데이터 간의 관계가 거리 데이터 또는 경로 계산과 같은 데이터 만큼 중요하다면 열 패밀리/큰 테이블 데이터베이스를 사용하지 마십시오.큰 테이블 데이터베이스에서 데이터 관계가 없습니까?
(앤드류 올리버에 의해 기사 Big data woes: Which database should I use?에서 인용)
사람이 무슨 뜻인지 앤드류에 정교한 수 ? 그것은 나에게 완전히 분명하지 않습니다.
대용량 데이터는 일반적으로 데이터베이스가 여러 서버에 분산되어 있음을 의미합니다. 테이블 기반 데이터베이스는 일반적으로 서로 다른 서버에있는 서로 항목을 조인해야 할 때 심각한 확장 문제가 있습니다. 따라서 데이터베이스 항목 간의 연결에 초점을 둔 사용 사례에는 적합하지 않습니다. 또한 쿼리 언어는 연결 분석을 위해 잘 갖추어져 있지 않습니다.
그런 경우 Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스를 사용해야합니다. 그래프 데이터베이스의 장점과 단점은 인용 한 기사에서 자세히 설명합니다. 일반적인 그래프 데이터베이스에 사용
는 지리 공간 문제, 추천 엔진, 네트워크/클라우드 분석 및 생물 정보학을 포함 - 기본적으로, 어디서나 데이터 사이의 관계가 데이터 자체만큼 중요하다.
그래프 데이터베이스를 사용하면 데이터베이스 항목 간의 관계를 쉽게 확인할 수 있습니다. 사용자의 친구 또는 공통 관심사를 가진 모든 사용자와 같은 것을 쉽게 쿼리 할 수 있습니다.