グラフ データベースは 1990 年代以来、新たな開発とベスト プラクティスのより適切な実現により大幅に改善されました。グラフ テクノロジーは、ビッグ データ調査を実行する最も一般的な方法の XNUMX つになりました。関係性の発見に重点を置き、その柔軟性により、さまざまな研究プロジェクトに最適です。新しい開発を認識し、ベスト プラクティスを理解することで、グラフ データベースを使用したあらゆる作業が効率化されます。
グラフデータベースは、 一般的に考えられる NoSQL または非リレーショナル テクノロジにより、プロジェクトを別の構造に転送することなく、メモリ/ストレージと研究をあらゆる方向に拡張できるようになります。 SQL システムはグラフ データベースをサポートできますが、特に最近の改良により、通常は NoSQL アーキテクチャの方がはるかに効率的です。リレーショナル/SQL データベースは NoSQL グラフ データベースと併用でき、両方のシステムの長所を活用することで 2 つが相互に補完できることに注意してください。
基本原則
グラフ データベースは、データとデータを接続する関係の両方に等しい値を割り当てるように設計されています。データと関係は同様に重要であると考えられます。 グラフ構造 (ノードとエッジ) はデータを表現し、保存するために使用されます。グラフ データベースのノードはレコード/オブジェクト/エンティティを表し、エッジはノード間の関係を表します。関係のクエリはデータベース自体の内部に保存されるため、非常に高速です。
ノードは、グラフ内のエンティティとして説明できます。これらのノードには、ドメイン内のさまざまな役割を表すラベルを付けることができます。ノード ラベルは、特定のノードにメタデータ (インデックスまたは識別情報) を添付するために使用することもできます。
エッジ、または関係は、2 つのノード エンティティ間の接続を提供します。 (たとえば、Volunteer-SCHEDULE-Weekdays または Car-DIRECTIONS-Destination など)。関係には、開始ノード、終了ノード、タイプといった方向が常にあります。関係/エッジにもプロパティを持つことができます。一般に、関係は距離、重量、コスト、評価、強さ、時間間隔などの定量的な特性に基づいています。リレーションシップの保存方法により、2 つのノードは任意のタイプまたは任意の数のリレーションシップを関連付けることができます。関係は特定の方向に保存されますが、これらの関係はどちらの方向にも効率的にナビゲートできます。
グラフデータベースの使用
グラフは、光ファイバー マッピングの表現、回路基板の設計、地図上の道路や道路などの単純なものなど、日常のさまざまなアプリケーションで使用できます。 Facebook はグラフを使用してデータ ネットワークを形成します。ノードは人物またはトピックを表し、エッジはプロセス、アクティビティ、またはノードを接続する方法を表します。
ロッキード・マーチン・スペースではグラフ技術を使用しています。 サプライチェーンマネジメントこれにより、潜在的な弱点を発見し、サプライチェーンの回復力を高めることが容易になります。彼らの CDAO であるトービン・トーマス氏は次のように述べています。 インタビュー, 『製品がどのように作られるかというライフサイクルについて考えてみましょう。私たちはグラフなどのテクノロジーを使用して関係を結び付けているため、特定の部品やコンポーネントに基づいたライフサイクルと、すべての要素間の関係を確認できるようになります。」
Gartner は次のように予測しています。 グラフ技術の市場 グラフ データベースの人気が高まっているのは、データの並べ替えがはるかに簡単になる、適切に設計されたアルゴリズムの結果でもあります。悪名高い パナマ文書スキャンダル は、何千ものダミー会社から情報を探すためにアルゴリズムがどのように使用されたかを示す優れた例を提供します。これら シェル 映画スター、犯罪者、アイスランド元首相シグムンドゥル・デヴィッド・グンロイグソンなどの政治家に、オフショア口座にお金を預ける場所を提供した。グラフデータベースとその アルゴリズム、これらのペーパーカンパニーの研究を可能にしました。
グラフデータベースの問題
グラフ データベースを使用するときに発生する可能性がある問題には、不正確または一貫性のないデータの使用、効率的なクエリの作成方法の学習などが含まれます。正確な結果は、正確で一貫した情報に依存します。入力されるデータが信頼できない場合、出力される結果も信頼できるとは見なされません。
このデータ クエリの問題は、クエリで一般的な用語が使用されているのに、保存されたデータで非一般的な用語が使用されている場合にも問題になる可能性があります。さらに、クエリはシステムの要件を満たすように設計する必要があります。
不正確なデータは、単に間違った情報に基づいています。明らかな間違いが含まれています。不正確なデータには、間違った住所、間違った性別、またはその他のエラーが含まれる可能性があります。一方、一貫性のないデータとは、データベース内の複数のテーブルが同じデータを処理しているものの、バージョンがわずかに異なる異なる入力からデータを受信している状況 (スペルミス、略語など) を指します。多くの場合、データの冗長性によって不整合がさらに悪化します。
グラフクエリ グラフ データベースに問い合わせる場合、これらのクエリは正確かつ正確で、データベース モデルに適合するように設計されている必要があります。クエリもできるだけ単純にする必要があります。クエリが単純であればあるほど、結果はより厳密に絞り込まれます。クエリが複雑になればなるほど、結果の範囲は広くなり、おそらくより混乱が生じます。
開始時のベストプラクティス
研究目的の場合、ほとんどの無料または購入した大量のデータはかなり正確です。不正確で一貫性のないデータは、営業担当者や Web サイトのチャット担当者がさまざまなフォームに記入するなどの人的ミスの結果として発生する傾向があります。定期的に自分の情報を再確認するようにスタッフを訓練する (そして訓練プロセス中に仕事を再確認する) と、劇的な改善を促すことができます。
クエリはシンプルに始めて、シンプルであり続ける必要があります。調査がより複雑になった場合は、より複雑なクエリを作成しないでください。個別に調査するための新しい単純なクエリを作成します。クラウドストライクが提供するのは、 便利な例 セキュリティ分析ツール Threat Strike を開発した際に、単純なクエリの価値について語った。 CrowdStrike の著者である Marcus King と Ralph Caraveo は次のように書いています。
「このプロジェクトの開始時に、私たちが対処する必要があった主な問題は、非常に予測不可能な書き込み速度で非常に大量のデータを管理することでした。当時、私たちは 1 日に数百万件のイベントを分析する必要がありましたが、その数は今後さらに増加することがわかっており、現在では数千億件に達しています。このプロジェクトは気が遠くなるようなものでした。だからこそ、私たちは一歩下がって、規模を拡大する方法ではなく、簡素化する方法を考えることにしました。私たちは、非常にシンプルなデータ スキーマを作成することで、強力で汎用性の高いプラットフォームを構築できると判断しました。そこで私たちのチームは、ほぼ無限に拡張できるほどシンプルなアーキテクチャに到達するまで、反復と改良に重点を置きました。」
人工知能、機械学習、グラフ データベース
人工知能に適用されたグラフの強化により、精度とモデリング速度が向上しています。
An AIプラットフォーム グラフ データベースと組み合わせると、機械学習モデルが強化され、複雑な意思決定プロセスの可能性が促進されることが示されています。グラフ テクノロジーは人工知能や機械学習と非常にうまく連携しているようで、データの関係がよりシンプルで、より拡張可能で、より効率的になります。
Amazon は次の利用に注目しています。 機械学習 属性に基づいてノードとエッジを分類します。このプロセスは、最も可能性の高い接続を予測するためにも使用できます。これのいくつかのバージョン 機械学習/グラフテクノロジー オプションには、ある場所から別の場所に移動するための最適なルートを調査するなど、物理世界の地図が含まれます。一部のバージョンでは、より抽象的なタスク (知識の統合など) に焦点を当て、テキストまたは概念ネットワークに基づくグラフ モデルを使用します。
現在のグラフ データベースは、電気通信業界のより複雑な課題のいくつかを解決できるところまで進化しました。不正行為との闘いは優先度の高い課題の 1 つとなっており、脅威に先んじるためには AI と機械学習が第一の選択肢となっています。グラフ データベースは、不正行為と戦う際に AI と機械学習によって使用される分析技術をサポートするために使用されています。
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- 情報源： https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/
