그래프 데이터베이스

컴퓨팅에서 그래프 데이터베이스(graph database, GDB^[1])는 시맨틱 쿼리를 위해 노드, 엣지, 프로퍼티와 함께 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현하고 저장하는 데이터베이스이다. 이 시스템의 주 개념은 그래프(엣지 또는 관계)이며 스토어에 직접 데이터 항목들의 관계를 정한다. 이러한 관계들은 스토어 안의 데이터가 함께 직접 연결될 수 있게 해준다.

그래프 데이터베이스는 일반적인 그래프를 표현한다는 점에서 1970년대의 네트워크 모델 데이터베이스와 비슷하지만 네트워크 모델 데이터베이스는 더 낮은 수준의 추상화로써 동작하며^[2] 일련의 엣지 간의 용이한 횡단이 불가능하다.^[3]

그래프 데이터베이스는 그래프 이론에 기반을 두며 노드, 엣지(edge), 프로퍼티를 갖추고 있다.

• 노드(node): 추적 대상이 되는 사람, 기업, 계정 등 의 실체를 대표한다. 관계형 데이터베이스의 레코드, 관계, 로우, 도큐먼트 데이터베이스의 도큐먼트와 개념이 거의 동등하다.
• 엣지(edge): 그래프(graph)나 관계(relationship)이라고도 하며 노드를 다른 노드에 연결하는 선이며 관계를 표현한다.
• 프로퍼티(property): 노드의 정보와 밀접한 관련이 있다. 이를테면 위키백과가 노드 중에 하나라면 위키백과의 어떠한 관점이 주어진 데이터베이스에 밀접한 관련이 있느냐에 따라 웹사이트, 참고 문헌, w로 시작하는 낱말과 같은 프로퍼티에 묶여있을 수 있다.

그래프 데이터베이스 이전에 1960년대 중순 IBM의 IMS 등의 내비게이셔널 데이터베이스는 자체적인 계층형 모델에서 트리 계열 구조를 지원하였으나 엄격한 트리 구조는 가상 레코드로 우회가 가능하였다.^[4][5]

그래프 구조는 1960년대 말에 네트워크 모델 데이터베이스에서 표현할 수 있었다. 1959년에 코볼을 정의했던 CODASYL은 1969년 네트워크 데이터 언어(Network Database Language)를 정의했다.

레이블이 붙은 그래프들은 1980년대 중순부터 논리 데이터 모델(Logical Data Model) 등 그래프 데이터베이스에서 표현할 수 있었다.^[2][6]

1990년대 초에 그래프 데이터베이스의 여러 개선점들이 모습을 드러냈으며 1990년대 말에는 웹 페이지를 색인화하는 노력과 더불어 가속화되었다.

2000년대 중순에서 말 즈음에 Neo4j, 오라클 스페셜 앤드 그래프와 같은 상용 ACID 그래프 데이터베이스들의 이용이 가능하게 되었다.

2010년대에 수직 스케일링이 가능한 상용 ACID 그래프 데이터베이스의 이용이 가능하게 되었다. 더 나아가, SAP HANA는 그래프 데이터베이스에 인메모리와 컬럼화 기술을 도입하였다.^[7] 또, 2010년대에 그래프 모델을 지원했던 멀티 모델 데이터베이스들(및 관계형 데이터베이스나 도큐먼트 지향 데이터베이스 등의 기타 모델)이 등장하였으며 이를테면 OrientDB, ArangoDB, 마크로직(7.0 버전부터) 등이 있다.

한국의 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업으로는 비트나인이 있으며, 2017년 1월 AgensGraph v.1.0을 출시하였다.^[8]

저명한 그래프 데이터베이스 목록은 다음과 같다:

• NoSQL
• 객체 지향 데이터베이스