데이터베이스는 애플리케이션의 가장 중요한 섹션 중 하나입니다. 데이터베이스는 정보를 저장하고 소프트웨어의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그렇기 때문에 프로젝트 에 적합한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다.
오늘날 그래프 데이터베이스의 인기는 크게 치솟고 있습니다. 그래프 데이터베이스 시장 규모는 2018년 8억 2,180만 달러에서 2023년 25억 달러로 급증 할 것으로 예상됩니다. 점점 더 많은 기업들이 진정한 힘은 데이터 자체가 아니라 데이터가 연결되는 방식에 있다는 것을 이해하고 있습니다.
많은 애플리케이션이 MySQL 및 PostgreSQL과 같은 관계형 데이터베이스 와 함께 작동합니다. 이점에도 불구하고 관계형 데이터베이스는 수많은 연결된 데이터를 거의 처리할 수 없습니다. 이것이 Neo4j와 같은 비관계형 데이터베이스가 수많은 연결된 데이터를 쉽게 사용하는 확장 가능한 고성능 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되도록 최적화된 이유입니다. 그래프 데이터베이스와 Neo4j의 기능에 대해 아는 개발자는 많지 않습니다. 이 기사에서는 Neo4j와 그 기능에 대한 모든 것을 설명할 것입니다.
Neo4j 데이터베이스의 개념과 원리
실제 프로젝트에서 Neo4j 데이터베이스의 역할을 철저히 논의하기 전에 이 기술이 어떻게 작동하는지, 이를 사용할 수 있는 비즈니스 목적, Neo4j와 다른 데이터베이스의 차이점에 대해 알아야 합니다.
그래프 데이터베이스: 연결된 데이터 처리를 위한 최상의 솔루션
세상의 모든 것은 연결되어 있습니다. 예를 들어 친구와 가족의 내부 서클을 살펴보십시오. 모든 사람은 다른 방식으로 다른 사람과 관련되어 있습니다. 서클 멤버 간의 관계를 설명하는 모든 데이터가 한 곳에 저장되어 있다고 상상해보십시오. 그런 다음 다른 연결에 대해 걱정하지 않고 모든 데이터를 가져올 수 있습니다.
이것이 Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스가 작동하는 방식입니다. 그래프 데이터베이스는 데이터 간의 관계를 저장, 매핑 및 쿼리할 수 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. 그래프 데이터베이스의 요소는 가능한 모든 방식으로 서로 연결할 수 있습니다.
Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스는 연결된 많은 양의 데이터를 처리하는 데 가장 적합한 솔루션입니다. 이러한 데이터베이스는 사용 가능한 다른 데이터 저장 및 관리 기술과 달리 관계에 깊이 초점을 맞추고 이미 연결된 데이터를 저장합니다. 그래서 그래프 데이터베이스는 무수히 많은 연결된 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 가장 효과적인 기술입니다.
관계형 데이터베이스 및 비관계형 데이터베이스
평생 관계형 데이터베이스로만 작업한 개발자는 "Neo4j와 같은 비관계형 모델을 사용하는 요점이 정확히 무엇입니까?"라는 질문을 확실히 염두에 둘 것입니다.
관계형 데이터베이스를 사용할 때 모든 것이 매끄럽고 명확해 보입니다. 그럼에도 불구하고 이러한 데이터베이스를 사용하는 데에는 다음과 같은 몇 가지 중요한 단점이 있습니다.
- 제한된 볼륨 : 관계형 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 처리하는 데 최적화되어 있지 않습니다.
- 속도 : 관계형 저장소는 엄청난 수의 읽기 및 쓰기 작업을 처리해야 할 때 빠르지 않습니다.
- 관계 부족 : 관계형 데이터 저장소는 일대일, 일대다 및 다대다 관계를 포함한 표준 관계만 설명하는 것으로 제한됩니다.
- 다양성 : 관계형 데이터베이스는 모델 스키마를 사용하여 설명할 수 없는 데이터 유형을 처리할 때 거의 유연하지 않습니다. 게다가 이러한 데이터베이스는 큰 바이너리 및 반구조화된 데이터(JSON 및 XML)를 처리할 때 비효율적입니다.
- 확장성 : 수평적 확장은 관계형 데이터베이스에 효과가 없습니다.
이러한 모든 문제와 한계를 해결하기 위해 Neo4j와 같은 다양한 비관계형 데이터베이스가 개발되었습니다. 그러나 대부분은 참조를 통해 데이터 조각을 서로 연결하기 때문에 관계가 부족합니다(관계형 모델의 외래 키와 유사). 참조는 엔터티 간의 관계를 설명하기 위해 열심히 노력하기 때문에 데이터, 특히 연결된 데이터를 쿼리하는 프로세스를 더 어렵게 만듭니다.
Neo4j 그래프 데이터베이스
Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스는 주로 수학적 이론인 그래프 이론을 기반으로 합니다. 그래프는 정점과 모서리라는 두 가지 주요 매개변수로 구성된 구조입니다.
정점은 대규모 데이터베이스의 사람이나 사물과 같은 엔터티를 나타냅니다. 모서리는 정점 간의 연결도 표시합니다. 모서리는 "가중치"라고 하는 숫자 값을 가질 수 있습니다.
개발자는 이러한 구조를 사용하여 관계로 정의된 시나리오를 모델링할 수 있습니다. 예를 들어, 간단한 그래프 데이터베이스를 통해 개발자는 사용자를 노드로 구성하는 소셜 네트워크와 사용자 간의 연결인 관계를 모델링할 수 있습니다. 또 다른 예로는 도시, 마을 또는 마을이 정점이고 도로는 거리를 나타내는 가중치로 정점을 연결하는 가장자리인 도로 네트워크일 수 있습니다.
Neo4j는 그래프 이론의 개념을 나름의 방식으로 보여주는 경향이 있습니다. 정확히 알아보려면 아래 Neo4j 데이터베이스의 Labeled Property Graph Model을 살펴봐야 합니다.
Neo4j 데이터베이스의 주요 구성 요소
Neo4j 모델은 주로 다음과 같은 주요 구성 요소로 구성됩니다.
- 노드(그래프 이론의 꼭짓점에 해당): 관계로 연결된 주요 데이터 요소(예: Jack 또는 우정 서클의 다른 구성원). 노드에는 레이블과 속성이 있을 수 있습니다(아래 설명 참조).
- 관계(그래프 이론의 간선과 동일): 노드 간의 연결을 설명하고 함께 연결합니다(예: Jack은 Jane과 "결혼"). 관계는 하나 이상의 속성을 가질 수 있습니다.
- 레이블: 노드의 역할을 나타냅니다(예: Jane은 "사람"입니다.) 레이블은 노드를 그룹화하는 데 사용됩니다. 각 노드에는 여러 레이블이 있을 수 있습니다. 레이블은 또한 그래프에서 노드를 찾는 프로세스를 신속하게 처리하기 위해 색인화됩니다.
- 속성: 이름 또는 값 쌍을 포함하는 노드 및 관계의 속성입니다.
Neo4j 데이터베이스는 데이터를 키-값 쌍으로 저장할 수 있습니다. 즉, 속성은 모든 종류의 값(문자열, 숫자 또는 부울)을 가질 수 있습니다. 그래프 데이터 구조는 처음에는 약간 복잡해 보일 수 있지만 간단하고 자연스럽습니다. 보다 명확한 설명을 위해 Neo4j의 그래프 데이터 모델의 예로 아래 그림을 살펴보십시오.
이 간단한 모델에서 두 개의 주요 노드는 Alice와 Bob입니다. 그들은 관계를 통해 서로 연결됩니다. 두 노드 모두 "Person"이라는 유사한 레이블을 갖습니다. 이 모델에서는 Bob의 노드에만 일부 속성이 지정되었습니다. 그러나 Neo4j 그래프 모델에서는 모든 노드와 관계에 속성이 포함될 수 있습니다.
Neo4j 모델은 직관적이고 이해하기 쉽기 때문에 사람들이 해석하기 쉽습니다. 사실 인간의 뇌는 테이블과 행을 기반으로 거의 생각하지 않고 추상적인 대상과 연결에 대해 생각하는 경향이 있습니다. 즉, 종이에 그릴 수 있는 모든 것을 그래프로 표현하고 Neo4j 모델로 만들 수 있습니다.
Neo4j와 관계형 및 기타 NoSQL 데이터베이스
이제 Neo4j 데이터베이스와 그래프 데이터 모델에 대한 기본 사항을 알았으므로 Neo4j 데이터베이스와 관계형 데이터 저장소의 차이점에 대해 궁금해할 것입니다. Neo4j는 NoSQL 도구 목록에 있지만 여전히 다른 NoSQL 데이터베이스와 다릅니다. 이를 위해서는 아래에서 Neo4j 데이터베이스와 다른 관계형 및 비관계형 데이터베이스의 차이점을 알아야 합니다.
데이터 저장고
데이터 저장의 경우 Neo4j 데이터베이스는 그래프 저장 구조를 사용합니다. 관계형 데이터베이스는 행과 열로 구성된 미리 정의된 고정 테이블을 사용합니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스 수준에서 지원되지 않는 연결된 데이터 저장소를 사용합니다.
데이터 모델링
Neo4j 데이터베이스는 유연한 데이터 모델을 사용하는 반면 관계형 데이터베이스의 모델은 논리적 모델에서 개발해야 합니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 엔터프라이즈 아키텍처에 적합하지 않습니다.
쿼리 성능
Neo4j 모델은 연결 수와 깊이에 관계없이 엄청난 성능을 제공합니다. 반면에 관계형 데이터베이스의 처리 속도는 데이터 항목의 수가 증가함에 따라 감소합니다. 또한 관계는 NoSQL 데이터베이스의 응용 프로그램 수준에서 생성되어야 합니다.
쿼리 언어
네이티브 그래프 쿼리 언어인 Neo4j 모델에서는 Cypher 언어를 사용합니다. SQL 언어는 관계형 데이터베이스에서 사용되며, 이는 조인 수가 증가함에 따라 복잡성을 증가시킵니다. NoSQL 모델의 경우 다양한 언어가 사용되지만 관계를 표현하기 위해 잘 개발된 언어는 없습니다.
거래 지원
ACID 트랜잭션은 Neo4j와 관계형 모델 모두에서 지원됩니다. NoSQL 데이터베이스에 대해 말하면 BASE 트랜잭션은 데이터 관계에 대해 신뢰할 수 없는 것으로 판명되었습니다.
대규모 처리
Neo4j 데이터베이스는 본질적으로 패턴 기반 쿼리에 대해 확장 가능합니다. 관계형 데이터베이스는 복제를 통해 확장되지만 비용 효율적이지 않습니다. NoSQL 데이터베이스도 확장 가능하지만 데이터 무결성은 신뢰할 수 없습니다.
Neo4j 데이터베이스의 이점
Neo4j 모델은 상당한 양의 연결된 데이터를 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 모델은 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.
- 빠른 성능
이것은 그래프 모델의 가장 큰 장점 중 하나입니다. 관계형 데이터베이스의 성능은 관계의 수와 깊이가 증가함에 따라 충분하지 않습니다. 반면 Neo4j 데이터베이스와 같은 그래프 데이터베이스의 성능은 데이터 양이 현저히 증가하더라도 높은 수준을 유지합니다.
Neo4j 모델 뒤에 있는 팀도 최근 라이브러리를 출시했습니다. 이 라이브러리를 통해 개발자는 몇 시간 안에 수십억 개의 노드와 수백억 개의 관계에서 그래프 알고리즘을 병렬로 실행할 수 있습니다. 보다 정확하게 말하면 Neo4j 데이터베이스는 수평으로 확장됩니다. 이는 모델의 성능이 데이터베이스의 크기에 의존하지 않는다는 것을 의미합니다. 방대한 양의 연결된 데이터를 트래버스할 수 있으며 ACID 트랜잭션 및 자동화된 백업 또는 복구와 같은 엔터프라이즈 데이터베이스 기능을 제공합니다.
- 유연성
Neo4j와 같은 그래프 모델의 구조와 스키마는 애플리케이션 변형에 쉽게 조정되어 매우 유연한 데이터베이스가 됩니다. 또한 기존 기능을 손상시키지 않고 데이터 구조를 쉽게 업그레이드할 수 있습니다. 구조가 사용되는 응용 프로그램과 함께 동시에 발전할 수 있으므로 원하는 시간에 업그레이드를 수행할 수 있습니다.
- 데이터 간의 관계 관리
Neo4j 데이터베이스를 사용하면 데이터 간의 다양한 경로와 연결을 탐색하고 가능한 한 효율적으로 쿼리할 수 있습니다. 또한, 강력하게 연결된 경우에도 데이터베이스에서 복잡한 데이터를 쉽게 가져올 수 있습니다.
Neo4j 데이터베이스의 사용 사례
Neo4j 그래프 모델에 대해 알아야 할 다음 사항은 이 데이터 저장소 기술을 사용할 수 있는 것입니다. 이 기술을 습득하면 어떤 문제라도 해결할 수 있을 것 같지만, 사실은 Neo4j 데이터베이스도 적절할 때 사용해야 합니다.
Neo4j 모델은 연결된 데이터가 가장 중요한 경우에만 사용됩니다. 이 기술은 사기 탐지, 개인화, 네트워크 관리, 지식 그래프 등을 포함하여 가장 널리 사용되는 사용 사례를 이미 정복했습니다.
그럼에도 불구하고 차세대 그래프 개발자는 Neo4j와 같은 모델의 도움으로 인공 지능 및 기계 학습의 미래를 엔지니어링하고 있습니다. 이제 아래에서 Neo4j 데이터베이스의 여러 사용 사례를 살펴보겠습니다.
사기 방지 링
기존의 사기 방지 조치는 계정, 개인, 장치 또는 IP 주소를 포함한 별도의 데이터 포인트에 집중적으로 집중합니다. 여기서 문제는 오늘날 현대 범죄자들이 비현실적인 신원을 가진 사기 고리를 만드는 것만으로도 이러한 탐지 방법을 피할 수 있다는 것입니다. 이러한 탈출을 방지하려면 개별 데이터 포인트를 연결하는 연결을 살펴볼 필요가 있습니다.
부정 행위 방지 조치가 완벽하지는 않지만 개별 데이터 간의 연결을 분석하여 프로세스를 개선할 수 있습니다. 이것이 Neo4j 모델이 관계형 데이터베이스가 거의 발견할 수 없는 어려운 패턴을 감지하는 데 유용합니다.
기업 조직은 Neo4j 데이터베이스를 사용하여 자사의 사기 탐지 기능을 강화하여 자사 은행 사기, 전자 상거래 사기, 신용 카드 사기, 보험 사기 및 자금 세탁 사기를 비롯한 다양한 금융 사기를 즉시 방지합니다.
네트워크 및 IT 운영
네트워크 및 IT 인프라는 매우 복잡하며 관계형 데이터베이스를 훨씬 능가하는 CMDB(구성 관리 데이터베이스)가 필요합니다. Neo4j CMDB 그래프 데이터베이스를 사용하면 네트워크, 데이터 센터 및 IT 자산의 상관 관계를 파악하여 문제 해결, 영향 분석, 용량 또는 중단 계획을 단순화할 수 있습니다.
Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스를 사용하면 모니터링 도구를 연결하고 다양한 네트워크 또는 데이터 센터 운영 간의 복잡한 관계에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 네트워크 및 IT 운영에서 그래프는 무제한으로 사용할 수 있습니다.
추천 엔진
실시간 추천 엔진이 가장 효율적으로 작동하려면 제품, 재고, 고객, 공급업체, 물류, 심지어 사회적 감정 데이터까지 상호 연관시킬 수 있어야 합니다. 또한 새로운 고객의 방문에 따라 새로운 관심사를 즉시 포착할 수 있어야 합니다.
추천 엔진을 가능하게 하는 핵심 기술은 Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스입니다. 기존의 관계형 데이터베이스를 빠르게 남겨두고 방대한 양의 고객 및 제품 데이터를 연결합니다.
소셜 미디어 애플리케이션
Neo4j와 같은 소셜 그래프 데이터베이스는 혁신적인 소셜 네트워크를 생성하거나 현재 소셜 그래프를 엔터프라이즈 애플리케이션에 통합하는 데 도움이 됩니다. 진실은 소셜 미디어 네트워크가 이미 그래프와 관계로 구축되어 있다는 것입니다. 그런 다음 그래프에서 테이블로 변경한 다음 다시 되돌리는 것은 의미가 없습니다.
도메인 모델과 직접 일치할 수 있는 데이터 모델 은 데이터베이스를 이해하고 더 잘 의사 소통하며 불필요한 작업을 줄이는 데 도움이 됩니다. Neo4j는 데이터 모델링에 필요한 시간을 줄여 소셜 네트워크 애플리케이션의 성능을 가속화합니다.
신원 관리
기업에서 수많은 역할, 그룹, 제품 및 권한을 관리하는 것은 어렵습니다. Neo4j를 사용하면 모든 신원을 효율적으로 추적하고 권한 부여 및 상속에 대해 깊고 빠르게 접근할 수 있습니다. 이는 모든 데이터가 Neo4j에서 상호 연결되어 그 어느 때보다 더 나은 통찰력과 제어를 제공하기 때문입니다.
통신
연결은 통신의 핵심이며 Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스는 다음과 같습니다.
- 모델링을 위한 최고의 선택입니다.
- 보관.
- 모든 유형의 통신 데이터를 쿼리합니다.
Neo4j를 사용하면 매우 복잡한 네트워크 구조, 다양한 제품 라인 및 번들을 관리해야 하거나 오늘날과 같이 경쟁이 치열한 시장에서 고객 만족 및 유지를 관리해야 하는 경우 연결된 데이터를 개선하여 비즈니스를 빠르게 수행할 수 있습니다.
정부
많은 정부는 현재 Neo4j 및 기타 그래프 기술을 사용하여 범죄와 싸우고, 테러를 예방하고, 재정적 책임을 강화하고, 모든 것을 시민들에게 투명하게 만들고 있습니다. 이러한 접근 방식을 사용하려면 다양한 애플리케이션이나 리포지토리 간에 데이터를 연결해야 하므로 개별 부서가 작동해야 합니다. 이것이 Neo4j와 같은 유연하고 확장 가능하며 강력한 그래프 모델이 상호 연결된 데이터를 빠르게 처리하는 데 필요한 이유입니다.
AI 및 분석
현대 기업은 오늘날 매우 복잡한 과제를 처리하고 있으며 지능형 기술이 필요합니다. 이 경우 Neo4j는 더 나은 결정과 혁신을 가능하게 하는 예측을 개선합니다. 현재 데이터에 관계 및 네트워크 구조의 예측 능력을 통합하여 어려운 질문에 답하고 예측 정확도를 높입니다.
Neo4j 그래프 알고리즘은 글로벌 구조에서 필수 패턴을 찾고 분석 작업 공간 내부의 그래프 임베딩 및 그래프 데이터베이스 기계 학습 교육을 통해 그래프에 대한 예측을 가능하게 합니다. 이것이 기업이 흔하지 않은 질문에 답하기 위해 고도로 예측적인 관계와 네트워크 구조를 향상시킬 수 있는 방법입니다.
조직은 추가 분석, 기계 학습 또는 인공 지능 시스템 지원을 위해 Neo4j의 그래프 알고리즘 및 예측 기능의 결과를 사용합니다. 그래프는 일반적으로 고급 분석, 기계 학습 및 AI에 환상적인 가치를 제공합니다.
생명 과학
상호 연결된 데이터는 생명 과학 분야에서 일하는 회사를 엄청나게 둘러싸고 있습니다. 예를 들어, 생물학자는 유전자, 단백질, 세포 등의 연결을 이해해야 하고 의료 기관은 질병 진행을 이해하기 위해 환자 여정을 매핑해야 합니다. 그래서 이 회사들은 이전에는 그래프 없이는 불가능했던 연결된 데이터를 Neo4j를 사용하여 분석하고 있습니다.
화학 제조업체, 농업 회사, 생명 공학 스타트업 등을 포함한 생명 회사는 Neo4j의 진정한 가치와 R&D, 개인 정보 보호 및 규정 준수, 의료 장비 제조, 환자, 조직 등을 위한 그래프를 이해합니다.
금융 서비스
금융 서비스와 은행은 금융 범죄에 지속적으로 대처하고 사이버 공격을 예방 및 대응하며 업데이트된 규정을 준수해야 합니다. 이를 위해서는 데이터 포인트 간의 관계를 쉽고 빠르게 찾을 수 있는 데이터베이스가 필요합니다. Neo4j는 금융 서비스를 지원하고 더 나은 위험 관리, 규정 준수, 안정적이고 안전한 IT 구조, 향상된 고객 경험 및 기타 많은 이점을 제공합니다.
세계 최대 Neo4j 사용자
오늘날 세계에서 가장 큰 조직은 Neo4j를 사용하여 수많은 데이터 포인트 관리를 최적화하고 있습니다. Neo4j는 Fortune 100대 기업 중 75%가 연결된 데이터 애플리케이션을 향상시키는 데 도움이 되는 확장 가능한 그래프 기술을 제공하는 세계 최고의 공급업체입니다.
오늘날 Neo4j 기술을 사용하는 가장 큰 산업 및 회사는 다음과 같습니다.
- eBay, ADEO, ATPCO 등 세계 10대 소매업체 중 7곳
- Airbus와 같은 세계 5대 항공기 제조업체 중 3곳
- Bayerische, Allianz 등 세계 10대 보험사 중 8곳
- JP Morgan, Citi, Chase, UBS 등 북미 20대 은행 전체
- 볼보, 도요타, 다임러 등 세계 10대 자동차 제조사 중 8곳
- 메리어트, 아코르호텔 등 세계 5대 호텔 중 3곳
- Verizon, Orange, AT&T, Comcast 등 세계 10대 통신업체 중 7곳
마지막 단어
오늘날 현대 애플리케이션은 상호 연결된 엄청난 양의 데이터를 처리해야 하는 큰 과제에 직면해 있습니다. 따라서 이 문제를 처리하는 데 도움이 되는 효율적인 기술이 절실히 필요합니다. Neo4j 그래프 기술을 사용하면 추가 분석을 위해 연결된 데이터에 대한 실시간 통찰력을 제공하고 올바른 결정을 내릴 수 있는 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.
모바일 및 웹 개발 의 최신 기술을 활용하고 Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스를 애플리케이션에 통합하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 코드가 없는 플랫폼 AppMaster가 필요합니다. 이 플랫폼을 사용하면 웹 및 모바일 애플리케이션을 효율적으로 생성할 수 있으며, 물론 현존하는 가장 강력한 백엔드 비주얼 코딩인 백엔드가 있습니다.
