グラフデータベースの使用開始 - Amazon Neptune

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グラフデータベースの使用開始

Amazon Neptune は、完全マネージド型のグラフデータベースサービスで、数十億のリレーションシップを処理できるようにスケーリングし、ミリ秒のレイテンシーでクエリを実行でき、そのような容量の低コストです。

すでにグラフについて知っていれば、グラフを使用して試す。または、先に進んで Neptune データベースを作成する場合は、」の使用AWS CloudFormationNeptune DB クラスターを作成するためのスタック

Exactlyisグラフデータベース

グラフデータベースは、関係データ項目の間に。

彼らは、データアイテム自体を頂点を、それらの間の関係をエッジ。各エッジにはタイプがあり、ある頂点(始点)から別の頂点(終点)に向けられています。リレーションシップは、述語また、エッジと同様に、頂点は個のノード。いわゆるプロパティグラフでは、頂点と辺の両方が追加ののプロパティあまりにもそれらに関連付けられています。

ソーシャルネットワーク内の友人や趣味を表す小さなグラフは次のとおりです。

ソーシャルネットワーク内の人々や趣味の関係を示す図。

エッジは名前の付いた矢印で示され、頂点は接続する特定の人や趣味を表します。

このグラフの単純な探索により、Justin の友だちについて知ることができます。

グラフデータベースを使用する理由

モデル化するデータの核となるのがエンティティ同士のつながりまたは関係性である場合は、グラフデータベースが適しています。

1つは、データ相互接続をグラフとしてモデル化し、グラフから実世界の情報を抽出する複雑なクエリを書くのは簡単です。

リレーショナルデータベースを使用して同等のアプリケーションを構築するには、複数の外部キーを持つ多数のテーブルを作成し、ネストされた SQL クエリと複雑な結合を記述する必要があります。このアプローチは、コーディングの観点からすぐに扱いにくくなるだけでなく、データの量が増えるにつれてパフォーマンスが急速に低下します。

対照的に、Neptuneのようなグラフデータベースは、何十億もの頂点間の関係を掘り下げることなく照会することができます。

グラフデータベースで何ができますか?

グラフは、アクション、所有権、親子関係、購入の選択、個人的なつながり、家族の結びつきなど、現実世界のエンティティの相互関係をさまざまな方法で表すことができます。

グラフデータベースが使用される最も一般的な領域のいくつかを次に示します。

  • 知識グラフ— ナレッジグラフを使用すると、一般的な質問に答えるために、あらゆる種類の接続情報を整理し、照会することができます。ナレッジグラフを使用して、話題の情報を製品カタログに追加し、に含まれるのようなさまざまな情報をモデル化できます。ウィキデータ

    ナレッジグラフの仕組みと使用場所の詳細については、」の知識グラフAWS

  • 同一性グラフ— グラフデータベースでは、顧客の興味、友人、購入履歴のような情報カテゴリの間の関係を保存し、データをクエリして、パーソナライズされた関連性の高い推奨を行うことができます。

    たとえば、グラフデータベースを使用して、同じスポーツをフォローしている他のユーザーや、購入履歴が似ている他のユーザーが購入した製品に基づいて、ユーザーに製品の推奨を行うことができます。または、共通の友人がいて、お互いはまだ知り合っていない人物を特定し、友人関係の推奨を行うことができます。

    この種のグラフは ID グラフと呼ばれ、ユーザーとのやりとりをパーソナライズするために広く使用されています。詳細については、」アイデンティティグラフAWS。独自のアイデンティティーグラフの作成を開始するには、まずAmazon Neptune を使用した同一性グラフサンプル。

  • 不正グラフ-これは、グラフデータベースの一般的な用途です。クレジットカードの購入や購入場所を追跡して、特徴的でない使用を検出したり、購入者が既知の詐欺事件で使用したのと同じメールアドレスとクレジットカードを使用しようとしているの検出に役立てることができます。ユーザーは、1 つの個人用 E メールアドレスに関連付けられている複数の人や、同じ IP アドレスを共有する別の住所に住んでいる複数の人について確認できます。

    次のグラフを考えます。これは、3 名の人物と ID 関連の情報の関係を示しています。それぞれの人物に、住所、銀行口座、および社会保障番号があります。ただし、Matt および Justin は同じ社会保障番号を共有していることがわかります。これは異常なことで、そのうちの 1 人による不正の可能性を示唆しています。不正グラフへのクエリによって、この種のつながりが明らかになり、確認できます。

    人物と個人情報間の関係を示す図。

    不正グラフとその使用状況の詳細については、」上の不正グラフAWS

  • ソーシャルネットワーキング-グラフデータベースが使用される最初で最も一般的な領域の1つは、ソーシャルネットワーキングアプリケーションにあります。

    たとえば、Web サイトにソーシャルフィードを構築するとします。バックエンドのグラフデータベースを使用して、家族、友人、ユーザーがアップデートに「好き」した人、またユーザーの近くに住むユーザーからの最新のアップデートの反映に結果を表示できます。

  • 運転方向— グラフは、現在のトラフィックと一般的なトラフィックパターンに基づいて、出発点から目的地までの最適なルートを見つけるのに役立ちます。

  • 物流— グラフは、お客様の要件を満たすために利用可能な出荷および流通リソースを使用する最も効率的な方法を特定するのに役立ちます。

  • 診断— グラフは複雑な診断ツリーを表し、観測された問題や障害の原因を特定するために照会できます。

  • 科学的な調査— グラフデータベースを使用して、保存時の暗号化を使用して、科学的なデータや機密性の高い医療情報を保存およびナビゲートするアプリケーションを構築できます。たとえば、疾患と遺伝子の相互関係モデルを保存できます。タンパク質の経路内でグラフパターンを検索して、疾患と関連する可能性がある他の遺伝子を見つけることができます。化学物質をグラフとしてモデル化し、分子構造のパターンに対してクエリを実行できます。異なるシステム内の医療記録の患者データを関連付けることができます。題目別に研究出版物を整理して関連する情報をすばやく見つけることができます。

  • 規制規則:複雑な規制要件をグラフとして保存し、クエリを実行して、日常業務に適用できる状況を検出できます。

  • ネットワークトポロジとイベント— グラフデータベースは、ITネットワークの管理と保護に役立ちます。ネットワークトポロジをグラフとして格納する場合、ネットワーク上にさまざまな種類のイベントを保存および処理することもできます。特定のアプリケーションを実行しているホストの数などの質問に回答できます。特定のホストが悪意のあるプログラムによって侵害されたことを示す可能性のあるパターンを照会し、プログラムをダウンロードした元のホストへの追跡に役立つ接続データを照会できます。

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    Amazon Neptune の使用開始

Amazon Neptune のセットアップと使用の手順を示す 7 つのビデオで構成されています。