グラフ構造でデータを保存する 新しいタイプのデータベース
GraphDBの驚異的なパフォーマンス
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驚異的なパフォーマンス
もともとMySQL（Relational Database）にて実装していた永続化層をLimGraph（Graph Database）に置き換えたことによるパフォーマンスの違いを計測しています。 アプリケーション層をJavaで実装する場合、LimGraphを同一プロセス内の組み込みデータベースとして利用できるため、さらなるパフォーマンスの向上を見込むことができます。
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スケーラビリティとハイパフォーマンスを重視した
マルチモデルデータベースLimGraph StudioはLimGraphによって保存されたデータをメンテナンスするためのツールです。データベースの状態を直接参照することが可能です。
4つの特長
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BETTER PERFORMANCE
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グラフDBは各ノード間へのリレーションを接続元ノードが、接続先ノードへのポインタを直接保持することにより実現することで、データ結合のコストが極めて低くなるように設計されています。RDBMSもインデックスにより結合によるコストを最適化しようと努力していますが、直接結合させるグラフDBと比べるとその差は歴然です。
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GRAPH DB
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RELATIONAL DB
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FLEXIBILITY
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グラフDBはRDBMSのような厳格なデータ構造の事前定義すなわちスキーマが必須ではありません。エンティティのプロパティは容易に追加、削除をすることが可能です。これは、個々のエンティティのプロパティが完全に一致しないデータを表現する上で非常に有益です。RDBMSでこのようなデータを表現しようとすると極めて複雑なテーブル構造にするか、多くのNULL値を保持するカラムを用意することになります。
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GRAPH DB
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RELATIONAL DB
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EASIER DATA MODELING
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グラフDBは業務データをより直感的にモデリングできます。RDBMSの場合、業務仕様に応じて、より抽象度の高い概念モデリングをした後でRDB特有の構造に合わせてテーブル構造を設計し、正規化していく必要性があります。これに対してグラフDBはエンティティとその属性およびエンティティ間の関係性を直接的に表現できるため、概念モデルからグラフDBに合わせたデータモデリングを比較的に容易に行うことができます。
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GRAPH DB
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RELATIONAL DB
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NO PAINFUL QUERY
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RDBMSではデータ構造を正規化するためにテーブルが増加しやすい性質があります。テーブル数が増えるほど、そのデータにアクセスするための言語であるSQLは大きく、複雑化する傾向があり、このことが、システム開発の効率を著しく下げる要因となります。グラフデータベースは、より直感的なデータアクセスを可能にします。LimGraphでは、プログラム内でオブジェクトを扱うのと同じ形で、データを読み書きすることができるため、システム開発の効率を飛躍的に高めます。
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GRAPH DB
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RELATIONAL DB
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エンタープライズ機能
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データ暗号化
- AES
- DES
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管理ツール
- バックアップ・リストア
- データ管理ツール
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モデル
- Property Graph
- RDF
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クエリー言語
- TinkerPop Gremlin
- SPARQL
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