ノード(頂点)とエッジ(辺)で構成される構造で、データとその関連性を効率的に保存・検索するデータベース。
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「グラフデータベース」とは?意味を解説
グラフデータベースは、データを頂点(ノード)と、それらを結ぶ辺(エッジ)で表現するデータベース。従来のリレーショナルデータベースと異なり、複雑な関連性を直感的に、高速に検索できる。SNS の知人ネットワーク、推奨システム、知識グラフなど、多対多の関係性を含むデータに特に有効。
例文
- SNS企業がグラフデータベースで利用者の人間関係と行動パターンを管理している。
- 医療分野でグラフデータベースを使い、症状から病名への関連性を高速検索する。
- e コマースサイトがグラフデータベースで商品の関連性を把握し、購買推奨を実現する。
語源・由来
英語の「graph database」を日本語化した造語。グラフ理論の概念を応用したデータベース技術を指す。2000年代のセマンティックウェブやビッグデータ分析の発展に伴い、複雑な関連性を扱う必要性から、この呼称が定着した。
英語で言うと
graph databasegraph-based databaseknowledge graph database
「グラフデータベース」との違いを比較する
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