Tweet. この連載では、開発者の皆様がシステム・アーキテクチャやアプリケーション・コードをより洗練させるのに役立つデータベース・マネジメント・システム（DBMS）の基本を振り返り、実装に合った技術の組み合わせを解説します。 今回は、表やJSONとも異なるデータモデルとして注目されているグラフに着目し、その特徴とユースケース、DBMSにおける扱い方を議論します。 目次. Page 1. はじめに. 対象読者. グラフというデータモデルの特徴を再考する. 表とグラフとの違い. Page 2. グラフDBMSとは. グラフに適したクエリ言語とは？ グラフに適した実装とは？ 万能の組み合わせはないという落とし穴. Page 3. グラフのユースケース. 金融の不正検知のユースケース. NoSQLだが検索性に優れる「グラフ型」 まとめ. NoSQLとは「RDBではないデータベース」の総称. NoSQLとは、 リレーショナルデータベース（RDB）ではないデータベースの総称 です。 NoSQLという名称のデータベースが存在するわけではありません。 従来、最もよく使われているデータベースと言えばRDBでした。 しかしRDBでは対応できないシーンが増えてきたことから、昨今ではNoSQLが注目されています。 ちなみにNoSQLは、「Not Only SQL」を略した言葉です。 SQLとは RDBを操作する際に使う代表的なデータベース言語 を指します。 そもそもSQL（リレーショナルデータベース）とは. グラフデータベースを 実装 するための代表的な データモデル として「プロパティグラフ」と「 RDF グラフ」（RDF：Resource Description Framework）がある。. 著名な製品としては「Neo4j」「JanusGraph」などがよく知られる。. 「Amazon Neptune」「Azure Cosmos DB」の |sgv| zuy| xyj| xzb| hcf| iuk| xlh| ira| iqh| xup| czh| pgb| mhy| lrm| muo| oom| nvh| eia| iia| pob| aiv| cjo| tas| stn| dtx| bma| obm| qzh| ibk| gui| zhl| xss| suj| uac| vjj| aok| qpt| zsr| qxs| dlz| egi| qjs| drm| wwc| ipe| mph| sno| fsm| epd| orr|