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그래프 데이터 실무 가이드
book

그래프 데이터 실무 가이드

by Denise Gosnell, Matthias Broecheler
May 2025
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
420 pages
6h 55m
Korean
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from 그래프 데이터 실무 가이드

2장. 관계형 사고에서 그래프 사고로 진화하기

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com

지난 수년간 수백 개의 팀에게 그래프 데이터와 그래프 기술을 어디서 어떻게 시작해야 하는지 조언해 왔습니다. 이러한 팀들과의 대화를 통해 비즈니스에 그래프 사고와 그래프 데이터를 도입하기 위한 가장 일반적인 질문과 조언을 정리했습니다.

모든 팀이 그래프 기술을 평가할 때 직면하게 되는 다음 세 가지 질문으로 그래프 사고를 향한 여정을 시작하고자 합니다:

  1. 그래프 기술이 관계형 기술보다 내 문제에 더 적합할까요?

  2. 데이터를 그래프로 표현하려면 어떻게 해야 하나요?

  3. 그래프의 스키마를 모델링하려면 어떻게 하나요?

이 세 가지 주제를 미리 이해하는 데 시간을 할애하는 팀이 그래프 기술을 스택에 성공적으로 통합할 가능성이 높습니다. 반대로, 저희의 경험에 따르면 초기 단계의 그래프 프로젝트를 보류한 기업들은 팀이 비즈니스에 대한 이러한 질문을 종합적으로 이해하는 과정을 건너뛰었기 때문입니다.

장 미리보기: 관계형 개념을 그래프 용어로 번역하기

서두의 세 가지 질문이 이 장의 개요를 구성합니다.

먼저 관계형 기술과 그래프 기술의 차이점에 대해 간략하게 살펴보겠습니다. 그런 다음 관계형 데이터 모델링에 대해 간략하게 살펴보겠습니다. 이 모델에서 관계형 개념을 그래프 모델링 기술로 변환하고 그래프 이론의 몇 가지 기본 용어를 간단히 살펴볼 것입니다.

또한 시각적 그래프 스키마를 코드로 번역하는 데 도움이 되는 언어(또는 도구)인 그래프 스키마 언어(GSL)에 대해서도 소개합니다. 이 장의 시작 부분에 나오는 질문 2와 3에 답하는 데 도움이 되도록 GSL을 만들었습니다. 이 책 전체에서 GSL을 교육 도구로 사용하여 다이어그램을 스키마 문장으로 번역할 것입니다.

그래프 사고와 기술을 워크플로에 도입할지, 어디에, 어떻게 도입할지에 대해 몇 가지 어려운 결정을 내려야 할 때가 있습니다. 이 장에서는 방대한 기술적 의견을 탐색하는 데 도움이 되는 도구와 기법을 소개합니다. 여기서 제공하는 토대는 그래프 기술이 다음 애플리케이션에 적합한 선택인지 평가하는 데 도움이 될 것입니다.

이 장에서 소개하는 개념과 기술 결정은 향후 예제의 기초 자료가 될 것입니다. 이 장에서는 이 책의 예제에서 그래프 데이터베이스 스키마와 그래프 데이터를 설명하는 데 사용할 어휘를 명확하게 설명하기 위해 이 장을 사용합니다.

애플리케이션에 그래프 데이터를 도입하면 데이터 내에서 무엇이 중요한지에 대한 새로운 사고 패러다임이 생깁니다. 이러한 원칙의 차이점을 이해하는 것은 관계형 사고에서 그래프 사고로 사고방식을 전환하는 것에서 시작됩니다.

관계형 대 그래프: 차이점은 무엇인가요?

지금까지 관계형과 그래프라는 두 가지 기술에 대해 언급했습니다. 관계형 시스템이란 사람, 장소, 사물과 같은 실제 개체의 저장과 검색에 중점을 둔 방식으로 데이터를 구성하는 것을 말합니다. 그래프 시스템이란 관계의 ...

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