グラフデータベースとリレーショナルデータベース：どちらがニーズに最適ですか？

貴社のビジネスでは、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を選ぶべき（あるいは選ぶ必要がある）でしょうか？

この概要を読めば、それぞれの違いを理解し、ご自身のニーズに合ったものを選ぶことができるでしょう。

グラフデータベースは、セマンティッククエリのためにグラフ構造を活用するユニークなタイプのデータベースです。 テーブルを使用する従来のデータベースとは異なり、グラフデータベースはノード（実体）とエッジ（関係）からなるネットワークグラフとしてデータを保存します。

この関係にフォーカスすることで、グラフデータベースは複雑なデータ接続を必要とするアプリケーションで特に威力を発揮します。

グラフデータベースは、ソーシャルメディアプラットフォーム上の友達の地図のようなものだと考えてください。 各人（あなたを含む）は「ノード」であり、紙の上の点と想像してください。

例えば、あなたは友人のサラとつながっていて、そのサラは同僚のジョンとつながっていて、そのジョンはルームメイトのマイクとつながっています。 従来のデータベースは「私の友達の友達の友達は誰なのか」を調べるには、複数の別々のリストに目を通し、名前の照合を行ったり来たりするようなものでした。

しかしグラフデータベースでは、紙の上の線を指でなぞるようなもので、自分→サラ→ジョン→マイクというつながりを簡単にたどることができます。 このデータベースは、複数のリストを参照することなく社会的なつながりを自然に理解できるのと同じように関係を理解し、ナビゲートするために特別に構築されています。

グラフデータベースでは、ノードとエッジがそれぞれエンティティとその関係を表します。

ノードは人から製品まであらゆるものを表し、エッジはこれらのノードがどのように関連しているかを示しています。

グラフデータベースの際立った特徴の一つは、その柔軟なスキーマです。 あらかじめ定義されたテーブルやカラムを必要とするリレーショナルデータベースとは異なり、グラフデータベースは既存のデータを中断することなく、変化するビジネスニーズに適応することができます。 柔軟性と、効率的に関係を照会する能力を併せ持つグラフデータベースは、多くのアプリケーションにとって重要な選択肢となっている。

グラフデータベースは、ソーシャルネットワークやレコメンデーションエンジンなど、複雑な関係を管理する必要があるシナリオに優れています。 例えば、ストリーミングプラットフォームやeコマースサイトでは、レコメンデーション・エンジンが相互接続されたデータを活用し、ユーザーの行動や嗜好に基づいて商品やコンテンツを提案します。

グラフデータベースのもう一つの重要な採用例は、人工知能（AI）や機械学習です。 複雑な関係をモデル化し、パターンを検出する能力は、AI開発に理想的です。 グラフデータベースは、異なるデータポイント間の複雑な関係を理解することで、より正確なモデルを構築するために使用することができます。

不正検知もグラフデータベースが能力を発揮する分野です。 取引、口座、ユーザー間の関係を分析することで、グラフデータベースは詐欺組織のメンバーや偽のプロフィールを特定することができます。

リレーショナルデータベースは、最も広く使われているタイプのデータベースのひとつで、データ保存に対する構造化アプローチで知られています。 行と列で、それぞれレコードと属性を表し、データを表に整理します。 この構造化されたスキーマは、データの整合性と一貫性を管理する上で有効な鍵です。

リレーショナルデータベースは、多くのビジネスアプリケーションのバックボーンであり、相互に接続されたデータを整理する強力なツールとして機能しています。 リレーショナルデータベースは、要素間の関係が明確に定義された、一貫性のある構造化データの管理に優れています。

リレーショナルデータベースでデータを保存する方法は、次のようなアプリケーションに最適です：

• 注文、在庫、顧客の購入を追跡する販売システム
• 顧客プロファイルと、やりとりを保存する顧客関係管理（CRM）プラットフォーム
• ユーザー行動とエンゲージメント指標を記録するウェブ分析システム
• 全社的な業務を管理する企業資源計画（ERP）システム

テーブル間の関係は、他のテーブルのプライマリーキーにリンクする外部キーを使って確立されます。 この設定により、各行がプライマリーキーによって一意に識別されるため、データの整合性が保証されます。 SQL（Structured Query Language）の使用はリレーショナルデータベースの中心であり、テーブルの作成、変更、問い合わせの標準的な方法を提供します。

リレーショナルデータベースの本質的な特徴は、 ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability）トランザクションのサポートです。 この特性は、オペレーションが確実に処理され、障害が発生した場合でもデータの整合性が維持されることを保証します。 このため、リレーショナルデータベースは、高いデータの信頼性と一貫性を必要とするアプリケーションに特に適しています。

多数のトランザクションを同時に実行するアプリケーションも、リレーショナルデータベースの恩恵を受けます。 構造化された性質は、トランザクションの正確な追跡を可能にし、多くのシナリオでグラフデータベースよりも選ばれています。 強みは、複数の関連テーブルにまたがる数百万のレコードを扱いながら、データの整合性を維持することです。

どちらのタイプのデータベースにも長所がありますが、データモデリングやクエリに関する要件は異なります。

グラフデータベースがデータを保存する方法は、従来のアプローチとは根本的に異なります。 グラフデータベースはノードとエッジを使用し、エンティティ間の関係に焦点を当てます。 対照的に、リレーショナルモデルは情報をテーブルと定義済のスキーマに整理し、行はレコード、列は属性を表します。

グラフデータベースでは、エッジは親子関係や所有関係のような様々なタイプの関係を表すことができます。 柔軟性が、進化するデータ構造に理想的なのです。 一方、リレーショナルモデルは、複雑なリレーションシップを扱うために、リソース集約的な結合操作を必要とすることが多いですが、データの整合性と一貫性を維持することに優れています。

グラフデータベースの柔軟性と適応性は、データモデルが進化するアプリケーションに適しています。 対照的に、リレーショナルデータベースは、データの完全性を保証する構造化されたアプローチを提供しますが、高度に相互接続されたデータには苦労することがあります。 データモデリングにおける基本的な違いは、様々なシナリオにおいてそれぞれのタイプのデータベースがどのように機能するかに影響を与えます。

Cypherのようなグラフクエリ言語は、関係を視覚的に表現するように設計されており、相互接続されたデータを簡単に扱うことができます。 これらの言語はノード間の関係を重視し、より直感的で効率的なグラフデータベースのクエリを可能にします。 対照的に、SQLは列と行に焦点を当てたリレーショナルデータベースの標準的なクエリ言語です。

複数のホップやリレーションシップを含む複雑なクエリは、グラフクエリ言語を使ってグラフデータベースで記述し実行する方が簡単な場合が多いでしょう。 SQLは強力ですが、複雑な結合やネストされたサブクエリを扱うときには面倒になることがあります。 クエリ機能の違いは、パフォーマンスと使いやすさに大きな影響を与える可能性があります。

グラフデータベースでつながりを見つけるのは、パンくずの跡をたどるようなものだと考えてください。 対照的に、リレーショナルデータベースでの検索は、複数の異なる地図を調べ、ルートをつなぎ合わせようとするようなものです。

パーティーで、部屋の向こうの誰かと、どうやってつながっているのかを調べようとしている場面を想像してみてください。 グラフデータベースは、友人に尋ね、その友人がその友人に尋ね、その友人がその友人に尋ねるようなものです。 これにより、グラフデータベースは、次のようなタスクにおいて電光石火の速さを発揮します：

• 3人以内の友達の友達を検索
• 知り合いかもしれない人を提案
• 2地点間の最短ルートをマッピング

今度はパーティー会場で共通の知人を見つけようとする場面を想像してください：

1. 友人のゲストリストをチェックする
2. 別のリストから友達を相互参照する
3. 友人の友人のための第3のリストをチェックする
4. すべてのリストを組み合わせる
   

これは、リレーショナルデータベースが「結合」を行う方法と似ています。リレーショナルデータベースは、複数のテーブルを結合してつながりを見つけなければなりませんが、データ量が増えるにつれて遅くなります。

規模化と保管は、データベースを選択する際に考慮すべき重要な要素です。 グラフデータベースもリレーショナルデータベースも、増大するデータ量を処理し、効率的なデータ保存を確保するためのアプローチは異なります。

グラフデータベースは通常、水平スケーリングを利用するため、既存のハードウェアをアップグレードするのではなく、サーバーを追加することで拡大できます。 このアプローチにより、複数のサーバーにまたがるグラフクエリの並列処理が可能になり、スケーラビリティとパフォーマンスが向上します。 水平方向のスケーリングは、相互接続された大量のデータを管理する場合に特に有利です。

リレーショナルデータベースは主に垂直方向のスケーリングに依存しており、パフォーマンスを向上させるためにCPU、ストレージ、メモリなどのハードウェアコンポーネントをアップグレードします。 InterSystems IRIS^® のような一部のリレーショナルデータベースは、 シャーディングやその他の手段によって水平方向に拡張することもできますが、このプロセスは複雑さを増します。

スケーリングアプローチを理解することは、スケーラビリティのニーズに基づいて、適切なデータベースを選択する際に役立ちます。

グラフデータベースは、インデックスを必要としない隣接関係を利用することで、より高速な関係探索を可能にします。 この非正規化データモデルは、関連データの保存を簡素化し、保存効率を高めます。

正規化されたデータモデルを持つリレーショナルデータベースは、 データの一貫性と完全性を保証します。 トランザクションデータベース（OLTP）は、インデックスや制約が必要なため、より多くのストレージスペースを必要とするかもしれませんが、分析データベース（OLAP）は、カラム型ストレージの驚異的な効率性により、より少ないスペースで済みます。

グラフデータベースとリレーショナルデータベースのどちらかを選択する場合、ストレージ効率とデータの完全性のトレードオフが重要な考慮事項です。 これらの違いを理解し、異なるワークロードにどのように適用するかを理解することで、ストレージのニーズに最も適したデータベースを選択することができます。

グラフデータベースとリレーショナルデータベースの使い分けを決めるには、アプリケーションの具体的な要件を理解する必要があります。 どちらのタイプのデータベースにもそれぞれの長所があり、どのユースケースに適しているか異なります。

特徴	グラフデータベース	リレーショナルデータベース
データ構造	ノードとエッジ (柔軟なスキーマ）	テーブル、行、列 (定義済スキーマ）
理想的な使用例	ソーシャルネットワーク レコメンデーションエンジン 不正検知	財務システム 在庫管理 医療記録
クエリーパフォーマンス	関係を築く (定数時間で系統や構造を越えたアクセス）	複雑な結合で遅くなる (ジョイン・ヘビー・オペレーション）
スケーリング・アプローチ	水平スケーリング (サーバーを増やす）	垂直スケーリング (ハードウェアのアップグレード）
データの完全性	実施方法によって異なる	ACID準拠
学習曲線	速い (新しいクエリー言語）	スタンダード (SQLが普及している）

グラフデータモデルが能力を発揮するのは、データが繋がりによってストーリーを語る時です。 映画や本の登場人物全員がどのように関連しているかを理解する場面を想像してくだｓだい。グラフデータベースが得意とするのは、このような複雑な関係マッピングです。

主要なアプリケーション：

• ソーシャルメディアプラットフォーム：LinkedInはグラフデータベースを使い、職業上のネットワークやつながりの度合いを即座に表示します。
• 不正検知システム：銀行はグラフデータベースを採用し、従来のクエリーでは見落とされがちな、口座内で資金が循環するような不審なパターンを発見します。
• レコメンデーションエンジン: Netflixはグラフの関係性を活用し、視聴者が何を見ているかだけでなく、視聴パターンが他の視聴者と、どのようにつながっているかを理解し、より細かい提案を可能にする。

銀行や医療システムは、全取引や患者記録が毎回完璧でなければならないため、この構造化されたアプローチに依存しています。 データ構造が安定しており、保証された正確さが必要な場合、リレーショナルデータベースがその基盤を提供します。

鍵となるアプリケーション：

• リアルタイムのトランザクション処理を必要とする銀行システム
• 絶対的な正確さが求められる医療記録
• 正確な在庫追跡が必要な在庫管理システム

自問自答してみよう：

1. それが最大の関心事だ：
   
   1. データ間のつながりを見つける？ → グラフデータベース
   2. データの完全性を維持する？ → リレーショナルデータベース
2. 必要ですか？
   
   1. データ構造を頻繁に変更しますか？ → グラフデータベース
   2. トランザクションの一貫性の確保 → リレーショナルデータベース
3. 一緒に仕事をしていますか？
   
   1. 複雑な人間関係のネットワーク？ → グラフデータベース
   2. 構造化されたビジネスプロセス？ → リレーショナルデータベース

最近のアプリケーションの多くは、両方のタイプのデータベースを使用しています。 Eコマースプラットフォームでは、注文と在庫にリレーショナルデータベースを使う一方、商品のレコメンデーションにはグラフデータベースを使うかもしれません。

重要なのは、特定のニーズごとに適切なツールを選ぶことです。

グラフデータベースの可能性を期待する多くの組織は、もっと単純なソリューションで十分なところ、グラフデータベースを使う罠に陥ってしまいます。 グラフデータベースの選択を再考するタイミングはここにあります：

• 不適切な使用：従業員と部門の関係にグラフデータベースを使用する
• より良い解決策：外部キーを持つ単純なリレーショナルテーブル
• 理由:グラフ構造を維持するためのオーバーヘッドは、単純な関係を維持するための利点を上回る。

• 不適切な使用：グラフの関係を使った基本的な在庫システムの構築
• より良い解決策：標準SQLクエリを使用した従来のリレーショナルテーブル
• コストへの影響：グラフデータベースは単純な操作の場合、2～3倍のコストがかかる。

• 警告のサイン：データモデルを使うより、説明することに時間を費やしている場合
• 現実のチェック：SQLの2-3回の結合でリレーションシップを処理できるか？
• パフォーマンスへの影響：SQLでは数ミリ秒かかる単純な操作が、グラフクエリでは数秒かかる場合がある。

リレーショナルデータベースがどこで苦戦し始めるかを理解することは、スケーラブルなアプリケーションを計画する上で極めて重要です：

• 限界点：5段階以上の関係の深さ
• パフォーマンスへの影響：ジョインが1つ増えるごとに、クエリ時間が1.5～2倍になる可能性があ。
• 例：顧客 → 注文 → 商品 → カテゴリー → サプライヤー

• よくあるシナリオ：組織階層またはネットワーク関係
• 制限：SQLの再帰は、データベースの設定によって制限されることが多い。
• パフォーマンス：深さが4レベルを超えると、クエリー時間が指数関数的に増加する可能性がある。

• 問題：新しい関係タイプを追加するにはスキーマの変更が必要。
• 影響：大規模システムで数時間のダウンタイムが発生する可能性がある。
• コスト：本番環境でのスキーマ変更には、大企業で10,000ドル以上のコストがかかる。

• 制限:シャード間の結合はより高価になる可能性がある。
• 影響:クエリのパフォーマンスが低下する可能性がある 。
• 解決策 コスト:: データベースがシャーディングをサポートしていない場合、アプリケーションレベルの変更が必要になることが多い。

まとめ: 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を選択するかは、以下の点を考慮して決定すべきです：

• 関係の複雑さ（深さと広さ）
• クエリパターン（再帰と単純結合）
• 規模要件（データ量と関係密度）
• チームの専門知識とリソース
• 予算の制約

データベーステクノロジーは、ソフトウェアアプリケーションとコンピュータハードウェアの進歩によって、絶えず進化しています。 将来のトレンドを理解することは、企業が時代の先端を走り、より良いデータ管理と分析のために新しいテクノロジーを活用するのに役立ちます。

企業が、複雑なデータネットワークにおける隠れたパターンや関係性を解明できるようになる新たな分野である グラフ解析は、大きな成長が見込まれており、 2030年には推定 6億3700万ドルに 達すると予想されています。

。複雑なデータの関係性を分析する能力は、ビッグデータやAIの応用においてますます重要になっています。 グラフデータベースは、堅牢なグラフデータ・モデルと効率的なクエリ機能を備えており、このトレンドを活用するのに適しています。

グラフ分析の台頭は、より深い洞察を得てイノベーションを推進するために、複雑なデータ関係を理解し活用することの重要性を浮き彫りにしています。 企業がグラフ技術を採用し続けるにつれて、この分野の熟練した専門家に対する需要は高まり、グラフデータベースの開発と採用がさらに促進されるでしょう。

NewSQLデータベースのような革新的な デ ータベースは、ACIDのような伝統 的なリレーショナルデータベースの強みとNoSQLの柔軟性を融合させていますます。

。こうした進歩は、スケーラビリティと柔軟性の問題に対処することを目的としており、企業は従来のリレーショナルデータベースの一貫性と構造を維持しながら、多様なデータタイプを管理することができます。 リレーショナルデータベースの将来的な見通しは有望であり、継続的な進歩によって、データ主導の世界におけるその関連性はさらに高まるでしょう。

企業が複雑なデータ環境に対応し続ける中で、効率的かつ効果的なデータ管理を実現するためには、リレーショナルータベースとグラフデータベースの両方のテクノロジーを活用する能力が重要になります。

グラフデータベースとリレーショナルデータベースのどちらを選ぶかは、アプリケーションの具体的なニーズとデータの性質によります。 グラフデータベースは、複雑な関係性を持つシナリオを得意とし、相互接続されたデータに対してより良いパフォーマンスを提供します。一方リレーショナルデータベースは、高いデータ整合性とACIDコンプライアンスを必要とする構造化データについて選ばれます。

InterSystemsは、 InterSystems IRISデータプラットフォームを通じて、DocumentsやObjectsのようなリレーショナルとNoSQLの両方の機能を強力にサポートします。

リレーショナルデータベースについては、InterSystems IRIS は SQL と ACID 準拠のリレーショナルデータベース機能を強力にサポートし、構造化されたデータ管理とトランザクションの整合性を必要とするアプリケーションに最適です。

リレーショナルデータベース機能に加えて、InterSystems IRIS はグラフデータベース機能をサポートし、グラフモデルでのデータ格納とクエリを可能にします。 これはソーシャルネットワークやサプライチェーン分析など、データポイント間の複雑な関係を理解し、可視化する必要があるアプリケーションに特に有益です。

InterSystems IRIS は、両方のタイプのデータベースをサポートすることで、最新のデータ管理ニーズに対応する汎用性の高い強力なプラットフォームを提供します。

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