グラフデータベース、グラフ理論の基本を解説

2025.01.08 株式会社システムインテグレータ

グラフデータベースは、データ間の複雑な関係性を効率的に処理できる特性があり、SNSやAI、機械学習領域をはじめとしてさまざまな分野での採用が進んでいます。

本記事では、グラフデータベース、およびグラフ理論の基本についてわかりやすく解説します。

グラフ理論とは

まずはグラフデータベースの理解に必要なグラフ理論を解説します。（※グラフ理論における「グラフ」は、円グラフや棒グラフなどの一般的な『グラフ』とはやや異なります。）

グラフ理論は、数学的理論の１つで、点（ノード）と線（エッジ）を使って物事の関係性をモデル化する手法です。この理論は、社会学、計算機科学、ネットワーク分析など、さまざまな分野で利用され、特にデータ間の関係や構造の分析に適しています。

グラフ理論における「グラフ」の例は以下の通りです。都市を点にし、橋を線で表現することで、関係性をモデル化できています。

グラフデータベースは、データエンティティをノード、その関係性をエッジで表現し、それぞれにプロパティ（属性情報）を付加してデータを格納・管理するデータベースです。

ノード：データの対象物（例：人、場所、商品）を表す。

エッジ：ノード間の関係（例：友情、距離、類似性）を表す。

プロパティ：ノードやエッジに付随する属性情報（例：名前、年齢、距離）を表す。

グラフデータベースは、ノード（点）とエッジ（線）を用いてデータ同士の関係を直接的に表現する仕組みです。この構造により、複雑な関係性を持つデータセットでも効率的に管理でき、特に多くの関係性が絡むデータの検索等で力を発揮します。

グラフデータベースは、従来のリレーショナルデータベース（RDB）とは異なる構造と特性を持ち、以下のような特徴があります。

例えば、リレーショナルデータベースがジョイン操作で複数テーブルを結合してデータを取得するのに対し、グラフデータベースではノードとエッジのつながりを直接たどるため、関係性の深いデータでも素早く検索できます。

項目	グラフデータベース	リレーショナルデータベース
データ構造	ノードとエッジでデータを表現し、エンティティとその関係を直感的に表現。	テーブル（行と列）でデータを管理し、エンティティを分割して保存。ジョイン操作で関係性を取得。
関係の管理	データ同士の関係（エッジ）を直接持つため、関係性の検索が高速。	外部キーを用いたテーブル結合で関係性を管理。多数のテーブルにまたがる処理に時間がかかる。
パフォーマンス	関係が複雑であっても、ノードとエッジのトラバースによって効率的な検索が可能。	複雑なデータ関係を持つ大規模データには不向き。
スケーラビリティ	ノードやエッジを追加してもパフォーマンスが比較的劣化しにくい。	データ量が増えるとパフォーマンスが低下しやすい。