DB分野で、RDBやNoSQLに続くデータベースとして候補に上がるグラフDBを、Cassandra上で少し触ってみたので、まとめます。
特徴・用途
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オブジェクト間の関係の探索に特化しており、同じ事をやろうとした時のRDBのJOIN負荷を、大幅に下げてくれそうな印象
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考えられる用途： レコメンデーションエンジン、運輸物流の最適経路探索など
用語
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vertex (頂点)
グラフDBの「管理対象」で、名詞で表現される
例）人物、場所、料理レシピ -
edge (エッジ)
頂点間の「関係」で、方向性を持つものもある。動詞で表現される
例）人がソフトウェアを開発する、著者が本を書く -
property（プロパティ）
頂点やエッジの持つ「属性」
例）著者名、レビュー記入日時
主要な製品
Neo4j、Oracle Spatial and Graph、DataStax DSE Graph 等
グラフDBのイメージ例 (料理レシピ本)
試した環境（DataStax DSE Graph）
https://docs.datastax.com/ja/datastax_enterprise-jajp/5.0/datastax_enterprise/graph/QuickStartStudio.html
大まかな流れ
- 頂点（例：author、Book）及びエッジ（例：author-writes/authored-Book）の作成
- 各頂点と各エッジへのデータ挿入（エッジの例：特定Recipeは特定Bookに含まれる）
感想
各エッジ「関係」へのデータ挿入が行われている事で、後からエッジのキーを元にエンティティ同士の関係性を追いかけやすい、レコメンデーション向きなモデルである印象を受けました。