본질적으로 그래프 데이터베이스는 "그래프"로 알려진 복잡하고 상호 관련된 데이터 구조를 모델링, 저장 및 검색하도록 설계된 일종의 NoSQL 데이터베이스입니다. 이 패러다임 내에서 데이터 엔터티는 종종 "에지"로 표시되는 다른 노드와의 관계를 유지하는 "노드"라고 합니다. 테이블이 미리 정의된 열로 구성되고 관계가 고정된 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 그래프 데이터베이스는 그래프 모델의 유연성을 활용하여 보다 복잡하고 동적인 관계를 가능하게 하여 데이터베이스 설계 및 쿼리에 매우 다양한 차원을 제공합니다.
기원과 근거
그래프 데이터베이스의 개념은 완전히 새로운 것은 아니지만 지난 10년 동안 특히 소셜 네트워크, 추천 엔진, 사기 탐지, 심지어 생물 정보학과 관련된 사용 사례가 더욱 널리 보급되면서 그 인기가 급증했습니다. Forrester Research의 연구에 따르면 2017년부터 2020년까지 그래프 데이터베이스 채택이 210%나 증가했습니다.
이러한 급증은 주로 전통적인 관계형 데이터베이스가 강점에도 불구하고 효율적으로 나타내기 위해 고군분투하는 복잡하고 종종 다면적인 관계를 모델링해야 하는 필요성에 기인할 수 있습니다. 예를 들어 관계형 데이터베이스는 여러 테이블 간의 연결을 설명하기 위해 여러 조인이 필요할 수 있지만 그래프 데이터베이스는 이를 단일 통합 구조로 캡처하여 복잡한 순회 및 쿼리를 보다 간소화할 수 있습니다.
핵심 구성 요소
- 노드: 엔터티를 나타냅니다. 예를 들어 소셜 네트워크에서 노드는 사용자, 게시물 또는 댓글을 나타낼 수 있습니다.
- 에지: 노드 간의 관계를 나타냅니다. 동일한 소셜 미디어 비유를 사용하여 가장자리는 우정, 좋아요 또는 공유를 묘사할 수 있습니다.
- 속성: 노드 및 에지와 관련된 추가 메타데이터 또는 속성입니다. 사용자 노드에는 "이름" 또는 "생년월일"과 같은 속성이 있을 수 있습니다.
장점
그래프 데이터베이스를 선택하면 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.
- 유연성: 구조 조정 없이 새로운 관계 또는 데이터 유형을 쉽게 추가할 수 있습니다.
- 성능: 데이터가 증가함에 따라 더 빠른 관계 순회. 주목할만한 사용 사례는 그래프 모델을 효과적으로 사용하는 LinkedIn의 "알 수도 있는 사람" 기능입니다.
- 고급 분석: 향상된 의사 결정을 위해 최단 경로, 네트워크 밀도 또는 중심성과 같은 복잡한 알고리즘을 촉진합니다.
그래프 데이터베이스 및 AppMaster
AppMaster 의 포괄적인 기능을 고려할 때 그래프 데이터베이스 호환성을 포함하는 것은 특히 정교한 애플리케이션 로직을 처리할 때 유망한 추가 기능이 될 것입니다. no-code 강력한 플랫폼인 AppMaster 는 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션 개발을 간소화하는 것을 목표로 합니다. 플랫폼의 핵심 강점은 고객이 복잡한 코딩을 탐구하지 않고도 데이터 모델, 비즈니스 프로세스 및 endpoints 시각적으로 생성할 수 있도록 하는 기능에 있습니다.
그대로 AppMaster 애플리케이션은 모든 PostgreSQL 호환 데이터베이스와 기본 데이터베이스로 원활하게 통합될 수 있습니다. 그러나 Go에서 생성된 백엔드 애플리케이션 덕분에 AppMaster 애플리케이션의 고유한 확장성과 적응성은 이 생태계를 보강하는 그래프 데이터베이스의 잠재력을 나타냅니다.
그래프 데이터베이스를 AppMaster 의 BP Designer와 통합하는 것을 상상해 보십시오. 사용자는 정교한 그래프 모델을 시각적으로 만들고 배치하여 더 복잡한 비즈니스 논리를 풀거나 실시간 추천 및 소셜 네트워크 통합을 위해 그래프 데이터베이스의 기능을 활용할 수 있습니다.
구현 시 고려 사항
그럼에도 불구하고 AppMaster 와 그래프 데이터베이스 간의 시너지 효과는 매력적이지만 다음 사항을 염두에 두어야 합니다.
- 학습 곡선: 본질적으로 그래프 데이터베이스는 기존의 SQL 사고 방식에서 전환을 요구합니다. 사용자 친화적인 플랫폼인 AppMaster 는 통합이 직관적인지 확인해야 합니다.
- 최적화: AppMaster 기술적 부채가 없는 애플리케이션을 생성하는 데 자부심을 갖고 있다는 점을 감안할 때 "슈퍼노드" 또는 복잡한 순환 종속성과 같은 그래프와 관련된 함정을 피하기 위해 통합을 최적화해야 합니다.
- 확장성: AppMaster 의 특징 중 하나는 고부하 사용 사례를 처리하는 능력입니다. 이것은 그래프 데이터베이스가 시스템의 일부가 됨에 따라 손상되지 않은 상태로 유지되어야 합니다.
