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-[[戻る>NoSQL]]

*目次 [#j4dca782]
#contents

*概要 [#g82c5810]
グラフ型[[NoSQL]]に関する情報をまとめる。

*詳細 [#dd054975]

**特徴 [#ad03338e]
-グラフ構造を備えたデータベース
--要は点と線を結んだネットワーク。
--データ構造がネットワーク状になっている。

-ノード間の「関係性」を表現できる

-3つの基本構成要素

--ノード（頂点）~
点や丸で表現されるエンティティ

--リレーションシップ（エッジ）~
ノード間の関係性を表す。方向とタイプを有する。

--プロパティ（属性）
---ノードとエッジにおける属性情報。
---データはkey／value形式

-検索の面で威力を発揮する。

--隣接ノードの情報を辿るだけなので、~
回答が速い（RDBでは大量のJOINを行う）

--「知人を探す」「知人の知人を探す」「最短経路を探す」~
と言ったクエリの答えを得るために最適化されている。

--代表的なグラフ検索のアルゴリズム
---ツリー構造のグラフで目的の情報を探す「幅優先検索」や「深さ優先検索」
---重み付けされたエッジを加味して最短経路検索を行うダイクストラ法やA*法など。

**用例 [#rdbfb21d]

***ソーシャルグラフ [#z9328bfb]
***リコメンデーション [#afdcb3fa]

**プロダクト [#k285f4ec]
***Neo4j [#z445355d]
***JanusGraph [#o895af30]

*参考 [#m679d6a7]
-グラフデータベースとは何か~
～ネットワーク状のデータ構造から~
瞬時に情報を検索するDBを解説~
アイマガジン｜i Magazine｜IS magazine~
https://www.imagazine.co.jp/12805-2/

-知らないなんて言えないNoSQLまとめ - ＠IT
--（4）：グラフ型NoSQLデータベース（Neo4j、InfiniteGraph）編~
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1302/08/news001.html

-RDBで直面した性能問題、~
グラフデータベースでなぜ解決できたか？［PR］ － Publickey~
https://www.publickey1.jp/blog/20/rdbpr.html
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