RDB(リレーショナルデータベース)と Graph DB(グラフデータベース)の違いを、初心者にも分かりやすく説明します!😊
1️⃣ イメージの違い
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RDBは、データが「エクセルの表」みたいに整理されています。
- 例: ユーザー名や年齢を行と列に分けて管理する感じ。
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Graph DBは、「つながりを描いた地図」みたいなものです。
- 例: 人と人がどんな関係(友達、フォローなど)で結びついているかを線で描いた図。
2️⃣ データの関係性
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RDB:
- データは「表(テーブル)」ごとに分けられていて、表と表を「線で結ぶ」ようにして関係を作ります。
- 例:
- ユーザーテーブル(名前や年齢などを記録)
- 注文テーブル(何を買ったか記録)
- 「この注文は誰のもの?」を結びつけるには「ID」を使います。
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Graph DB:
- データ(ノード)と関係性(エッジ)がセットになっています。
- 例:
- A さん → 「B さんをフォロー」 → B さん
- 「誰が誰とどうつながっているか」が直接記録されているので、地図のように見えます。
3️⃣ 例で理解する:友達関係を記録する場合
RDB
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友達リストを作る表:
ユーザー ID 名前 1 太郎 2 花子 -
友達関係を記録する表:
ユーザー ID 友達 ID 1 2 -
「太郎の友達は誰?」と聞くとき:
- 太郎(ID: 1)の友達 ID を探して、別の表でその名前を探す。
- 計算に少し時間がかかる。
Graph DB
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データを直接描く:
- 太郎 → [友達] → 花子
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「太 郎の友達は誰?」と聞くとき:
- 太郎から直接つながっているノードを探すだけ!
- 地図の線をなぞるように簡単。
4️⃣ 何に向いているか?
タイプ | RDB に向いているケース | Graph DB に向いているケース |
---|---|---|
適用例 | 商品管理、給与計算、予約システムなど | ソーシャルネットワーク、推薦システム、知識マップなど |
関係性の深さ | 関係が浅い(1 対 1、1 対多)のデータに強い | 関係が深い(多対多、何層もつながりがある)データに強い |
データ構造の変更 | データ構造が変わりにくい場合に強い | 関係性がよく変化する場合に強い |
5️⃣ ポイントまとめ
- RDBは、データを「表(テーブル)」形式で扱い、関係性を「計算」で見つける。
- Graph DBは、データの「つながり」そのものを保存し、関係をすぐに見つけられる。
イメージするなら:
- RDB: 「住所録」みたいに、名前と住所が整理されたノート。
- Graph DB: 「相関図」みたいに、誰が誰とつながっているかを線で表現。Graph DB は、特に人や物の関係性を分析したり、複雑なつながりを探すときに便利です! 😊