Neo4jではてなブックマークグラフをつくってみた - yubessy.hatenablog.com
最近Neo4jというデータベースに触れる機会がありました。 Neo4jはグラフ構造を扱えるデータベースシステムで、人間関係のネットワークやWebページ間のリンク関係などを扱うのに適しています。 グラフデータベースでは「友達の友達の友達」や「10以上リンクされているページ同士の相互リンク」といった情報を簡単に引き出すことができます。 これらをRDBMSで実現しようとすると何段ものJOINが必要となり、クエリが複雑になって計算量も増えてしまいがちです。 グラフデータベースを使えば、クエリを簡潔に保ち、計算量も抑えることができます。 今回は日頃から利用しているはてなブックマークのデータを使い、Neo4j上にはてブグラフを構築していろいろなクエリを試してみました。 ※はてなブックマークWebおよび公開APIから取得できるデータのみを使用しています。 グラフとは ここでいう「グラフ」はExcelで描
OrientDB the fastest GraphDB available today?
Two days ago I've finished the integration of the last part of the Blueprints: the Index. Now OrientDB can be used as for Neo4J with the entire ThinkerPop stack. This include the Gremlin language as well. First tests shows that OrientDB outperforms Neo4J, the market leader of GraphDB, in all the tests but the iteration (and therefore counting). This is due to the implementation of the Blueprints t
InfoQ: グラフデータベース、NOSQL、Neo4j
VoldemortやTokyo Cabinetといったキー/バリューシステムにおけるモデリングの最小単位はキー/バリューペアになる。そして、BigTableやそのクローンでは可変数の属性をもつタプルに、CouchDBやMongoDBといったドキュメントデータベースではドキュメントになる。これに対しグラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化する。 ここではNOSQLデータベースにおける2つの興味深いポイント、スケーラビリティと複雑さについて詳しく説明する。 1. スケーラビリティ CAP: ACID 対 BASE 従来のデータベースシステムのほとんどは、トランザクションに基づいてデータの完全性を保証する。トランザクションを使うことで、データ管理のあらゆる状況において、データの一貫性を確保している。こうしたトランザクションの性質は、ACID（A
MySQL vs. Neo4j on a Large-Scale Graph Traversal
Loading the Graph The graph data set was loaded both into MySQL and Neo4j. In MySQL a single table was used with the following schema. CREATE TABLE graph ( outV INT NOT NULL, inV INT NOT NULL ); CREATE INDEX outV_index USING BTREE ON graph (outV); CREATE INDEX inV_index USING BTREE ON graph (inV); After loading the data, the table appears as below. The first line reads: “vertex 0 is connec
【ハウツー】組み込み型グラフデータベース「neo4j 1.0」を試してみよう | エンタープライズ | マイコミジャーナル
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