사용해 볼 수 있는 10가지 최고의 그래프 데이터베이스 솔루션

그래프 데이터베이스는 복잡하게 연결된 고밀도 데이터를 저장하고 쿼리하는 데 특화된 데이터 관리 시스템입니다. 그렇다면, 어떤 상황에서 그래프 데이터베이스를 활용해야 할까요? 이 질문에 대한 해답을 찾기 위해 심층적으로 알아봅시다.

오늘날 "데이터는 새로운 석유"라는 말이 있을 정도로, 모든 조직의 성장은 데이터를 효과적으로 저장하고 활용하는 방법에 크게 좌우됩니다. 매일 250경 바이트에 달하는 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있으며, 이러한 데이터의 효율적인 저장과 관리를 위한 안정적인 시스템과 데이터 웨어하우스가 필수적입니다. 초창기에는 관계형 데이터베이스가 주로 사용되었지만, 데이터의 양과 유형이 급격하게 변화함에 따라 비디오, 오디오, 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 저장할 필요성이 대두되었습니다.

이러한 변화는 SQL, NoSQL 데이터베이스, Hadoop, 그리고 그래프 데이터베이스와 같은 다양한 데이터 관리 솔루션의 발전을 촉진했습니다. 각 솔루션은 고유한 사용 사례를 가지며, 서로 다른 데이터 형식을 처리합니다. 그래프 데이터베이스는 특히 데이터 작업의 간소화와 효과적인 저장을 위해 개발되었습니다.

그래프 데이터베이스란 무엇인가?

그래프는 노드와 엣지(간선)로 구성된 데이터 구조입니다. 일반적으로 데이터베이스는 데이터와 데이터 간의 관계를 저장하는 테이블의 모음으로 생각할 수 있습니다. 반면 그래프 데이터베이스는 데이터를 노드에 저장하고, 데이터 간의 관계를 엣지 형태로 저장하는 특수한 데이터베이스입니다. 이는 실시간 쿼리를 처리하고 엔터티 간의 다대다 관계를 효과적으로 관리하는 데 매우 유용합니다.

널리 사용되는 그래프 데이터 모델에는 속성 그래프와 RDF 그래프가 있습니다. 분석 및 쿼리는 주로 속성 그래프를 사용하여 수행되며, 데이터 통합은 RDF 그래프를 통해 이루어집니다. 이 두 그래프의 주요 차이점은 RDF 그래프가 주어, 술어, 목적어의 세 가지 요소로 표현된다는 점입니다.

그래프 데이터베이스에서 데이터는 노드에 저장되며, 노드 간의 관계는 엣지 형태로 표현됩니다. 그래프의 엣지는 유향(단방향) 또는 무향(양방향)일 수 있습니다. 쿼리 처리는 그래프를 순회하는 방식으로 이루어집니다. 이를 통해 한 노드에서 다른 노드로의 경로, 노드 간의 거리, 패턴 찾기, 그래프 내 루프 및 클러스터 형성 가능성 등을 효과적으로 탐색할 수 있습니다.

그래프 데이터베이스의 활용 분야

그래프 데이터베이스는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 특히 사기 탐지 분야에서 큰 효과를 발휘합니다. 여기서 노드는 개인의 이름, 주소, 생년월일 등이 될 수 있으며, 사기성 IP 주소나 장치 번호 등이 될 수도 있습니다. 사기성 노드가 일반 노드와 상호 작용할 때 링크가 형성되고, 이러한 링크를 통해 의심스러운 활동을 식별할 수 있습니다.

소셜 미디어 웹사이트는 그래프 데이터베이스를 사용하여 사용자가 연결하고 싶어하는 사람을 추천하고, 관심 있을 만한 콘텐츠를 제공합니다. 이러한 기능은 데이터베이스에서 그래프 순회를 통해 구현됩니다.

또한, 네트워크 매핑, 인프라 관리, 구성 항목 등도 그래프 데이터베이스를 사용하여 효율적으로 저장하고 관리할 수 있습니다.

그래프 데이터베이스 vs. 관계형 데이터베이스

그래프 데이터베이스에서는 행과 열로 구성된 테이블이 노드와 엣지로 대체됩니다. 데이터 간의 관계는 그래프 데이터베이스의 엣지에 저장되는 반면, 관계형 데이터베이스는 외래 키와 다른 테이블을 사용하여 테이블 간의 관계를 저장합니다. 그래프 데이터베이스에서는 데이터를 추출하거나 쿼리할 때 복잡한 조인이 필요하지 않지만, 관계형 데이터베이스에서는 그렇지 않습니다.

관계형 데이터베이스는 트랜잭션과 관련된 사용 사례에 최적화되어 있지만, 그래프 데이터베이스는 관계가 많고 데이터 집약적인 애플리케이션에 더 적합합니다. 또한, 그래프 데이터베이스는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 모두 지원하지만, 관계형 데이터베이스는 고정된 스키마가 필요합니다.

그래프 데이터베이스는 동적인 요구 사항에 유연하게 대응할 수 있는 반면, 관계형 데이터베이스는 일반적으로 알려진 정적인 문제에 주로 활용됩니다.

이제, 시중에서 이용 가능한 최고의 그래프 데이터베이스 솔루션을 살펴보겠습니다.

케이리(Cayley)

케이리는 아파치 2.0 라이선스 하에 개발된 오픈 소스 그래프 데이터베이스입니다. Go 언어로 구축되었으며, 연결된 데이터에서 작동하도록 설계되었습니다. 구글의 Freebase와 지식 그래프를 구축하는 데 사용되었으며, Gremlin 기반 그래프 객체를 사용하여 MQL 및 JavaScript와 같은 다양한 쿼리 언어를 지원합니다.

케이리는 사용하기 쉽고, 빠르며, 모듈식 디자인을 가지고 있습니다. LevelDB, MongoDB, Bolt와 같은 다양한 백엔드 저장소를 통합하고 상호 작용할 수 있습니다. 또한 Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, JavaScript, Clojure 등 다양한 언어로 작성된 타사 API를 지원합니다. Docker 및 Kubernetes 환경에 배포할 수 있으며, 정보 기술, 컴퓨터 소프트웨어, 금융 서비스 분야에서 주로 활용됩니다.

아마존 넵튠(Amazon Neptune)

아마존 넵튠은 고도로 연결된 데이터 세트에서 탁월한 성능을 발휘하는 완전 관리형 그래프 데이터베이스입니다. 안정적이고 안전하며, 개방형 그래프 API를 지원합니다. 수십억 개의 관계와 쿼리 데이터를 매우 짧은 대기 시간으로 처리할 수 있습니다.

넵튠의 그래프 데이터 모델은 주제(S), 술어(P), 객체(O), 그래프(G)의 4가지 위치로 구성됩니다. 각 위치는 소스 노드, 대상 노드, 이들 간의 관계, 그리고 속성을 저장하는 데 사용됩니다. 또한, 읽기 쿼리 실행 속도를 향상시키는 캐시를 사용합니다. 데이터는 DB 클러스터 형태로 저장되며, 각 클러스터는 기본 DB 인스턴스와 읽기 전용 복제본으로 구성됩니다. IAM 인증, SSL 인증 및 로그 모니터링을 통해 높은 보안 수준을 제공하며, 다른 소스의 데이터를 Amazon Neptune으로 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다. 또한, 복제본과 주기적인 백업을 통해 데이터 복원력을 보장합니다. Herren, Onedot, Juncture, Hi Platform 등의 기업에서 넵튠을 사용하고 있습니다.

네오포제이(Neo4j)

네오포제이는 확장 가능하고 안전하며, 주문형으로 안정적인 그래프 데이터베이스입니다. Java로 구축되었으며, 쿼리 언어로 사이퍼(Cypher)를 사용합니다. 볼트(Bolt) 프로토콜을 사용하며, 모든 트랜잭션은 HTTP 엔드포인트를 통해 발생합니다. 다른 관계형 데이터베이스에 비해 쿼리 응답 속도가 훨씬 빠르며, 복잡한 조인의 오버헤드가 없습니다. 데이터 세트 크기가 크고 연결성이 높을 때 최적화가 잘 작동합니다. 관계형 데이터베이스의 ACID 속성과 그래프 저장의 장점을 결합했습니다.

네오포제이는 드라이버를 통해 Java, .NET, Node.js, Ruby, Python 등 다양한 언어를 지원합니다. 그래프 데이터 과학, 분석 및 머신 러닝 워크플로에도 사용됩니다. 네오포제이 아우라 DB(Neo4j Aura DB)는 내결함성과 완전 관리형 클라우드 그래프 데이터베이스입니다. Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung 등 다양한 기업에서 네오포제이를 활용하고 있습니다.

아랑고DB(ArangoDB)

아랑고DB는 오픈 소스 다중 모델 데이터베이스입니다. 다중 모델 접근 방식을 통해 사용자가 선택한 쿼리 언어로 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 아랑고DB의 노드와 엣지는 JSON 문서이며, 모든 문서에는 고유한 ID가 있습니다. 두 노드 간의 관계는 엣지 형태로 표현되며, 역시 고유한 ID가 저장됩니다. 해시 인덱스를 사용하여 빠른 성능을 제공합니다.

데이터베이스의 순회, 조인 및 검색 성능이 향상되었으며, 다양한 아키텍처에 대한 설계, 확장 및 적응이 용이합니다. 특징 추출 및 고급 검색과 같은 복잡한 데이터 과학 작업에서 중요한 역할을 합니다. 아랑고DB는 클라우드 기반 환경에서 실행할 수 있으며, Mac OS, Linux, Windows와 호환됩니다. LDAP 인증, 데이터 마스킹 및 암호화 알고리즘을 통해 데이터 보안을 보장합니다. 위험 관리, IAM, 사기 탐지, 네트워크 인프라, 추천 엔진 등 다양한 분야에서 사용됩니다. Accenture, Cisco, Dish, VMware 등의 기업에서 아랑고DB를 사용하고 있습니다.

데이터스택(DataStax)

데이터스택은 아파치 카산드라(Apache Cassandra)에 기반한 NoSQL 클라우드 서비스형 데이터베이스입니다. 확장성이 뛰어나고 클라우드 네이티브 아키텍처를 사용하며, 높은 신뢰성과 보안을 제공합니다. 데이터스택에 저장된 모든 문서에는 데이터를 쉽게 검색하고 찾을 수 있도록 인덱스가 생성됩니다. 인덱싱된 데이터 위에 샤드가 생성됩니다. 다양한 데이터 소스를 사용하여 Datastax Enterprise 도구, Kafka, Docker로 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

소스에서 수집된 데이터는 Hadoop 생태계와 데이터스택으로 전송됩니다. Hadoop은 데이터스택과 상호 작용하여 보안, 운영, 데이터 접근, 관리를 관리합니다. 데이터는 데이터스택 개발 및 운영 도구를 사용하여 구체화됩니다. 분석된 정보는 통계 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션, 보고 등에 활용됩니다. 클라우드 기반이므로 사용한 만큼 비용을 지불하는 합리적인 가격 정책을 제공합니다. Verizon, CapitalOne, TMobile, Overstock 등의 기업에서 데이터스택을 사용하고 있습니다.

오리엔트DB(OrientDB)

오리엔트DB는 데이터를 효율적으로 관리하고 시각적 표현을 생성하는 데 도움을 주는 그래프 데이터베이스입니다. 다중 모델 그래프 데이터베이스이며 Java로 구축되었습니다. 키-값 쌍, 문서, 객체 모델 등의 형태로 데이터를 저장합니다. 그래프 편집기, 스튜디오 쿼리, 명령줄 콘솔의 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

그래프 편집기는 데이터를 시각화하고 상호 작용하는 데 사용됩니다. 스튜디오 쿼리 인터페이스는 쿼리를 실행하고 그림 및 표 형식으로 즉시 결과를 제공합니다. 명령줄 콘솔은 오리엔트DB에서 데이터를 쿼리하는 데 사용됩니다. 읽기 및 쓰기 작업을 수행할 수 있는 여러 서버가 있는 분산 아키텍처를 가지고 있으며, 복제본 서버는 읽기 및 쿼리 작업을 처리합니다. 인덱싱을 지원하며 ACID를 준수합니다. Comcast Corporation, Blackfriars Group 등의 기업에서 오리엔트DB를 사용하고 있습니다.

디그래프(Dgraph)

디그래프는 GraphQL을 지원하는 클라우드 그래프 데이터베이스입니다. Go 언어로 개발되었으며, 동시 쿼리 처리를 최대화하여 네트워크 호출을 최소화하고 대기 시간을 줄입니다. 디그래프와 GraphQL의 원활한 통합은 GraphQL 백엔드 애플리케이션을 쉽게 개발하는 데 도움을 줍니다.

GraphQL 변형은 데이터베이스 및 데이터 파이프라인과 상호 작용하는 Lambda 함수를 통해 전달되어 쿼리 처리를 단순화합니다. 수평 확장이 가능하며, 쿼리와 데이터가 증가하면 리소스 수를 늘릴 수 있습니다. JWT 기반 권한 부여, 데이터 시각화 도구, 클라우드 인증, 데이터 백업 등 다양한 기능을 제공합니다. Intuit, Intel, Factset 등의 기업에서 디그래프를 활용하고 있습니다.

타이거그래프(Tigergraph)

타이거그래프는 C++로 개발된 속성 그래프 데이터베이스입니다. 확장성이 뛰어나고 고도로 연결된 데이터에 대한 고급 분석을 수행합니다. 데이터 저장을 위한 기본 그래프 구조와 데이터 처리를 위한 그래프 처리 엔진을 사용합니다. 데이터베이스는 디스크와 메모리에 저장되며, 빠른 검색을 위해 CPU 캐시도 활용합니다. 병렬 데이터 처리를 위해 Map Reduce 기능을 사용합니다.

매우 빠르고 확장성이 뛰어나며, 병렬 계산을 수행하고 실시간 업데이트를 제공합니다. 데이터 압축 기술을 사용하여 데이터를 10배 압축합니다. 서버 간에 데이터를 자동으로 분할하여 사용자가 수동으로 데이터를 분할하는 데 필요한 시간과 노력을 줄여줍니다. 가정 사기 탐지, 공급망 관리, 건강 관리 개선 등에 사용됩니다. JPorgan Chase, Intuit, United Health Group 등의 기업에서 타이거그래프를 사용하고 있습니다.

알레그로 그래프(AllegroGraph)

알레그로 그래프는 엔티티-이벤트 지식 그래프 기술을 사용하여 고도로 연결되고 복잡하며 밀도가 높은 데이터에 대한 분석 및 의사 결정을 수행합니다. 데이터는 그래프의 노드에 JSON 및 JSON-LD 형식으로 저장됩니다. REST 프로토콜 아키텍처를 사용하며, 특정 기준에 따라 데이터를 분할하고 여러 지식 기반 저장소에 분산하여 대규모 데이터 세트를 처리합니다.

이러한 기능은 알레그로 그래프의 FedShard 기능 덕분입니다. 쿼리 실행은 연합과 지식 기반 저장소를 결합하여 수행됩니다. XML 스키마 유형을 지원하고 트리플 인덱스를 사용합니다. 위도 및 경도와 같은 지리 공간 데이터와 날짜, 타임 스탬프 등과 같은 시간 데이터를 저장합니다. Windows, Mac, Linux와 호환되며, 사기 탐지, 건강 관리, 엔티티 식별, 위험 예측 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

스타독(Stardog)

스타독은 그래프 데이터 가상화를 수행하여, 데이터를 새로운 저장 위치에 물리적으로 복사하지 않고도 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크의 데이터를 연결하는 그래프 데이터베이스입니다. RDF 개방형 표준을 기반으로 하며, 정형, 반정형, 비정형 데이터를 모두 지원합니다. 이러한 유연성은 지식 그래프와 가상화를 결합하여 제공됩니다.

스타독은 AI 기반 추론 엔진을 사용하여 쿼리 결과를 효율적으로 처리하고 제공합니다. ACID를 준수하는 그래프 데이터베이스이며, 동시 읽기 및 쓰기를 지원합니다. 최첨단 아키텍처를 통해 복잡한 쿼리를 쉽게 처리할 수 있습니다. IT 자산 관리, 데이터 관리 및 분석에 사용되며, 고가용성을 제공합니다. Cisco, eBay, NASA, Finra 등의 기업에서 스타독을 사용하고 있습니다.

마무리

그래프 데이터베이스는 다대다 관계를 쉽게 쿼리하고 데이터를 효과적으로 저장하는 데 매우 유용합니다. 확장 가능하고 안전하며, 다양한 타사 도구, API, 언어와 통합이 가능합니다. 최근에는 클라우드와 통합되어 최고의 성능을 제공하며, 복잡한 조인을 간단한 쿼리로 단순화하여 개발자가 쉽게 작업할 수 있도록 돕습니다. IoT 및 빅 데이터와 같은 데이터 집약적인 작업에 적합하며, 앞으로도 지속적으로 발전하고 다양한 사용 사례로 확장될 것으로 기대됩니다.