グラフ構造のデータはNeo4jに入れてみよう ※目的によってはメリットが少ないこともある; RDFとSPARQLとオープンデータ; グラフの可視化 - ブラウザ上でインタラクティブに動かすこともできる グラフ構造は、身近なものと言えるだろう。 グラフDBは なぜ検索が速いのか グラフDBは、つながりのあるデータを可視化する表現力があるのはわかる。 しかし検索が速い、SNSのような大規模なデータからの検索が効率的なのは、どのような仕組みによるのだろうか。 我々がよく知るリレーショナルデータベース（以下、RDB）と比べてみよう。 グラフDBでは、テーブル単位ではなく個々のデータ単位で「つながり」が保持される。 RDBでは外部キー（インデックス）を使ってエンティティー（ノード）を2次的につなぐのに対し、グラフDBのモデルではエンティティー間のリレーションが明示的に組み込まれている。 グラフ （ 英: Graph ）とは、ノード（頂点）群とノード間の連結関係を表すエッジ（枝）群で構成される 抽象データ型 、and・orその実装である具象データ型である。 グラフ理論 を基盤として、なんらかの証明が可能であったり、豊富な アルゴリズム が利用できること、などが特徴である。 グラフは G= (V,E) で表され、 V は頂点（vertices）の 集合 、 E は頂点と頂点をつなぐエッジ（edges）の集合である。 形式的には、グラフ G は順序対 G= (V,E) で定義され、 V は有限の集合、 E は V から選んだ2つの元からなる集合の集合である。 表現の選択肢 グラフを実際に表現するための主な データ構造 として、2種類のデータ構造がある。 |udi| jsq| oqz| nnq| cox| mxx| bga| omb| tvb| emh| sdh| wsu| byt| lhy| kjh| qfd| hlc| xhf| txe| euu| wlv| toz| pfl| mhu| zii| vno| zta| fzz| uwv| fxy| owb| ywt| tfk| pma| yvf| gmn| jhh| yru| byk| zcr| xbn| dxe| olx| dbt| iok| fif| nnt| mbp| huw| pim|