[sql] 관계형 데이터베이스와 그래프 데이터베이스의 비교

그래프와 관계형 데이터베이스의 주요 차이점은 관계형 데이터베이스는 세트로 작동하는 반면 그래프 데이터베이스는 경로로 작동한다는 것입니다.

이것은 RDBMS 사용자에게 예기치 않은 도움이되지 않는 방식으로 나타납니다. 예를 들어, 관계형 데이터베이스에 재귀 적으로 참여하여 경로 작업 (예 : 친구의 친구)을 에뮬레이션하려고 할 때 쿼리 대기 시간이 메모리 사용량만큼 예측할 수 없을 정도로 크게 증가합니다. 이러한 작업을 표현하기 위해 SQL을 고문하는 것은 말할 것도 없습니다. 데이터가 많을수록 집합 기반 데이터베이스에서 속도가 느려진다는 것은 신중한 인덱싱을 통해 고통을 늦출 수 있다는 것을 의미합니다.

Dan1111이 암시했듯이 대부분의 그래프 데이터베이스는 근본적인 수준에서 관계를 표현하기 때문에 이러한 종류의 조인 문제를 겪지 않습니다. 즉, 관계는 물리적으로 디스크에 존재하며 이름이 지정되고 지정되며 속성으로 자체적으로 장식 될 수 있습니다 (이를 속성 그래프 모델이라고합니다. https://github.com/tinkerpop/blueprints/wiki/Property-Graph 참조). -모델 ). 즉, 선택한 경우 디스크의 관계를보고 엔터티를 “조인”하는 방법을 볼 수 있습니다. 따라서 관계는 그래프 데이터베이스에서 일류 엔터티이며 관계형 저장소에서 런타임에 수정 된 암시 적 관계보다 의미 상 훨씬 강력합니다.

그렇다면 왜 관심을 가져야합니까? 두 가지 이유가 있습니다.

1. 그래프 데이터베이스는 연결된 데이터에 대한 관계형 데이터베이스보다 훨씬 빠르며 기본 모델의 강점입니다. 그 결과 그래프 데이터베이스의 쿼리 지연 시간은 쿼리에서 탐색하기 위해 선택한 그래프의 양에 비례하고 저장된 데이터 양에 비례하지 않으므로 조인 폭탄 을 해소합니다. .
2. 그래프 데이터베이스를 사용하면 모델링과 쿼리가 훨씬 더 즐거워 져 개발 속도가 빨라지고 WTF 순간이 줄어 듭니다. 예를 들어, Neo4j의 Cypher 쿼리 언어로 전형적인 소셜 네트워크에 대한 친구의 친구를 표현하는 것은 MATCH (me)-[:FRIEND]->()-[:FRIEND]->(foaf) RETURN foaf.