관계 속에 답이 있다: 네이티브 그래프 데이터베이스의 15가지 규칙

복잡한 시스템 그리드나 항공 교통 관제 지도 같다고 할까요? 그래프 데이터베이스는 마치 `노드`와 연결의 네트워크처럼 표현되는데요, 이걸 레이블이 지정된 Property Graph라고 부른답니다. 원이나 사각형으로 나타나는 `노드`는 사람, 제품, 회사 또는 주문 같은 엔터티를 나타내요.

In Neo4j에서는 데이터베이스 `노드` 간의 연결을 관계 (Relationship)라고 불러요. 이 `관계`는 연결되는 `노드`만큼이나 중요하죠!

각 `관계`는 방향성이 있고 시작 및 끝 `노드`를 알고 있어요. 그리고 각 `노드`는 인바운드 또는 아웃바운드 `관계`가 있는 다른 모든 `노드`에 대해 알고 있는데, 이걸 인덱스가 없는 인접성 (Index-free adjacency)이라고 한답니다.

네이티브 그래프 저장 및 처리

하지만 Property Graph 모델은 사진보다 훨씬 더 많은 것을 담고 있어요. 실제로 데이터베이스의 정보에 액세스하고 `쿼리 (Query)`하는 방법을 설명해준답니다.

효율성과 성능을 극대화하려면 그래프 데이터베이스 플랫폼은 데이터베이스의 Property Graph에 나타나는 데이터를 저장하고 액세스해야 해요. 이러한 접근 방식을 사용하는 데이터베이스 플랫폼을 네이티브 그래프 데이터베이스 (Native Graph Database)라고 부릅니다.

그래프 사기꾼은 대가를 치릅니다

연결되어 있거나 복잡하거나 변화하는 데이터 세트의 경우, 네이티브가 아닌 그래프 데이터베이스 접근 방식은 성능, 무결성, 사용 용이성 및 확장성 측면에서 본질적으로 위험을 안고 있어요.

관계형 데이터베이스는 그래프 `쿼리`를 기본 데이터베이스 기술에서 사용되는 관계형 테이블 기반 저장소 및 처리 모델로 변환하는 추가 처리 계층을 거치게 돼요. 그 결과 성능과 애플리케이션 응답성이 상당히 느려져서 그래프 애플리케이션을 제대로 사용할 수 없게 되는 경우가 많죠.

대부분의 NoSQL 데이터베이스 기술도 유사한 변환 계층과 비효율성을 추가해서 그래프 애플리케이션을 만들 때 성능이 저하되고 심지어 그래프 `쿼리` 결과가 손상되거나 실패할 위험까지 있답니다.

네이티브 그래프 데이터베이스의 15가지 규칙

그래프 데이터베이스 관리 시스템은 기본 데이터 저장 및 그래프 처리 방법을 통해 데이터와 그 `관계`를 완벽하게 모델링, 관리 및 액세스해야 해요. 네이티브 그래프 DBMS가 되려면 기술이 이러한 기본 규칙을 준수해야만 합니다.

관계형 및 NoSQL 데이터베이스는 그래프가 아닌 데이터 위에 그래프 기능을 계층화해서 규칙을 어기고 성능, 대기 시간, 일관성 및 데이터 손상 문제로 어려움을 겪게 돼요.

1. 네이티브 스토리지 및 모델링 (Native Storage and Modeling)
   데이터를 행과 열, `인덱스`된 레코드 또는 기타 구조 대신 `관계` 그래프로 저장하고 모델링합니다.
2. 
   비그래프 스토리지 또는 처리 기반 위에 있는 그래프 논리 계층을 통하지 않고 기본 그래프 기능을 통해 전적으로 데이터와 `관계`를 관리합니다.
3. 일류 관계 (First-Class Relationships)
   그래프 데이터 요소 간의 `관계`를 그래프 데이터베이스 엔진에서 사용하는 방향 및 수량화 속성을 갖춘 최고급 데이터베이스 요소로 처리합니다.
4. 실시간 가용성 (Real-time Availability)
   기본 `관계`의 규모나 복잡성에 관계없이 실시간으로 데이터를 `쿼리`합니다.
5. 인덱스 없는 인접성 (Index-Free Adjacency)
   모든 데이터 요소를 들어오고 나가는 `관계`에 직접 연결하여 초당 수백만 개의 레코드를 탐색할 수 있습니다.
6. 
   데이터와 기본 `관계`의 검색, 삽입, 수정, 삭제를 완벽하게 처리합니다.
7. 
   기존 데이터베이스 `스키마 (Schema)`, 데이터 또는 `관계`를 변경할 필요 없이 데이터와 `관계`를 추가하고 수정합니다.
8. 
   업계 리더들이 채택한 개방형 표준 `쿼리` 언어인 Cypher를 완벽하게 지원합니다.
9. 비전복 (Non-Subversion)
   openCypher를 우회하거나 그래프 데이터베이스에 의해 시행되는 무결성 규칙 및 제약 조건을 파괴하여 데이터에 액세스하거나 수정하려는 시도를 금지합니다.
10. ACID Transactions
    모든 트랜잭션이 완료되었는지 확인하세요. ACID, 즉 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 격리성(Isolation) 및 내구성(Durability) 규칙을 준수하여 그래프와 데이터 일관성을 보장하는 거죠.
11. 
    데이터를 읽고 다시 읽는 사용자는 다른 사람이 중간에 업데이트를 수행하지 않는 한 항상 동일한 데이터를 볼 수 있는지 확인해야 해요.
12. 
    데이터를 쓰고 업데이트하는 사용자는 다른 사람이 중간에 업데이트를 수행하지 않는 한 항상 최신 데이터를 볼 수 있어야 하고요.
13. 
    애플리케이션이 아닌 Graph Database 카탈로그에 데이터 무결성 제약 조건을 저장하세요.
14. 
    기본 그래프 데이터 저장소 표현 방식이나 액세스 방법이 변경되더라도 애플리케이션은 논리적으로 영향을 받지 않아요.
15. 
    데이터 관계 그래프를 통합된 방식으로 저장하고 표시해서, 데이터가 저장된 위치에 관계없이 사용자에게 데이터베이스의 전체 그래프 모델에 대한 원활한 보기를 제공하는 거죠.

관계형 기술은 이제 끝인가요?

이 모든 것이 관계형 데이터베이스 기술의 시대가 끝났다는 것을 의미할까요? 당연히 아니에요.

관계형 접근 방식은 정적 스키마가 있는 테이블 형식 데이터에 적합하지만, 고도로 연결되어 있거나 변화하는 데이터 세트의 요구 사항에는 적합하지 않아요. 그리고 "친구의 친구" 쿼리와 같이 그래프 데이터를 통해 여러 수준을 통과하는 쿼리의 경우, 테이블 인덱스 조회 때문에 관계형 데이터베이스의 성능이 허용할 수 없는 수준으로 낮아지죠.

대조적으로, Graph Database는 쿼리가 여러 계층 깊이의 데이터를 마이닝하는 경우에도 인덱스 없는 인접성(index-free adjacency)을 사용하여 1초 미만의 응답 시간으로 수백만 개의 데이터 레코드를 탐색할 수 있어요.

관계형 데이터베이스가 Graph Database와 어떻게 비교되는지 더 자세히 알고 싶으신가요? RDBMS 개발자를 위한 그래프 데이터베이스에 대한 최종 가이드를 통해 관계형 데이터베이스와 함께 그래프를 사용하는 시기와 방법을 알아보세요.

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