グラフデータベース 第2版

第1章. はじめに

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

本書の多くはグラフ・データモデルについて述べているが、グラフ理論についての本ではない。¹グラフとは何かということさえ理解していれば、グラフ・データベースを活用するのにそれほど理論は必要ない。グラフとは何かということさえ理解していれば、グラフ・データベースは現実的に利用できるのである。

グラフとは何か？

形式言語では、グラフは頂点と 辺のコレクションであり、もっと敷居の低い言葉で言えば、ノードとそれらをつなぐ関係のセットである。グラフは、実体をノードとして表し、それらの実体が世界に関係する方法を関係として表す。この一般化された構造により、宇宙ロケットの建設から道路のシステム、食材のサプライチェーンや出所、集団の病歴など、あらゆる種類のシナリオをモデル化することができる。

グラフはどこにでもある

グラフは、科学、政府、ビジネスなどの分野において、多種多様なデータセットを理解する上で非常に有用である。現実の世界は、リレーショナルデータベースの背後にあるフォームベースのモデルとは異なり、豊かで相互に関連している。ある部分では均一で規則に縛られ、ある部分では例外的で不規則である。ひとたびグラフを理解すれば、私たちはグラフをあらゆる種類の場所（）で目にするようになる。例えば、ガートナー社は、ビジネスの世界で5つのグラフ（ソーシャル、インテント、消費、インタレスト、モバイル）を特定し、これらのグラフを活用する能力が「持続可能な競争優位性」をもたらすとしている。

例えば、ツイッターのデータはグラフとして簡単に表現できる。図1-1では、ツイッター・ユーザーの小さなネットワーク（）を示している。各ノードにはUser というラベルが貼られ、ネットワークにおける役割を示している。これらのノードは関係で結ばれ、意味的な文脈をさらに確立するのに役立つ。つまり、ビリーはハリーをフォローし、ハリーはビリーをフォローする。ルースとハリーも同様にお互いをフォローしているが、悲しいことに、ルースはビリーをフォローしているものの、ビリーは（まだ）相互フォローしていない。

図1-1. 小さなソーシャルグラフ

もちろん、ツイッターの実際のグラフは、図1-1の例よりも何億倍も大きいが、まったく同じ原理で動いている。図1-2では、グラフを拡大し、ルースが公開したメッセージ（）を含めている。

図1-2. メッセージを公開する

シンプルではあるが、図1-2はグラフモデルの表現力を示している。Ruthが文字列のメッセージを発表していることは簡単にわかる。彼女の最新のメッセージは、CURRENT というリレーションシップをたどって発見することができる。そして、PREVIOUS の関係によって、Ruthのタイムラインが作成される。

ラベル付きプロパティグラフ・モデル

図1-2の説明では、グラフモデルの最も一般的な形式であるラベル付きプロパティ・グラフについても ...