データベースDB実践

グラフデータベースの特徴と適したユースケースの組み合わせとして、最も適切なものはどれか。

ア.グラフDBは時系列データ（センサーログ・株価）の格納に特化しており、時間軸に沿った集計クエリが高速に実行できる。

イ.グラフDBはリレーショナルDBの上位互換で、どんなユースケースにも対応できる万能データベースである。

ウ.グラフDBはテーブルとJOINを使って関係を表現するため、RDBと同じSQLで操作でき、既存システムからの移行が容易である。

エ.グラフDBはノード（頂点）・エッジ（辺）・プロパティでデータを表現し、複雑な関係性の探索（友人の友人・最短経路・推薦）が得意。SNSの人間関係・不正検知・知識グラフに向く。正解

解説

グラフDBは「人間関係図をそのままDBにした」もの。AさんとBさんが友達→ノードがエッジでつながっている。「友達の友達の友達は？」のような深い関係の辿り方が、RDBの多段JOINより圧倒的に速い。

なぜエが正解か

エが正解。グラフDBはNeo4j・Amazon Neptuneが代表例。ノード（エンティティ）をエッジ（関係）でつなぎ、関係の深さを問わず高速トラバーサル（関係の辿り）ができる。SNSの友人推薦・不正取引ネットワーク検出・ナレッジグラフ・サプライチェーン経路探索に強い。

なぜイは間違いか

グラフDBはRDBの上位互換ではなく、関係性探索に特化したデータモデル。構造化された定型データの集計はRDBの方が優れる場合が多い。

なぜウは間違いか

グラフDBはSQLではなくCypher（Neo4j）やGremlinなど専用クエリ言語を使う。テーブルとJOINというモデルはRDBの概念。

なぜアは間違いか

時系列データに特化したのは時系列DB（InfluxDB・TimescaleDB等）の説明。グラフDBの特性ではない。

出典: AI生成問題（学習用）

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