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ベクトル・データベース vs グラフ・データベース

Aug 03, 20241 分で読めます

この記事では、ベクターデータベースとグラフデータベースを包括的に比較し、その基本的な違い、強み、理想的なアプリケーションを理解するのに役立ちます。

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データ主導の世界では、膨大な量の情報を効率的に管理、保存、分析する能力が重要になっています。データの複雑さと量が増大するにつれて、従来のデータベースシステムでは現代の要件を満たすことが難しくなっています。そのため、特定のシナリオやデータタイプに特化したデータベース・テクノロジーが登場してきました。

そのようなデータベース技術として近年注目されているのが、ベクターデータベースとグラフデータベースである。どちらも複雑なデータ構造を扱うための強力な機能を提供する一方で、それぞれ異なる目的を持ち、異なるユースケースを得意としています。

この記事では、ベクターデータベースとグラフデータベースを包括的に比較し、その基本的な違いや強み、理想的なアプリケーションを理解する手助けをします。両データベースの特徴、クエリメカニズム、パフォーマンス特性について理解することで、どちらのデータベース技術がお客様のニーズに最も適しているか、十分な情報を得た上で判断することができるようになります。まずはベクターデータベースから見ていきましょう。

ベクターデータベースとは？

ベクトルデータベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、高次元のベクトルデータを効率的に保存、管理、照会するために設計された特殊なデータベースシステムです。これらのデータベースはデータ点を多次元空間の数学的ベクトルとして表現します。各次元はデータの特定の特徴や属性に対応している。下の画像を見てください。ベクトル・データベースがどのように高次元空間のさまざまなオブジェクトを表現するかを示しています。

図1-ベクトル・データベースにおけるデータ表現](https://assets.zilliz.com/Fig_1_Data_representation_in_a_vector_database_28e36a7b79.png)

この図では、各項目は数値のベクトルとして符号化されている。この場合、右上に示されているように、300 DIMENSION VECTOR REPRESENTATIONである。点の配置は意味的な関係を反映しており、似たような概念が集まっています（BOATSとSHIPSが近くにあることに注目してください）。この空間的配置により、ベクトル空間における相対的な位置に基づいて、データポイント間の類似性を迅速かつ正確に比較することができる。機械学習、人工知能、複雑なデータ分析を含むアプリケーションに最適です。

主な特徴

1.高次元データのサポート：ベクターデータベースは数百から数千次元のデータを効率的に扱うことができる。

2.効率的な類似検索：与えられたクエリ・ベクトルに最も類似したアイテムを素早く見つける](https://zilliz.com/learn/vector-similarity-search)ことに優れている。

3.近似最近傍(ANN)アルゴリズム：これらのデータベースは、検索速度と精度のバランスを取るために、しばしばANNアルゴリズムを使用する。

4.インデックス構造：HNSW(Hierarchical Navigable Small World)](https://zilliz.com/learn/hierarchical-navigable-small-worlds-HNSW)やIVF(Inverted File)のような特殊な索引付け方法が、検索性能を最適化するために使用される。

HNSWベクトルインデックス｜ベクトルデータベースの基礎

5.**スケーラビリティベクターデータベースは、大規模なデータセットと大量のクエリを扱うように設計されている。

一般的な使用例

ベクトルデータベースがどのようなもので、どのような特徴があるのかがわかったところで、実際のさまざまな場面でどのように適用されているのかを見ていきましょう。

1.レコメンデーションシステム**：ベクターデータベースは、ユーザーの嗜好や行動に基づいて、製品やコンテンツ、サービスを提案することに優れている。例えば、ストリーミングサービスでは、ユーザーの視聴履歴やコンテンツの特徴をベクトルに符号化することができる。ユーザーがある番組を見終わると、システムはベクトル・データベースに素早く照会して類似のコンテンツを見つけ、視聴者を飽きさせないようパーソナライズされた提案を行うことができる。

2.画像・動画検索**：視覚的に類似した画像やビデオフレームを見つける能力は、ベクトルデータベースのもう一つの強みである。これは逆画像検索によって行われる。例えば、Pinterestのようなソーシャルメディアプラットフォームは、ユーザーが画像をアップロードしたり、画像の一部を選択したりするビジュアル検索機能を実装している。プラットフォームはこの入力をベクトルに変換し、視覚的に類似したコンテンツをデータベースから検索する。これによってユーザーは、テキストの説明だけに頼るのではなく、視覚的な入力に基づいて関連する画像、製品、アイデアを発見することができる。

3.自然言語処理（NLP）： NLPでは、ベクトル・データベースが意味検索、テキスト分類、言語翻訳を容易にする。最新の検索エンジンは、ユーザーのクエリとウェブコンテンツの両方をベクトル埋め込みに変換し、エンジンが単なるキーワードではなく、意味的な意味にマッチするようにします。

4.異常検知：ベクターデータベースは不正検知やシステム監視のために異常なパターンを特定する。金融分野では、銀行が取引の詳細（金額、場所、時間、加盟店の種類など）をベクトルに符号化することがある。システムは、新しい取引をベクトル・データベースに保存された過去のパターンと迅速に比較することができる。典型的なユーザー行動から著しく逸脱した取引は、レビューのためにフラグが立てられる。

ベクトル・データベースは数多く存在するが、その信頼性はそれぞれ異なる。Githubのスター数で最も人気のあるベクターデータベースはMilvusで、フルマネージドクラウド版もある。他のベクターデータベースはChroma、Valdなどです。

ベクターデータベースを理解したところで、次はグラフデータベースを見てみよう。

グラフデータベースとは？

グラフデータベースとは、グラフ構造を用いてデータを保存、管理、照会するために設計された特殊なデータベースシステムである。これらのデータベースは、データをノード（実体）とエッジ（実体間の関係）として表現し、複雑に相互接続されたデータの効率的な探索と分析を可能にします。下の画像を見てほしい。グラフ・データベースが異なるエンティティ間の関係をどのように表現するかを示している。

図2- グラフ・データベースにおけるデータ表現](https://assets.zilliz.com/Fig_2_Data_representation_in_a_graph_database_d07f277aeb.png)

上の図では、人と住所を表すノードが相互に接続されたネットワークがある。桃色のノードは個人を表し、銀色のノードは住所を表す。これらのノードを結ぶ線は関係を示し、人と人の間には "friends with "、人と住所の間には ""lives at "といったラベルが付けられている。この構造により、実世界の関係を直感的にモデリングでき、これらの接続に基づく強力なクエリ機能が可能になります。たとえば、グラフの関連するエッジをたどることで、ジョンの友人ネットワークを簡単にたどったり、ジョージの住所を調べたりすることができます。

主な特徴

関係優先のアプローチ：グラフデータベースはデータポイント間のつながりを優先するため、高度に相互接続されたデータに最適です。

2.柔軟なスキーマ：あらかじめ定義されたスキーマを必要とせず、変化するデータ構造に容易に適応できる。

3.効率的なトラバーサル：グラフ・データベースは、複雑なリレーションシップを素早くナビゲートすることに優れています。

4.ネイティブなグラフ処理：最短パスの計算や中心性の測定など、グラフ処理に最適化された特殊なアルゴリズムを使用。

5.ACID準拠：多くのグラフデータベースは、データの整合性のために ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) プロパティをサポートしている。

一般的な使用例

グラフデータベースがどのようなもので、どのような特徴があるのかを理解した上で、実際の様々なシナリオにどのように適用されるのかを探ってみよう。

**ソーシャルネットワーク分析グラフ・データベースは、社会的なつながりをモデル化し分析するのに理想的である。例えば、ソーシャル・メディア・プラットフォームでは、グラフ・データベースを使用して、ユーザーのプロフィールをノードとして、友人関係をエッジとして保存することができる。この構造により、効率的な友人推薦、影響力分析、ネットワーク内のコミュニティ検出が可能になる。

**不正検知金融分野では、グラフ・データベースは複雑な不正パターンを発見することができる。取引、口座、個人を相互接続されたノードとして表現することで、従来のシステムでは気づかれないような不審な行動が明らかになる。例えば、銀行がグラフデータベースを使うことで、マネーロンダリングを示唆するような循環的な資金の流れや異常な接続パターンを特定することができる。

**ナレッジ・グラフGoogleのような企業は、実世界の実体やその関係を表すナレッジ・グラフにグラフ・データベースを利用している。これにより、よりインテリジェントな検索結果が可能になり、グーグルのインフォメーション・ボックスのような機能も強化される。

サプライチェーン・マネジメント：グラフ・データベースは複雑なサプライ・ネットワークをモデル化し、製造業者から最終消費者までの商品の流れを追跡します。これにより、企業はルートを最適化し、ボトルネックを特定し、what-if 分析を実行して、サプライチェーンの効率性と回復力を向上させることができる。

人気のあるグラフ・データベースはいくつかあり、それぞれに強みがある。Neo4j、Amazon Neptune、JanusGraph、OrientDB、WhyHowなどである。

ベクトル・データベースとグラフ・データベースでは、保存するデータが異なることはもうお分かりだろう。しかし、両者の違いはこれだけではない。

ベクターデータベースとグラフデータベースの主な違い

ベクターデータベースとグラフデータベースの基本的な違いを理解することは、特定のデータニーズに適したテクノロジーを選択する上で非常に重要である。様々な角度から比較してみましょう：

データ構造とストレージ

データの表現と保存は、あらゆるデータベース技術の基礎を形成する。ベクトル・データベースでは、データ・ポイントは高次元のベクトルとして表現され、それぞれがデータの複数の属性を捉えている。

**ベクトル・データベース

ベクトル・データベースは、データを高次元のベクトルとして表現する。各ベクトルはデータの様々な属性に対応する複数の次元から構成される。例えば、ベクトルは画像の特徴をエンコードし、各次元は色やテクスチャのような特定の特徴を表します。
ストレージ：**これらのデータベースは、反転ファイルや階層型ナビゲーシブルスモールワールド（HNSW）グラフなど、高次元データに最適化された特殊なデータ構造にベクトルを格納する。
ベクトルデータベースにおけるデータ検索は、類似検索に基づいている。クエリ・ベクトルが与えられると、データベースはベクトル空間内でそのベクトルに最も近いベクトルを素早く見つけて返す。多くの場合、速度と精度のバランスをとるために近似最近傍（ANN）アルゴリズムを使用する。

対照的に、グラフデータベースはデータをノードとエッジとして表現するため、相互接続されたエンティティやその関係をモデル化するのに理想的です。

**グラフ・データベース

グラフデータベースはデータをノードとエッジとして表現する。ノードはエンティティに対応し、エッジはエンティティ間の関係を表す。このモデルは、ソーシャルネットワークや交通マップのような複雑な相互関係を持つデータに対して特に直感的である。
データはグラフ構造で保存され、ノードとエッジは効率的なトラバーサルとクエリ処理のためにインデックス化されることが多い。多くのグラフデータベースは、隣接リストや行列表現を使用して関係を管理している。
アクセス:**グラフデータベースにおけるクエリは、グラフの走査に重点を置く。クエリは、グラフ内に格納された豊富な関係データを活用しながら、パス、サブグラフ、または接続されたコンポーネントを見つけることを含む。

クエリーと検索

データが構造化され、格納されると、次に重要なのは、このデータをいかに効率的に照会・検索できるかという点です。ベクターデータベースは、推薦システムのようなアプリケーションにとって重要な類似性検索に優れています。

**ベクターデータベース

クエリの種類：** ベクトルデータベースは、クエリベクトルに最も近い近傍ベクトルを見つけるような類似性検索に最適化されている。このようなクエリは、異常検知のようなアプリケーションでは極めて重要である。
インデックス作成メカニズム:** ベクターデータベースは、HNSWや転置ファイルのような特殊なインデックス作成方法を使用し、類似性検索を迅速化する。これらのインデックス作成技術は、速度と精度のバランスをとりながら、高次元データの効率的な検索を可能にする。

一方、グラフデータベースは、最短経路計算のような関係ベースのクエリで威力を発揮する。

**グラフ・データベース

グラフデータベースは、最短経路計算、パターンマッチング、ネットワーク分析など、関係や経路を含むクエリーを得意とする。これらのクエリは、ソーシャルネットワーク分析や不正検出などのアプリケーションに不可欠です。
インデックス作成メカニズム:** グラフ・データベースは、隣接リスト、ハッシュ・マップ、Bツリーなど、さまざまなインデックス作成メカニズムを使用して、トラバーサルとクエリのパフォーマンスを最適化します。これらのインデックスにより、複雑な関係や大規模なグラフ構造を効率的にナビゲートすることができる。

パフォーマンスとスケーラビリティ

パフォーマンスとスケーラビリティは、データベースが大規模なデータや高負荷のクエリをどの程度処理できるかを決定します。ベクターデータベースは、近似最近傍（ANN）アルゴリズムのような技術を採用し、膨大なデータセットでも迅速かつ正確な類似性検索を実現します。

**ベクターデータベース

ベクトルデータベースは、数百万から数十億の高次元ベクトルを含む大規模なデータセットを管理するように設計されています。効率的なインデックス付けとパーティショニング戦略を採用し、高いクエリ負荷の下でもパフォーマンスを維持します。
性能** ベンチマーク: ベクトルデータベースは通常、大規模なデータセットであっても、類似検索において高い性能を達成する。ANNアルゴリズムと分散コンピューティング技術を活用し、高速なクエリ応答を実現している。

一方、グラフ・データベースは、相互接続された膨大なデータを扱うために最適化されており、高度なインデックス作成とトラバーサル・アルゴリズムによってパフォーマンスを維持している。

**グラフ・データベース

グラフ・データベースは、相互接続された膨大なデータセットの管理に長けている。高度な索引付けとパーティショニング手法により、膨大なグラフでも効率的なクエリ処理を実現します。
パフォーマンス・ベンチマーク:** グラフ・データベースは、複数のホップやトラバースを含む複雑なクエリを得意としています。グラフ・データベースは、リレーションシップやコネクションが重視されるシナリオでのパフォーマンスに最適化されており、クエリの負荷が高い場合でも応答性を維持します。

柔軟性と適応性

進化するデータモデルに対する柔軟性と適応性は、最新のアプリケーションにとって極めて重要です。ベクターデータベースはスキーマを簡単に変更できるため、データディメンションの追加や変更が容易です。

**ベクターデータベース

スキーマの変更:** ベクターデータベースはスキーマの変更に関して柔軟です。データはベクトルとして表現されるため、次元の追加や変更は簡単で、新しいデータタイプや機能にデータベースを適応させることができます。
異なるデータタイプのサポート:** ベクトルデータベースは、主に高次元の数値データに焦点を当てていますが、異なるデータタイプをベクトル表現にエンコードすることで、様々なアプリケーションに適応させることができます。

グラフデータベースはスキーマの柔軟性に優れており、あらかじめ定義されたスキーマなしにノードやリレーションシップを動的に追加することができるため、データ構造が急速に変化するアプリケーションには特に有益です。

**グラフデータベース

スキーマの変更:** グラフ・データベースは柔軟性が高く、事前に定義されたスキーマを必要とせず、進化するデータ構造に対応します。新しいノードやリレーションシップを動的に追加できるため、データモデルが変化するアプリケーションに最適です。
グラフデータベースは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、多様なデータタイプをサポートします。柔軟なスキーマと豊富なリレーションシップ・モデリング機能により、さまざまなデータ要件に対応できます。

このような違いから、ベクトル・データベースとグラフ・データベースは混在したユースケースはないと思われるかもしれない。しかし、そうではありません。両者を組み合わせることで最良の結果が得られるユースケースを見てみよう。

ベクターデータベースとグラフデータベースの混合ユースケース

ベクターデータベースとグラフデータベースのそれぞれの長所について見てきましたが、次にこれらの技術を組み合わせることで強力なソリューションが得られるシナリオを見てみましょう。

ハイブリッド検索エンジン：*** セマンティック検索のためのベクターデータベースと、リレーションシップベースのクエリのためのグラフデータベースを統合することで、検索機能が強化され、より適切で文脈を意識した検索結果が得られる。
高度なレコメンデーション・システム：** ベクター・データベースを使ってユーザーの嗜好をモデル化し、グラフ・データベースを使ってソーシャルなつながりを把握することで、レコメンデーションの精度とユーザー・エンゲージメントを向上させる。
画像やテキストのような高次元データの処理にベクターデータベースを活用し、関係性を管理するグラフデータベースと組み合わせることで、堅牢なマルチモーダルシステムを構築します。

ベクトル・データベースとグラフ・データベースの知識があれば、大きな問題は、ベクトル・データベース、グラフ・データベース、あるいはその両方をいつ使うべきかを知ることである。

ニーズに合ったデータベースの選択

データ管理とパフォーマンスを最適化するためには、適切なデータベースを選択することが不可欠です。この決定を下す際に考慮すべき重要な要素をまとめてみよう。

データの種類： **データが主に高次元のベクトルなのか、相互接続されたエンティティなのかを判断する。
クエリ要件:** 類似性検索やリレーションシップ・トラバーサルなど、実行する必要のあるクエリのタイプを特定する。
スケーラビリティの必要性:** データ量やクエリ負荷などのスケーラビリティ要件を評価します。
柔軟性:** データモデルの変更頻度とスキーマの柔軟性の必要性を考慮する。

意思決定フレームワーク：*。

1.**データの特性を評価する： **データがベクトルとして表現するのが最適か、グラフとして表現するのが最適かを評価する。

2.クエリパターンの分析：* 主なクエリタイプを決定し、それらのクエリに優れたデータベースを選択します。

3.**各データベースのパフォーマンス・ベンチマークを考慮する。

4.将来の成長を考慮する: 将来のデータとクエリの増加に対応するためのスケーラビリティと適応性を計画する。

**意思決定シナリオの例

ある企業がストリーミングサービスの推薦システムを構築する必要がある。類似検索とパーソナライズされた推薦の重要性を考えると、ベクターデータベースが理想的な選択である。
シナリオ2:** ソーシャルメディア・プラットフォームは、ユーザーのつながりを分析し、友人を推薦したい。グラフデータベースは、ソーシャルネットワークのモデリングとトラバースに強みがあるため、最適であろう。
シナリオ3:** eコマース・プラットフォームは、テキスト、画像、ユーザー行動を組み合わせることで、商品検索を改善することを目指している。ベクターデータベースとグラフデータベースの両方を使ったハイブリッドアプローチが最も包括的なソリューションを提供できるだろう。

結論

ベクトル・データベースは、高次元データの処理や類似検索の実行に優れており、推薦システムやNLPのようなアプリケーションに最適である。一方、グラフデータベースは相互接続されたデータ用に設計されており、関係やパスを含むクエリに優れているため、ソーシャルネットワーク分析や不正検出に最適である。

ベクターデータベースとグラフデータベースのどちらかを選択する際には、データの種類、クエリ要件、スケーラビリティのニーズ、柔軟性を考慮することが不可欠です。各データベース技術のユニークな強みを理解し、特定のユースケースを評価することで、データ管理のニーズに最適な情報に基づいた意思決定を行うことができます。

その他のリソース

ベクターデータベースとは - Zillizブログ](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)
グラフデータベースとは何か - グラフDBの説明 - AWS (amazon.com)](https://aws.amazon.com/nosql/graph/)
Milvusの始め方](https://milvus.io/blog/how-to-get-started-with-milvus.md)

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Denis Kuria
Denis is a machine learning engineer who enjoys writing guides to help other developers. He has a bachelor's in computer science and loves hiking and exploring the world.

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