺、マネー ロンダリング詐欺などのさまざまな金融詐欺を即座に防止します。

ネットワークおよび IT 運用

ネットワークおよび IT インフラストラクチャは非常に複雑であり、リレーショナル データベースをはるかに超える構成管理データベース (CMDB) が必要です。 Neo4j CMDB グラフ データベースは、ネットワーク、データ センター、および IT 資産を関連付けて、トラブルシューティング、影響分析、容量または停止計画を簡素化するのに役立ちます。

Neo4j のようなグラフ データベースを使用すると、監視ツールを接続して、さまざまなネットワークまたはデータ センターの運用間の複雑な関係について重要な洞察を得ることができます。ネットワークおよび IT 運用におけるグラフの用途は無限にあります。

レコメンデーション エンジン

リアルタイム レコメンデーション エンジンが最も効率的に機能するには、製品、在庫、顧客、サプライヤー、ロジスティクス、さらには社会的感情データを相互に関連付けることができなければなりません。さらに、新しい顧客の訪問に応じて、新しい興味を即座に獲得できる必要があります。

レコメンデーション エンジンがそれを可能にする重要なテクノロジは、Neo4j のようなグラフ データベースです。従来のリレーショナル データベースをすぐに置き去りにして、大量の顧客データと製品データを接続します。

ソーシャル メディア アプリケーション

Neo4j のようなソーシャル グラフ データベースは、革新的なソーシャル ネットワークを作成したり、現在のソーシャル グラフをエンタープライズ アプリケーションに統合したりするのに役立ちます。真実は、ソーシャル メディア ネットワークはすでにグラフと関係性で構築されているということです。したがって、それらをグラフから表に変更してから再び戻すことには意味がありません。

ドメイン モデルと直接一致するデータ モデルは、データベースの理解、コミュニケーションの改善、不要な作業の削減に役立ちます。 Neo4j は、データ モデリングに必要な時間を短縮することで、ソーシャル ネットワーク アプリケーションのパフォーマンスを向上させます。

アイデンティティの管理

企業で無数の役割、グループ、製品、および承認を管理することは困難です。 Neo4j を使用すると、すべての ID を効率的に追跡し、承認と継承にアクセスできます。これは、すべてのデータが Neo4j で相互接続され、これまで以上に優れた洞察と制御が得られるためです。

電気通信

接続は電気通信の中核であり、Neo4j のようなグラフ データベースは次のとおりです。

• モデリングに最適です。
• 収納。
• あらゆる種類の通信データのクエリ。

Neo4j は、非常に複雑なネットワーク構造、さまざまな製品ラインとバンドル、または今日の広く競争の激しい市場での顧客満足度と維持を管理する必要があるかどうかにかかわらず、接続されたデータを改善することにより、企業が迅速に実行できるようにします。

政府

多くの政府は現在、Neo4j やその他のグラフ テクノロジを使用して、犯罪と闘い、テロを防止し、財政責任を強化し、市民に対してすべてを透明にしています。これらのアプローチでは、さまざまなアプリケーションまたはリポジトリ間で接続するためのデータが必要であり、個別の部門が機能する必要があります。そのため、相互接続されたデータを迅速に処理するには、Neo4j のような柔軟でスケーラブルで強力なグラフ モデルが必要です。

AI と分析

現代のビジネスは今日、非常に複雑な課題に対処しており、インテリジェントなテクノロジーを必要としています。この場合、Neo4j は予測を改善し、より良い意思決定とイノベーションを可能にします。現在のデータの関係とネットワーク構造の予測力を組み込んで、難しい質問に答え、予測精度を急上昇させます。

Neo4j グラフ アルゴリズムは、グローバル構造の重要なパターンを検出し、グラフの埋め込みと分析ワークスペース内のグラフ データベースの機械学習トレーニングを利用して、グラフに関する予測を可能にします。このようにして、企業は予測性の高い関係とネットワーク構造を強化し、珍しい質問に答えることができます。

組織は、さらなる分析、機械学習、または人工知能システムのサポートのために、Neo4j のグラフ アルゴリズムと予測機能の結果を使用します。グラフは一般に、高度な分析、機械学習、AI に素晴らしい価値をもたらします。

生命科学

相互接続されたデータは、ライフ サイエンスに携わる企業を大量に取り囲んでいます。たとえば、生物学者は遺伝子、タンパク質、細胞などの関係を理解する必要があり、医療機関は病気の進行を理解するためにペイシェント ジャーニーをマッピングする必要があります。そのため、これらの企業は Neo4j を使用して接続されたデータを分析していますが、以前はグラフなしでは不可能でした。

化学メーカー、農業会社、バイオテクノロジーの新興企業などを含む多くの生命関連企業は、R&D、プライバシーと規制順守、医療機器製造、患者、組織などの Neo4j とグラフの真の価値を理解しています。

金融業務

金融サービスと銀行は、金融犯罪と継続的に戦い、サイバー攻撃を防止して対応し、最新の規制に確実に準拠する必要があります。そのためには、データ ポイント間の関係をすばやく簡単に見つけることができるデータベースが必要です。 Neo4j は金融サービスを支援し、より優れたリスク管理、規制順守、信頼性と安全性に優れた IT 構造、強化されたカスタマー エクスペリエンス、およびその他の多くの利点を提供します。

世界最大の Neo4j ユーザー

今日、世界最大の組織は、Neo4j を使用して無数のデータ ポイントの管理を最適化しています。 Neo4j は、フォーチュン 100 リストの企業の 75% が接続データ アプリケーションを強化するのに役立つ、スケーラブルなグラフ テクノロジの世界有数のプロバイダーです。

現在、Neo4j テクノロジーを使用している最大の業界と企業は次のとおりです。

• eBay、ADEO、ATPCO など、世界のトップ 10 の小売業者のうち 7 社
• エアバスのような世界のトップ 5 の航空機メーカーのうちの 3 社
• Bayerische や Allianz など、世界のトップ 10 の保険会社のうち 8 社
• JPモルガン、シティ、チェース、UBSなど、北米のトップ20の銀行すべて
• ボルボ、トヨタ、ダイムラーなど、世界のトップ 10 の自動車メーカーのうち 8 社
• マリオットやアコーホテルズのような世界のトップ5ホテルのうちの3つ
• Verizon、Orange、AT&T、Comcast など、世界の通信事業者トップ 10 のうち 7 社

最後の言葉

今日の最新のアプリケーションは、相互接続された膨大な量のデータを処理するという大きな課題に直面しています。そのため、この問題に対処するための効率的なテクノロジが非常に必要とされています。 Neo4j グラフ テクノロジを使用すると、接続されたデータに価値のあるリアルタイムの洞察を提供して、さらなる分析と正しい意思決定を行うことができるアプリケーションを作成できます。

モバイルおよび Web 開発の最新の進歩を活用し、Neo4j のようなグラフ データベースをアプリケーションに組み込みたいとします。その場合、ノーコード プラットフォームの AppMaster が必要です。このプラットフォームを使用すると、Web およびモバイル アプリケーションを効率的に作成できます。もちろん、現存する最も強力なバックエンドビジュアル コーディングであるバックエンドもあります。