グラフデータベースとリレーショナルデータベースを理解する：それぞれの優れた機能とユースケースに関する考察
- Claude Paugh
- 8月17日
- 読了時間: 7分
更新日：8月18日
今日の急速に進化するデータ駆動型の世界では、データベースシステムの選択がアプリケーションのパフォーマンスと成功に大きな影響を与える可能性があります。主要な選択肢として、グラフデータベースとリレーショナルデータベースの2つが挙げられます。それぞれ異なるニーズに対応する独自の機能を備えています。この記事では、両方のデータベースについて、具体的な例を挙げながら、それぞれの長所、短所、そして適切なアプリケーションについて考察します。
リレーショナル データベースとは何ですか?
リレーショナルデータベースは、行と列で構成されるテーブルにデータを整理します。各テーブルは一意のエンティティを表し、これらのエンティティ間の関係は外部キーによって作成されます。この表形式の設定は、複雑なクエリをサポートするだけでなく、ACID（原子性、一貫性、独立性、永続性）特性によってデータの整合性を保証します。
1970年代の誕生以来、リレーショナルデータベースは、中小企業からフォーチュン500企業に至るまで、様々なアプリケーションの基盤となっています。代表的なリレーショナルデータベース管理システム（DBMS）には、 MySQL 、 PostgreSQL 、 Oracle Databaseなどがあります。
リレーショナルデータベースの優れた機能
構造化データストレージ：リレーショナルデータベースの表形式は分かりやすく、データ管理を直感的に行えます。例えば、顧客データベースでは、顧客情報、注文、住所などを個別のテーブルから簡単に検索できます。
ACID準拠：ACID特性は、トランザクションが常に確実に処理されることを保証します。例えば、銀行取引では、入金と出金が「オール・オア・ナッシング」方式で行われることが保証され、機密性の高い金融データが保護されます。
強力なクエリ言語：リレーショナルデータベースの標準言語であるSQLは、複雑なクエリと集計を可能にします。小売企業はSQLを使用して、複数のテーブルにわたる売上レポートの作成や在庫追跡を行うことができます。
データの整合性と制約：主キーや外部キーといった様々な制約は、データの正確性を維持するのに役立ちます。例えば、eコマースデータベースの各注文が有効な顧客を参照していることを保証することで、データの不一致を防ぐことができます。
成熟したエコシステム：リレーショナルデータベースは、数十年にわたる進化を経て、ドキュメントやツールなど、豊富なリソースを提供しています。こうした幅広いサポートは、開発者がデータベースシステムを効果的にトラブルシューティングし、最適化するのに役立ちます。
リレーショナルデータベースのユースケース
リレーショナルデータベースは、構造化されたデータと複雑なクエリを必要とするシナリオで特に効果的です。一般的なユースケースには以下が含まれます。
金融アプリケーション：銀行システムは、毎日数千件もの取引を管理するためにリレーショナルデータベースを利用しています。例えば、2022年には大手銀行が1日で2,000万件を超える取引を処理しました。
エンタープライズ リソース プランニング (ERP) : SAP や Oracle などの ERP システムは、大規模な組織にとって重要な複雑なデータ関係やレポート機能を処理するためにリレーショナル データベースを活用します。
顧客関係管理 (CRM) : Salesforce や同様のプラットフォームは、リレーショナル テーブルを通じてやり取りや売上を追跡し、包括的な顧客データを効果的に管理します。
グラフ データベースとは何ですか?
グラフデータベースは、データをノード、エッジ、プロパティとして表現し、データポイント間のつながりを強調します。ノードはエンティティであり、エッジはそれらの間の関係性を示し、プロパティは追加のコンテキストを提供します。この構造は、複雑な関係性をトラバースしたりクエリを実行したりするのに特に効果的です。
最近のソーシャル ネットワーク、推奨エンジン、および類似のアプリケーションの急増により、 Neo4j 、 Amazon Neptune 、 ArangoDBなどのグラフ データベースの人気が高まっています。
グラフデータベースの優れた機能
柔軟なスキーマ：グラフデータベースはデータモデルを容易に変更できるため、動的な環境では特に便利です。例えば、ソーシャルネットワークでは、データベース全体を再構築することなく、新しいユーザータイプや接続タイプを追加できます。
効率的な関係処理：グラフモデルは、複雑な関係性を持つシナリオで優れた性能を発揮します。例えば、不正行為検出において、グラフデータベースは疑わしい取引パターンを迅速に特定し、迅速な調査を可能にします。
トラバーサルクエリの高パフォーマンス：グラフデータベースは、その設計により、関係性を重視したクエリを効率的に処理します。例えば、レコメンデーションエンジンは、関連商品を数ミリ秒でユーザーに提案し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
直感的なデータモデリング：グラフアプローチは現実世界のシナリオに類似しているため、開発者が概念化しやすいです。例えば学術分野では、ナレッジグラフによってトピック、著者、出版された作品間の関係性を示すことができます。
組み込み分析機能：多くのグラフデータベースは、関係性分析を簡素化する分析機能を提供しています。都市計画アプリケーションでは、データベース内で直接交通網を分析し、交通パターンに関する洞察を得ることができます。
グラフデータベースのユースケース
グラフデータベースは、関係性が中心となるアプリケーションで威力を発揮します。例としては、以下のようなものが挙げられます。
ソーシャル ネットワーク: Facebook などのシステムは、グラフ データベースを使用して、ユーザーの接続、友人の推奨、アクティビティ フィードを管理します。ノードはユーザーを表し、エッジは友人関係を表します。
レコメンデーションエンジン：Netflixなどの企業は、グラフデータベースを活用してユーザー行動を分析し、視聴者とタイトルの関連性に基づいてコンテンツを提案しています。Netflixの視聴の最大80%はレコメンデーションによるものです。
不正検出：金融セクターの企業は、グラフデータベースを活用して不正行為を発見します。取引とその関係性を分析することで、金融機関は疑わしい行動を特定し、損失を防ぐことができます。
グラフデータベースとリレーショナルデータベースの比較
グラフ データベースとリレーショナル データベースのどちらかを選択するときは、その違いを理解することが重要です。
データ構造
リレーショナルデータベース：構造化データに対応する固定テーブルベースの構造を利用します。これは、一貫性のあるデータモデルを持つアプリケーションに最適です。
グラフ データベース: 動的な関係を可能にする柔軟なグラフ構造を採用しているため、非構造化データや半構造化データの処理に適しています。
クエリ言語
リレーショナル データベース: クエリには SQL を使用します。これは構造化データの分析には強力ですが、関係が深い場合は複雑になる可能性があります。
グラフ データベース: 関係のトラバースを簡素化する Cypher や Gremlin などのグラフ固有の言語を活用します。
パフォーマンス
リレーショナルデータベース：クエリの複雑さが増すと、特に結合回数が増えると、パフォーマンスが低下する可能性があります。調査によると、リレーショナルデータベースにおける複雑なクエリの70%以上は、その構造が原因で大幅に速度が低下することが分かっています。
グラフ データベース: グラフ データベースのアーキテクチャは関係性の多いデータ アクセスに最適化されているため、複雑なクエリでも高いパフォーマンスを維持します。
スケーラビリティ
リレーショナルデータベース：通常は垂直方向に拡張するため、柔軟性が制限される可能性があります。リソースを追加すると、長時間のダウンタイムが必要になる場合があります。
グラフ データベース: 多くの場合、水平スケーリング用に構築されるため、パフォーマンスを低下させることなく、複雑な相互接続を持つ膨大なデータセットを処理するのに適しています。
情報に基づいた選択
グラフデータベースとリレーショナルデータベースはどちらも独自の利点を持っています。リレーショナルデータベースは、構造化データ、複雑なクエリ、データの整合性維持に優れています。一方、グラフデータベースは、深い関係性に関する洞察と適応性が求められるシナリオに優れています。
適切なデータベースを選択するには、アプリケーションの要件を検討する必要があります。データ構造、クエリの複雑さ、必要なパフォーマンスレベルを評価します。両方のタイプのデータベースの長所と適切な用途を理解することで、プロジェクトの目標に合わせてデータベースを効果的に選択できます。
