グラフ データベースは、従来のリレーショナル データベースよりも効率的かつセマンティックな方法で複雑なデータ関係を保存、管理、クエリするために特別に設計された NoSQL データベースの一種です。グラフ データベースは、データ モデリングとクエリの中心原理として、オブジェクト間の関係の研究に焦点を当てた数学の一分野であるグラフ理論を利用します。グラフ データベースでは、データはノード (エンティティ) とエッジ (関係) として表現され、これらが集まってグラフ構造を形成します。各ノードは人や組織などのエンティティを表し、各エッジは「従業員」や「メンバー」など 2 つのノード間の関係を表します。ノードとエッジの両方に、エンティティまたは関係に関する追加情報を保存するために使用されるキーと値のペアであるプロパティを持つことができます。
グラフ データベースは、従来のリレーショナル データベースよりも複雑で相互接続されたデータをより自然かつ効率的に処理できるため、近年非常に人気が高まっています。これらは、ソーシャル ネットワーク、推奨エンジン、ナレッジ グラフ、不正検出、ネットワーク管理など、データ エンティティ間の関係が重要なユースケースに特に適しています。アナリスト会社 Gartner が 2020 年に実施した調査によると、企業におけるグラフ データベースの導入は年平均成長率 (CAGR) 40% で増加しており、企業の 80% 以上で使用されると予想されています。 2025 年までにデータおよび分析プロジェクトを開始します。
グラフ データベースの主な利点の 1 つは、複雑な関係ベースのクエリを効率的に実行できることです。リレーショナル データベースはエンティティ間の関係を保存したりクエリしたりすることもできますが、そのためにはコストのかかる結合操作が必要となり、大規模なデータセットではパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。一方、グラフ データベースでは、リレーションシップがファーストクラスのエンティティとして直接保存されるため、コストのかかる結合操作を必要とせずに高速なトラバースとクエリが可能になります。その結果、グラフ データベースは、リレーショナル データベースと比較して、特定の使用例において桁違いに優れたパフォーマンスを提供できます。
グラフ データベースのもう 1 つの重要な利点は、データ モデリングの柔軟性です。固定スキーマに依存し、データ構造が変更されるとコストのかかるスキーマ変更が必要となるリレーショナル データベースとは異なり、グラフ データベースはスキーマフリーまたはスキーマ柔軟なデータ モデルを使用します。これにより、複雑で進化するデータ構造のより簡単かつ動的なモデリングが可能になり、最新の機敏なデータ駆動型アプリケーションにとって人気の選択肢となっています。さらに、グラフ データベースは、SPARQL や GraphQL などの標準言語を使用したセマンティック データ モデリングとクエリのネイティブ サポートのおかげで、さまざまなソースからのデータを簡単に統合および管理できます。
オープンソースと商用の両方で、市場で入手可能な人気のあるグラフ データベース管理システム (DBMS) がいくつかあります。よく知られているグラフ DBMS には、Neo4j、Amazon Neptune、Microsoft Azure Cosmos DB、JanusGraph などがあります。これらのシステムは、水平スケーラビリティ、高可用性、ACID トランザクション、クエリの最適化、複数のクエリ言語と API のサポートなどのさまざまな機能を提供し、さまざまな要件やユースケースに対応します。
AppMaster no-codeプラットフォームのコンテキストでは、グラフ データベースは、提供されるデータ ストレージおよび管理オプションの範囲に価値を加えることができます。 AppMasterエコシステムの一部としてグラフ データベースを組み込むことで、お客様は、複雑で接続されたデータを処理するアプリケーションを簡単に構築および展開でき、効率的な関係クエリや柔軟なデータ モデリングなど、グラフ データベース固有の利点の恩恵を受けることができます。 AppMasterのビジュアル データ モデリング ツールは、グラフ データ構造をサポートするように拡張できるため、ユーザーはアプリケーション内のノード、エッジ、プロパティを簡単に設計および管理できます。さらに、このプラットフォームは一般的なグラフ DBMS と統合して、シームレスなデータ ストレージ、アクセス、クエリを可能にすると同時に、GraphQL や Cypher などの標準グラフ クエリ言語のサポートも提供します。
要約すると、グラフ データベースは、複雑で相互接続されたデータを効率的かつ意味的に処理するために特別に設計された特殊なタイプの NoSQL データベースです。データ モデリングとクエリの基礎としてグラフ理論を使用することにより、グラフ データベースは、特定の使用例において従来のリレーショナル データベースに比べてパフォーマンスと柔軟性に大きな利点をもたらします。グラフ データベースが業界全体で採用され続ける中、 AppMasterのようなプラットフォームにグラフ データベース機能を組み込むことで、より包括的で強力なデータ管理ツールのセットをユーザーに提供し、高度なデータ駆動型アプリケーションの開発が可能になります。
