の重要性 ビッグデータ 日ごとに増加しています。 データを解釈するには、深く考え抜かれたクエリと適切な分析が必要です。 データは、さまざまなエンティティ、それらの関係、およびクエリ関係で構成されています。 これらの関係はグラフの形で示されているため、「グラフデータベース」という名前が付けられています。
グラフデータベースは、ノードとエッジのコレクションです。 各ノードはエンティティを表します。 それは、人、場所、物、カテゴリー、またはデータの一部である可能性があります。 各関係は、2つのノードがどのように関連しているかを表します。 この種の構造により、あらゆる種類のシナリオをモデル化できます。
グラフデータベース 企業が大量のデータを管理し、迅速かつ正確に回答できる複雑で多層的なクエリを開始するのに役立ちます。 それらは貴重な情報を提供します。 企業は、関係情報を一流のエンティティとして保存するデータベーステクノロジを必要としています。 その技術はグラフデータベースです。 この概念は、ヘルスケア、ソーシャルメディア、 eコマース.
と仮定します スマートフォン メーカーは、高度なセキュリティ機能を備えたスマートフォンを発売したいと考えています。 彼はターゲットとなる購入者を念頭に置いています–彼らはすべてシニアエグゼクティブです。 彼はまた持っています データベース 複数のSr.Executiveプロファイルのデータを収集して保存します データソース. 今、彼のチームは プロダクトマネージャー データに基づいてグラフデータ構造を作成し、次の決定を下します。
この例では、ビジネス上の問題を解決するために使用できるデータの関係について説明します。
同様に、グラフデータベースは次のような多くの業界で使用されています ソーシャルメディア、ヘルスケア、オンラインデート&マッチング、キャリア検索など。 彼らのビジネスを増やすために。 ルフトハンザ、ウォルマート、eBay、LinkedIn、Twitterもグラフデータベースを採用しています。 Teradataは、SQL-GRと呼ばれる新しいタイプのSQLをリリースしました。
グラフデータベースは、ビッグデータを見る新しい方法を示しています。 データ関係を効果的に保存しますが、データモデルを拡張したり、変化するビジネスニーズに対応したりするのに十分な柔軟性も備えています。 グラフデータベースは、エンティティ間の任意の数の関係に移動し、論理的に情報を提示できます。 グラフデータベースは、ユーザーフレンドリーな方法で提示できる貴重な情報を照会してもたらすことができます。
うまくいけば、銀行と金融、製薬、防衛、インテリジェンスも将来的にグラフデータベースを使用するでしょう。 グラフデータベースは、犯罪捜査を大幅に促進し、保険金詐欺を特定することができます。