コンテンツ
- グラフデータベースとは
- グラフデータベースの仕組み
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- ケーススタディ
- ケーススタディ-オンラインデート
- ケーススタディ–プロフェッショナルネットワーキングWebサイト
- 業界の事実と数字
- 結論
ソース：Blueximages / Dreamstime.com
取り除く：
グラフデータベースは、データ間の関係を分析する独自の機能のために多くの業界で使用されています。
ビッグデータの重要性が高まっています。ただし、データを最大限に活用するには、企業はそのデータから実用的な洞察を見つけることができる必要があります。強力な洞察を見つけるには、詳細なクエリと返されるデータの優れた分析の両方が必要です。従来のSQLクエリは、複雑で多層的なクエリになると制限に直面し、意味のあるデータを取得するという企業の目標を制限します。
グラフデータベースを使用すると、企業はすぐに回答できる複雑なマルチレイヤークエリを起動できますが、従来のSQLデータベースではそのようなクエリに回答することは非常に困難です。複雑なクエリは、前例のない貴重な洞察を返します。グラフデータベースは、ソーシャルメディア、ヘルスケア、オンラインデートなどの多くの業界で使用されています。グラフデータベースは、データを見る新しい方法を提供しているようです。
グラフデータベースとは
グラフデータベースは、さまざまなエンティティに関する情報の保存、エンティティ間の関係のマッピング、およびエンティティ間の関係のクエリに使用されます。この短所では、エンティティは、人間、企業、動物、車などの多くのものになる可能性があります。エンティティは、別のエンティティと特定の関係を持つことができます。たとえば、エンティティであるMartinは、別のエンティティであるJimの友人です。 MartinはBMW車を所有できます。どちらの例でも、Martin、Jim、BMWは特定の関係を持つエンティティです。 「マーティンはジムの友人」とは、友情が2つのエンティティ間の関係であることを意味します。同様に、「MartinはBMWを所有しています」とは、所有権がMartinと彼のBMWの関係であることを意味します。グラフデータベース用語では、関係はエッジと呼ばれます。関係はグラフの形式で表示されるため、この概念はグラフデータベースとして知られています。 （グラフデータベースの詳細については、「グラフデータベースがデータをネットワーク化する方法」を参照してください。）
グラフデータベースの概念は、ヘルスケア、ソーシャルメディア、eコマースなどの業界で実装されています。この記事で前述した例は単純で単純ですが、業界で実装されているユースケースは非常に複雑です。推奨事項を顧客に提供するeコマースWebサイトの例を見てみましょう。ウェブサイトは、顧客に適した製品の推奨事項をどのように提供しますか？ウェブサイトは顧客のニーズと好みをどのように知っていますか？鍵は、顧客が見ている製品にあります。顧客が人事管理に関する本を表示している場合、Webサイトの推奨ロジックは、同じ本を表示または購入した他の顧客を探します。同時に、ロジックは、同様の関心を持つ他のユーザーが閲覧または購入した他の類似または関連する書籍も判別し、類似の書籍がユーザーに推奨されます。
グラフデータベースの仕組み
例の助けを借りて、グラフデータベースを詳しく見てみましょう。スマートフォンメーカーがいくつかの高度な機能を備えたスマートフォンを発売したいと仮定します。製品管理者は、対象となる対象者（企業幹部）のニーズと好みを決定した後、機能を決定します。スマートフォンメーカーには、複数のデータソースからエグゼクティブプロファイルのデータを収集して保存する1つ以上のデータベースがあります。製品マネージャーは、次のようなデータに基づいてグラフデータ構造を作成します。
上記の画像から、製品マネージャーは次の結論またはビジネス上の決定を導き出します。
- スティーブは、メッセンジャーを広範囲に使用する人事マネージャーです。人事部での彼のつながりも、仕事のプロファイルのためにおそらくメッセンジャーを使用しています。そのため、スマートフォンの優れたメッセンジャーが重要になる場合があります。
- デブラと夫の友人であるトレバーがアンチウイルスフォーラムに頻繁にアクセスする主な理由は、スマートフォンやコンピューターのセキュリティ上の懸念かもしれません。そのため、新しいスマートフォンにはセキュリティ機能を組み込むことができます。
- アブラハムはFitbitを使用しています。これは、フィットネスを監視していることを示しています。そのため、新しいスマートフォンがFitbitデバイスからのデータを同期し、ユーザーフレンドリーな方法で表示できるのであれば、それは良い機能です。
上記の例は、グラフデータを使用してビジネス上の問題を解決する方法を示しています。
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質に関心がない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
ケーススタディ
以下のケーススタディは、グラフデータベースがオンラインデートおよびオンラインキャリア検索業界の複雑な問題の解決にどのように役立ったかを示しています。
ケーススタディ-オンラインデート
問題： オンラインデートポータルは、加入者に適した一致を見つけたいと考えています。そのためには、ポータルには、好み、好み、背景、その他の情報が似ている可能性のあるWebサイトの他のメンバーに関する情報が必要です。
解決： 多くのオンラインポータルは、グラフデータベースを使用して、何百万人ものメンバーの詳細を調べ、情報を収集しています。それに基づいて、ウェブサイトは好み、教育、趣味およびその他の詳細に基づいて試合を準備します。 Webサイトは、これらのプロファイルが特定のプロファイルと一致する可能性が最も高いと判断し、それに応じて推奨事項を提供します。
ケーススタディ–プロフェッショナルネットワーキングWebサイト
問題： LinkedInなどのプロフェッショナルネットワーキングWebサイトは、興味や好みを反映するプロファイル、接続ビュー、プロファイルビュー、グループメンバーシップなどの多数のパラメーターに基づいて、最適な接続とジョブを推奨します。
解決： これを行うために、このようなネットワークWebサイトは、接続の接続の接続など、複数の接続層を経由します。次に、グラフロジックは、一般的な職業上の関心、キャリア、職務プロファイル、グループメンバーシップおよびその他の情報を見つけ、その結果に基づいて、ネットワークと仕事の両方に関する推奨事項を提供します。
業界の事実と数字
以下に示す事実と図は、グラフデータベースが業界全体でどの程度採用されているかを示しています。
- Wal-Mart、eBay、Lufthansa、Deutsche Telekomを含む30社を超えるGlobal 2000企業は、Neo Technologyが作成した最も人気のあるグラフデータベースであるNeo4jを採用しています。
- 業界オブザーバーのDB-Enginesは、グラフデータベースの人気と採用について、「グラフDBMSは他のどのデータベースカテゴリよりも急速に人気が高まっています」と述べています。2013年1月以来、ほぼ300％成長しています。
- 2013年5月以来、多くの主要なオンライン出会い系サイトがグラフデータベースを採用し始めています。
- LinkedInには、独自のグラフデータベースシステムに取り組んでいる大きなチームがいます。
- グラフデータベースに大きく依存しており、オープンソースのグラフデータベースであるFlockDBもリリースしています。 （オープンソースデータベースの詳細については、「オープンソースデータベースが人気を博している理由」を参照してください。）
- エンタープライズユーザーがグラフデータベースを使いやすくすることを目標に、TeradataはSQL-GRと呼ばれる新しいタイプのSQLをリリースしました。
結論
グラフデータベースは、ビッグデータの新しい見方を表しています。グラフデータには2つの明らかな利点があります。
- リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）は、短時間で大量のデータを処理できません。また、大量のデータを整理することはできません。グラフデータベースは、エンティティ間の任意の数の関係をトラバースし、情報を論理的に整理できます。
- グラフデータベースは、いくつかのエンティティと関係を精査した後、関連情報を取得するのに非常に効率的です。前述のように、BIシステムがユーザーフレンドリーな方法で提示できる非常に貴重な洞察を照会して返すことができます。
銀行や金融、医薬品、防衛、インテリジェンスなどの膨大な量のデータを扱う他の業界でもグラフデータベースが使用されるようになるのは時間の問題だと思われます。実際、ネットワーク、関係、およびグラフデータを持つエンティティを利用して犯罪を検出し、保険詐欺を特定することは、間違いなく興味深いタスクです。