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ビッグデータの重要性は高まっています。 ただし、データを最大限に活用するには、企業はそのデータから実用的な洞察を見つけることができる必要があります。 強力な洞察を見つけるには、詳細なクエリと返されるデータの優れた分析の両方が必要です。 従来のSQLクエリは、複雑で多層的なクエリになると制限に直面します。これは、意味のあるデータを取得するという企業の目標を制限します。
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グラフデータベースを使用すると、企業はすぐに回答できる複雑な多層クエリを起動できますが、従来のSQLデータベースではそのようなクエリに回答するのは非常に困難です。 複雑なクエリは、前例のない貴重な洞察を返します。 グラフデータベースは、ソーシャルメディア、ヘルスケア、オンラインデートなどの多くの業界で使用されています。 グラフデータベースは、データを見る新しい方法を提供しているようです。
グラフデータベースとは
グラフデータベースは、さまざまなエンティティに関する情報の保存、エンティティ間の関係のマッピング、およびエンティティ間の関係のクエリに使用されます。 これに関連して、エンティティは、人間、企業、動物、車など、多くのものになる可能性があります。 エンティティは、別のエンティティと特定の関係を持つことができます。 たとえば、エンティティであるMartinは、別のエンティティであるJimの友人です。 MartinはBMW車を所有できます。 どちらの例でも、Martin、Jim、BMWは特定の関係を持つエンティティです。 「マーティンはジムの友人」とは、友情が2つのエンティティ間の関係であることを意味します。 同様に、「MartinはBMWを所有しています」とは、所有権がMartinと彼のBMWの関係であることを意味します。 グラフデータベース用語では、関係はエッジと呼ばれます。 関係はグラフの形式で表示されるため、この概念はグラフデータベースとして知られています。 （グラフデータベースの詳細については、「グラフデータベースがデータをネットワーク化する方法」を参照してください。）
