試してみるのに最適なグラフ データベース ソリューション 10 選

グラフ データベースは、高度に接続された高密度データを保存し、クエリを効率的に処理します。しかし、どのグラフ データベースをいつ使用するか知っていますか?詳細については、お読みください。

「データは新しい石油です。」組織の成長は、データをどのように効果的に保存して使用するかにかかっています。毎日 2.5 京バイトのデータが生成されています。したがって、データを効果的に保存および管理できるフォールトトレラントなシステムと倉庫が必要です。当初はリレーショナル データベースが使用されていました。

しかし、時間が経つにつれて、データの量と種類は急速に変化しました。したがって、ビデオ、オーディオ、画像などを保存する必要がありました。これが SQL、NoSQL データベース、Hadoop、グラフ データベースなどの開発のきっかけとなりました。それぞれには独自の使用例があり、異なるデータ形式を扱います。グラフ データベースは、データの操作を簡素化し、効果的に保存するために開発されました。

グラフデータベース

グラフは、ノードとエッジの形式で表現されるデータ構造です。データベースは、データとデータ間の関係を格納するテーブルの集合です。グラフ データベースは、データをノードと、データ内に存在する関係をエッジの形式で格納するデータベースです。グラフ データベースは、リアルタイム クエリを処理し、エンティティ間の多対多の関係を効果的に管理するのに役立ちます。

一般的なグラフ データ モデルには、プロパティ グラフや RDF グラフなどがあります。分析とクエリは主にプロパティ グラフを使用して行われます。データ統合は RDF グラフを使用して行われます。プロパティ グラフと RDF グラフの違いは、RDF グラフがトリプル (主語、述語、目的語) の形式で表現されることです。

グラフ データベースは、データをノードに保存し、データ間の関係をノード間のエッジの形式で保存します。グラフ内のエッジは、有向 (単方向) または無向 (双方向) にすることができます。

クエリ処理は、グラフを横断することによって行われます。あるノードから別のノードへのパス、ノード間の距離、パターンの検索、グラフ内のループ、クラスター形成の可能性などを見つけるのに役立つグラフ走査アルゴリズムは、クエリに効果的に答えるために使用されます。

グラフデータベースの応用

グラフ データベースは不正行為の検出に使用されます。ノード/エンティティは、人の名前、住所、生年月日など、および一部の不正な IP アドレス、デバイス番号などである可能性があります。不正なノードが不正でないノードと対話すると、それらの間にリンクが形成され、次のようにマークされます。疑わしい。

ソーシャル メディア Web サイトでは、グラフ データベースを使用して、つながりを持ちそうな人々や閲覧したいコンテンツの推奨事項を表示します。これは、データベース内のグラフ走査を利用して行われます。

ネットワーク マッピングやインフラストラクチャ管理、構成アイテムなども、グラフ データベースを使用して効果的に保存および管理されます。

グラフ データベースとリレーショナル データベース

グラフ データベースでは、行と列を含むテーブルがノードとエッジに置き換えられます。データ間の関係は、グラフ データベースのエッジに保存されます。

リレーショナル データベースは、外部キーと他のテーブルを使用してテーブル間の関係を保存します。データの抽出やクエリは簡単で、グラフ データベースでは複雑な結合は必要ありませんが、リレーショナル データベースの場合はそうではありません。

リレーショナル データベースはトランザクションを伴うユースケースに最も適しており、グラフ データベースはリレーションシップが多く、データ集約型のアプリケーションに適しています。

グラフ データベースは構造化データ、半構造化データ、および非構造化データをサポートしますが、リレーショナル データベースは固定スキーマを必要とします。

グラフ データベースは動的な要件を満たしますが、リレーショナル データベースは一般に既知の静的な問題に使用されます。

次に、最適なグラフ データベース ソリューションを見てみましょう。

ケイリー

Cayley は、 Apache 2.0 によって開発されたオープンソースのグラフ データベースです。 Go を使用して構築され、リンクされたデータで動作します。 Cayley は、Google の Freebase とナレッジ グラフを構築する際に使用されるデータベースです。 Gremlin ベースのグラフ オブジェクトを使用して、MQL や Javascript などの複数のクエリ言語をサポートします。

使いやすく、高速で、モジュール設計になっています。 LevelDB、MongoDB、Bolt などのさまざまなバックエンド ストアを統合し、連携できます。 Java、.NET、Rust、Haskell、Ruby、PHP、JavaScript、Clojure など、複数の言語で記述されたさまざまなサードパーティ API をサポートします。 Docker と Kubernetes にデプロイできます。 Cayley が使用される主な分野は、情報技術、コンピューター ソフトウェア、金融サービスです。

アマゾン ネプチューン

Amazon Neptune は、 高度に接続されたデータセットで非常に優れたパフォーマンスを発揮することで知られています。信頼性が高く、安全で、フルマネージドであり、オープン グラフ API をサポートしています。数十億の関係を保存し、数ミリ秒という極めて低い遅延でデータをクエリできます。

Neptune グラフ データ モデルは、主語 (S)、述語 (P)、目的語 (O)、およびグラフ (G) の 4 つの位置で構成されます。これらの各位置は、ソース ノード、ターゲット ノードの位置、それらの間の関係、およびそれらのプロパティを保存するために使用されます。

また、クエリの読み取りの実行を高速化するキャッシュも使用します。データは DB クラスターの形式で保存されます。各クラスターは、プライマリ DB インスタンスと DB インスタンスのリードレプリカで構成されます。 Neptune は、IAM 認証、SSL 証明書、ログ監視を使用するため、非常に安全です。他のソースから Amazon Neptune にデータを移行することも簡単です。また、レプリカと定期的なバックアップを作成することで復元力も確保します。 Neptune を使用している企業には、Herren、Onedot、Juncture、Hi Platform などがあります。

Neo4j

Neo4j は 、スケーラブルで安全、オンデマンド、信頼性の高いグラフ データベースです。 Neo4j は Java を使用して構築され、クエリ言語として Cypher を使用しました。これは、Bolt プロトコルを使用し、すべてのトランザクションは HTTP エンドポイント経由で発生します。他のリレーショナル データベースと比較して、クエリへの応答がはるかに高速です。複雑な結合のオーバーヘッドがなく、データ セットのサイズが大きく、接続性が高い場合でも最適化がうまく機能します。これは、リレーショナル データベースの ACID プロパティとともにグラフ ストレージの利点を提供します。

Neo4j は、ドライバーの助けを借りて、Java、.NET、Node.js、Ruby、Python などのさまざまな言語をサポートします。グラフ データ サイエンス、分析、機械学習のワークフローでも使用されます。 Neo4j Aura DB は、フォールトトレラントでフルマネージドのクラウド グラフ データベースです。 Microsoft、Cisco、Adobe、eBay、IBM、Samsung などの企業が Neo4j を使用しています。

アランゴDB

ArangoDB は 、オープンソースのマルチモデル データベースです。マルチモデルのアプローチにより、ユーザーは任意のクエリ言語でデータをクエリできます。 ArangoDB のノードとエッジは JSON ドキュメントです。すべてのドキュメントには一意の ID があります。 2 つのノード間の関係はエッジの形式で示され、それらの一意の ID が保存されます。その優れたパフォーマンスは、ハッシュ インデックスの存在によるものです。

データベース内のトラバーサル、結合、および検索が強化されています。これは、さまざまなアーキテクチャの設計、スケーリング、適応に役立ちます。特徴抽出や高度な検索などの複雑なデータ サイエンス タスクにおいて重要な役割を果たします。

ArrangoDB はクラウドベースの環境で実行でき、Mac OS、Linux、および Windows と互換性があります。 LDAP 認証、データ マスキング、および暗号化アルゴリズムにより、データベースの安全性が確保されます。 ArangoDB は、リスク管理、IAM、不正行為検出、ネットワーク インフラストラクチャ、推奨エンジンなどで使用されます。ArangoDB を使用している組織には、Accenture、Cisco、Dish、VMware などがあります。

データスタックス

DataStax は、Apache Cassandra 上に構築された NoSQL クラウド データベースをサービスとして提供します。拡張性が高く、クラウドネイティブのアーキテクチャを使用しています。信頼性が高く、安全です。 DataStax に保存されているすべてのドキュメントには、データの簡単な検索と迅速な取得に役立つインデックスがあります。シャードはインデックス付きデータ上に作成されます。 Datastax Enterprise ツール、Kafka、Docker を使用してアプリケーションを構築するために、さまざまなデータ ソースを使用できます。

ソースから収集されたデータは、Hadoop エコシステムと DataStax に送信されます。 Hadoop は、DataStax と対話することで、セキュリティ、運用、データ アクセス、および管理を管理します。データは、Datastax の開発および運用ツールを使用して洗練されます。

分析された情報は、統計分析、エンタープライズ アプリケーション、レポート作成などに使用されます。クラウドベースであるため、顧客は使用した分だけ支払い、価格もリーズナブルです。 DataStax を使用している企業には、Verizon、CapitalOne、TMobile、Overstock などがあります。

オリエントDB

OrientDB は 、データを効果的に管理し、データを表示するための視覚的表現の作成に役立つグラフ データベースです。これはマルチモデルのグラフ データベースであり、Java を使用して構築されました。データはキーと値のペア、ドキュメント、オブジェクト モデルなどの形式で保存されます。これは、グラフ エディター、スタジオ クエリ、コマンド ライン コンソールの 3 つの重要なコンポーネントで構成されます。

グラフ エディターは、データを視覚化し、操作するために使用されます。 Studio クエリ インターフェイスは、クエリを実行し、図や表の形式で出力を即座に提供するために使用されます。コマンド ライン コンソールは、OrientDB からデータをクエリするために使用されます。読み取りおよび書き込み操作を実行できる複数のサーバーを備えた分散アーキテクチャを採用しています。レプリカ サーバーは、読み取り操作とクエリ操作を実行するために使用されます。インデックス作成をサポートしており、 ACID にも準拠しています。 OrientDB を使用している企業には、Comcast Corporation や Blackfriars Group などがあります。

ディーグラフ

Dgraph は、GraphQL をサポートするクラウド グラフ データベースです。 Go を使用して構築されました。同時クエリ処理を最大化することで、ネットワーク呼び出しを最小限に抑え、待ち時間を短縮します。 Dgraph と GraphQL のシームレスな統合により、GraphQL バックエンド アプリケーションの開発が容易になります。

GraphQL ミューテーションは、データベースおよびデータ パイプラインと対話する Lambda 関数を通じて渡されます。これにより、クエリ処理が簡素化されます。水平方向にスケーラブルです。つまり、クエリとデータの増加に応じてリソースの数も増加します。 JWT ベースの認証、データ ビジュアライザー、クラウド認証、データ バックアップなどのさまざまな機能を提供します。Dgraph を使用する組織には、Intuit、intel、Factset などがあります。

タイガーグラフ

Tigergraph は、C++ を使用して開発されたプロパティ グラフ データベースです。拡張性が高く、高度に接続されたデータに対して高度な分析を実行します。データの保存にはネイティブ グラフ構造を使用し、データの処理にはグラフ処理エンジンを使用します。データベースはディスクとメモリに保存され、高速に取得するために CPU キャッシュも使用されます。 Map Reduce 機能を使用して並列データ処理を行います。

非常に高速でスケーラブルです。並列計算を実行し、リアルタイムの更新を提供します。データ圧縮技術を使用し、データを 10 倍に圧縮します。データをサーバー間で自動的に分割するため、ユーザーは手動でデータをシャーディングするのに必要な時間と労力を節約できます。家庭内での不正行為の検出、サプライチェーン管理、医療の改善に使用されます。 JPMorgan Chase、Intuit、United Health Group などは Tigergraph を使用している組織です。

アレグログラフ

AllegroGraph は 、エンティティ イベント ナレッジ グラフ テクノロジを使用して、高度に接続された複雑で高密度のデータの分析と意思決定を実行します。データは、グラフのノードに JSON および JSON-LD 形式で保存されます。 REST プロトコル アーキテクチャを使用します。また、特定の基準に基づいてデータをシャーディングし、複数のナレッジベース リポジトリに分散することで、非常に大規模なデータセットも処理します。

これは、AllegroGraph データベースの FedShard 機能により可能になります。クエリの実行は、フェデレーションとナレッジベース リポジトリを組み合わせることによって行われます。 XML スキーマ タイプをサポートし、トリプル インデックスを使用します。緯度と経度などの地理空間データと、日付、タイムスタンプなどの時間データを保存します。Windows、Mac、Linux とも互換性があります。不正行為の検出、医療、エンティティの特定、リスク予測などに使用されます。

スタードッグ

Stardog は、グラフ データの仮想化を実行し、データを新しいストレージ場所に物理的にコピーすることなく、データ ウェアハウスやデータ レイクからのデータをリンクするグラフ データベースです。 Stardog は RDF オープン標準に基づいて構築されています。構造化データ、半構造化データ、および非構造化データをサポートします。 Stardog によって行われるこの種の具体化により、柔軟性が提供されます。ナレッジ グラフと仮想化を組み合わせた唯一のグラフ データベースです。

Stardog は AI を活用した推論エンジンを使用して、クエリ出力を効率的に処理して提供します。 ACID準拠のグラフデータベースです。同時読み取りと同時書き込みがサポートされています。 「最先端の」アーキテクチャにより、複雑なクエリを簡単に処理します。 IT 資産管理、データ管理、分析に使用され、高可用性を提供します。 Stardog を使用している企業には、Cisco、eBay、NASA、Finra などがあります。

最後の言葉

グラフ データベースは、多対多の関係を簡単にクエリし、データを効果的に保存するのに役立ちます。これらはスケーラブルで安全であり、多くのサードパーティ ツール、API、言語と統合できます。近年ではクラウドと統合され、最高のパフォーマンスを提供しています。

これらにより、複雑な結合が単純なクエリに簡略化され、開発者にとって作業が容易になります。 IoT やビッグデータなどのデータ集約型タスクもグラフ データベースです。これらは進化し続け、将来的には他のユースケースにも確実に拡張されるでしょう。