※本記事は、Bardによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。
原文
Comparing Graph Databases with Relational Databases - DEV Community
意訳+要約
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は、近年注目を集めているデータベースの一種である。その理由は、データの関係性を直接表現できるため、複雑なクエリを効率的に実行できる点にある。そのため、ソーシャルネットワークや物流などの、データの関係性が複雑なアプリケーションで活用されている。
一方、リレーショナルデータベースは、従来から広く利用されているデータベースの一種である。その理由は、データの正規化やデータの整合性を保ちやすい点にある。そのため、会計や在庫管理などの、データの整合性が重要なアプリケーションで活用されている。
今後、データの複雑化や大規模化が進むにつれて、グラフデータベースの活用はさらに拡大していくと考えられる。
グラフデータベースの特徴
- データの関係性を直接表現できる
- 複雑なクエリを効率的に実行できる
- 大規模なデータにも対応しやすい
リレーショナルデータベースの特徴
- データの正規化が容易
- データの整合性が保ちやすい
- 既存のシステムとの連携が容易
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
| 項目 | グラフデータベース | リレーショナルデータベース |
|---|---|---|
| データの表現 | ノードとエッジ | テーブル |
| データの関係性 | 直接表現 | 間接表現 |
| クエリの効率 | 複雑なクエリに強い | 単純なクエリに強い |
| データ量 | 大規模なデータに強い | 小規模なデータに強い |
| 正規化 | 難しい | 容易 |
| データの整合性 | 維持が難しい | 維持が容易 |
| 既存システムとの連携 | 難しい | 容易 |
グラフデータベースの適応例
- ソーシャルネットワーク
- 物流
- 金融
- サイバーセキュリティ
リレーショナルデータベースの適応例
- 会計
- 在庫管理
- 顧客管理
- 営業支援
まとめ
グラフデータベースは、データの関係性を直接表現できるため、複雑なクエリを効率的に実行できる。そのため、ソーシャルネットワークや物流などの、データの関係性が複雑なアプリケーションに適している。一方、リレーショナルデータベースは、データの正規化やデータの整合性を保ちやすいため、会計や在庫管理などの、データの整合性が重要なアプリケーションに適している。
特に重要な部分
- グラフデータベースとリレーショナルデータベースの根本的な違いは、データの関係性の表現方法である。
- グラフデータベースは、複雑なクエリを効率的に実行できるため、データの関係性が複雑なアプリケーションに適している。
- リレーショナルデータベースは、データの正規化やデータの整合性を保ちやすいため、データの整合性が重要なアプリケーションに適している。
感想
グラフデータベースの用途が分からなかったけど、RDBに対してクエリ発行が重い場合の対応案として挙がってくる感じだろうか？
今、物流系の開発をやっているが、クエリが重くなるのは、理解できる。
ただ、整合性を維持するのが面倒だというのが、すごくネックな気がする。
DB設計がちゃんとできないと厳しいのだろうな。。。
DB設計の基礎ができているのかは、怪しい。
概念として正規化とかの基本的なことは理解しているつもりだが、それがちゃんと使えているかが怪しい。AI生成が増えるに連れて、設計やテストにおける人間の比重が多くなってくる気がするので、今のうちに基礎を押さえておかないと不味そうな気がする。
