그래프, 네이티브 그래프 데이터베이스 소개, 개념, 설명

그래프 데이터베이스 모델은 RDBMS보다 유연하고 확장 가능하며 민첩하며 인공지능과 머신러닝을 활용하는 애플리케이션에 최적의 데이터 모델입니다.

기존 데이터베이스 또는 관계형 데이터베이스(RDBMS)는 재무 및 회계와 같은 잘 매핑되고 안정적이며 예측 가능한 프로세스를 위해 구축되었습니다. 이러한 데이터베이스는 자주 수정할 필요가 없는 엄격한 행, 열 및 테이블을 사용하지만, 데이터베이스 모델을 변경해야 할 경우에는 크고 비용이 많이 듭니다.

오늘날 소프트웨어 애플리케이션을 구축할 때 비즈니스 및 사용자 요구사항이 자주 변경됩니다. 그러나 대부분의 레거시 데이터베이스 소프트웨어는 이러한 변화와 함께 진화하기보다는 이러한 변화에 맞서 싸웁니다.

그래프 데이터베이스 모델은 연결을 처음부터 저장하고 검색하도록 설계되었습니다. RDBMS보다 유연성, 확장성, 민첩성이 뛰어나며 인공지능과 머신러닝을 활용하는 애플리케이션을 위한 최적의 데이터 모델입니다. AI와 ML은 연결된 데이터를 기반으로 번창하며, 바로 그래프 기술이 제공하는 것입니다.

 

 

그래프, 네이티브 그래프 데이터베이스 소개, 개념, 설명

 

 

그래프 데이터베이스

그래프 데이터베이스에는 두 가지 데이터가 저장됩니다: "감정"과 그들 사이의 "관계". 데이터 엔티티는 정점(또는 노드)으로 저장되고 데이터 관계는 에지로 저장됩니다. 정점은 명사를 나타냅니다. 사람, 장소, 제품, 위치, 지불 등입니다. 모서리는 다양한 꼭짓점을 연결하는 동사 또는 관계를 나타냅니다. 이렇게 서로 연결된 꼭짓점과 모서리의 네트워크를 그래프라고 합니다.

예를 들어, 앱 사용자(vertex)가 다른 앱 사용자(vertex)에게 지시된 지불(vertex)을 전송(edge)합니다. 두 개의 앱 사용자 정점은 각각 sendedge를 통해 결제 정점에 연결되고 edge로 유도됩니다.

그래프 데이터베이스 소프트웨어는 이러한 상호 연결된 정점, 속성 및 에지의 모든 레코드를 저장하여 다양한 소프트웨어 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다. 단순화하기 위해 그래프 데이터베이스는 상호 관련된 데이터의 네트워크를 저장합니다.

 

 

네이티브 그래프 데이터베이스

그래프 기술이 인기를 끌면서 점점 더 많은 데이터베이스 공급업체가 기존 데이터 모델(예: 관계형, 문서, 와이드 컬럼, 키 값 또는 기타 NoSQL 저장소)과 함께 "그래프" 기능을 제공하고 있습니다. 그러나 이러한 그래프 추가 기능의 문제는 데이터 엔티티 간의 연결을 저장하고 쿼리하는 데 최적화되지 않았다는 점입니다.

응용 프로그램에서 데이터 관계를 자주 저장하고 쿼리해야 하는 경우 기본 그래프 데이터베이스가 필요합니다.

네이티브와 비네이티브 그래프 기술의 주요 차이점은 무엇을 위해 만들어졌는가 하는 것입니다. 네이티브 그래프 데이터베이스는 인덱스 없는 인접 관계라는 것을 사용하여 데이터베이스에서 연결된 정점 사이를 물리적으로 가리킵니다. 이렇게 하면 연결된 데이터 쿼리의 성능이 향상됩니다.

기본적으로 데이터베이스 모델이 연결된 데이터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계된 경우 기본 그래프 데이터베이스입니다. 데이터베이스가 처음에는 다른 데이터 모델을 위해 설계되었으며 나중에 "그래프" 기능만 추가한 경우에는 네이티브 그래프 데이터베이스가 아닙니다.

그래프의 모든 관계를 모든 그래프 쿼리에 대해 다른 데이터 모델로 변환한 다음 다시 변환해야 하기 때문에 비네이티브 그래프 데이터 저장 속도가 느린 경우가 많습니다.

이러한 차이점은 크게 중요하지 않을 수 있지만, 이 모든 것은 우선 그래프 데이터베이스를 사용하는 이유에 달려 있습니다.

 

 

그래프 데이터베이스를 사용해야 하는 경우

응용프로그램이 사용자, 제품, 위치 또는 다른 엔티티 간의 관계를 자주 쿼리하고 활용하는 경우 동급 최고의 기본 그래프 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다. 사용 사례가 네트워크 효과를 활용하거나 데이터 전체에 걸쳐 다중 홉 쿼리를 필요로 하는 경우에도 마찬가지입니다.

그래프 데이터베이스는 개발 팀이 수정하는 속도가 빨라지고 응용 프로그램이 쿼리하는 속도가 빨라집니다. 또한 그래프 데이터베이스 기술은 비즈니스 및 애플리케이션 요구사항과 함께 성장하고 발전합니다. 이 기술은 과거에 뒤처지거나 고착되지 않습니다.

기업이 그래프 분석 또는 그래프 데이터 과학에 의존하는 경우 미션 크리티컬 애플리케이션의 실시간 성능을 보장하기 위해 기본 그래프 데이터베이스가 필요하다는 것은 거의 말할 필요도 없습니다.

 

 

그래프 데이터베이스 사용 사례

그래프 기술의 사용 사례는 방대하고 다양하며 증가하고 있습니다.

다음은 현재 가장 많이 사용되는 그래프 데이터베이스 사용 사례입니다:

가장 일반적인 그래프 데이터베이스 사용 사례:

• 인공지능과 기계학습
• 부정 행위 탐지
• 권장 엔진

 

매출 증대:

•  마스터 데이터 관리
• 엔티티 확인
• 제품 및 서비스 마케팅

 

비용 절감 및 리스크 관리:

• 자금세탁방지
• 위험 평가 및 모니터링
• 사이버 보안 위협 탐지

 

운영 효율성 향상:

•  공급망 분석 및 관리
• 에너지 관리 시스템 및 분석
• 네트워크 리소스 최적화

 

기초 기술:

• 그래프 데이터 과학
• 시계열 분석
• 지리공간분석

 

그래프 기술은 미래를 구축하는 도구이므로 발견할 수 있는 사용 사례에 제한이 없습니다.

그래프 데이터베이스는 인간의 뇌가 뉴런(수직)과 시냅스(에지)를 통해 세계를 매핑하는 방법의 패턴 매칭 기능을 모방합니다. 그래프 기술을 매우 독특하고 강력하게 만드는 것은 인간의 직관적인 데이터 모델입니다.

기업의 핵심 비즈니스가 무엇이든 연결된 데이터의 힘으로 향상될 수 있습니다.