- Cypher & GQL
다음 내용을 강조하는 블로그 시리즈를 마무리하면서 , 성공적인 그래프 애플리케이션을 만들기 위한 10가지 팁을 공유하고 싶었어요.
이러한 통찰력 있는 그래프 데이터베이스 팁은 이 책의 6장에 나와 있고, 무료 사본 다운로드 링크는 이 게시물 하단에 있답니다.
1. 작업에 적합한 도구를 사용하십시오
자신의 안전지대에서 벗어나는 게 항상 쉬운 건 아니죠. 관계형 데이터베이스가 어떻게 작동하는지 이미 알고 있고 이러한 제한 사항에 대한 뛰어난 해결 방법을 만들 수 있을 거예요. 하지만 관계형 데이터베이스에서 어려운 일부 문제는 데이터 모델을 변경하면 쉽게 해결된답니다. 경로, 트리 또는 네트워크를 `Query`하는 경우 `Graph Database`를 사용하면 작업이 훨씬 쉬워져요.
2. 연결 만들기
많은 문제가 그래프로 편리하고 직관적으로 모델링되지만 그래프를 접하기 전까지는 쉽게 알아차리기 어려울 수 있어요. 이걸 "그래프 문제-문제"라고 부르죠. 전문가가 되기 전에는 그래프 문제를 쉽게 발견할 수 없지만, 그래프 문제를 발견하지 않고는 전문가가 될 수 없어요. 시작하기 위한 지름길로, 그래프는 연결이 많고 이러한 연결에서 유용한 통찰력을 얻을 수 있는 곳에서 가장 잘 작동해요.
3. 속도를 활용하세요
속도는 모든 것을 바꿔요. 더 빠르게 반복하고 실험할 수 있게 해주고, 야간 배치로만 가능하다고 생각했던 작업을 실시간으로 수행할 수 있게 해주며, 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 수행할 수 있기 때문에 하드웨어, 소프트웨어 및 운영 비용을 절약할 수 있게 해주죠. 수천/수백만/수십억 개의 엔터티와 연결로 확장할 때 반드시 Graph Database를 사용해야 해요.
4. 명백한 사용 사례에 대한 그래프 사용 시작
연결의 가치는 정말 풍부해요. 그래프는 어디에나 있지만 효율적으로 활용하는 것은 이미 시도하고 테스트한 확실한 사용 사례에서 시작되는 경우가 많죠. 여러분 또는 여러분의 조직이 소셜 네트워크, Knowledge Graph, 실시간 사기 탐지, 초개인 추천 엔진 또는 마스터 데이터 관리와 같은 것에 대해 생각할 때 그래프를 고려해보세요. 이는 해당 작업에 매우 적합하며 기존 시스템에는 해당 주장을 뒷받침할 수 있는 증거가 많이 있어요.
5. 모델링부터 시작하세요
좋은 그래프 기반 시스템은 모델링부터 시작돼요. 여러분의 시도와 테스트를 거친 데이터 모델링 기술은 여러분의 경력 전반에 걸쳐 큰 도움이 되었고, 우리는 이러한 기술을 포기하기 어렵다는 것을 알고 있어요. 하지만 그래프 모델링은 다르기 때문에 처음에는 다소 부담스러울 수도 있지만, 계속해서 노력해 나가면 금세 자연스럽고 해방감을 느낄 수 있을 거예요.
6. 작게 시작하여 다음 단계로 확장
그래프 데이터 모델을 만든 후에는 데이터를 어떻게 쓸 것인지 생각해 보세요. 모델에 대한 빠른 피드백을 제공하는 도구를 사용하여 작게 시작하고 나중에 대규모 데이터 수집을 지원하는 도구를 사용하여 확장하는 것이 좋아요.
7. 질문 모델
그래프 데이터에 대해 묻고 싶은 질문에 대해 생각해 보세요. 해당 프로세스는 좋은 모델링 및 쿼리를 위한 전제 조건이에요. 기존 데이터 모델에서는 답변하기 어려운 질문을 찾아보세요. 많은 조인, 재귀 및 알 수 없는 깊이의 경로 찾기는 신속하게 가치를 얻을 수 있는 그래프 쿼리의 예시죠. 2장에서는 모델링에 대한 팁을 제공하고 3장과 4장에서는 모델링을 시작하는 방법을 설명해요.
8. 가치에 집중
IT 시스템은 프로덕션에 들어갈 때 가치를 제공해요. 그래프를 프로덕션에 적용하는 것은 비즈니스 사용자에게 가치를 제공하는 것이죠. Graph Database는 고성능, 효율성 및 가용성을 보장하기 위한 다양한 기술을 제공하지만 적절하게 운영되어야 해요. 5장에서는 그래프 기반 시스템을 프로덕션에 적용하는 방법에 대한 유용한 조언을 제공해요.
9. 숨겨진 통찰력 탐색
그래프는 패턴을 찾고 네트워크의 미래 역학을 예측하는 데 사용할 때 가장 가치가 있어요. 그래프 데이터 과학은 훌륭한 다음 단계죠. 다양한 그래프 요소의 유사성, 연결성 및 중요성을 알려주는 그래프 알고리즘은 모델의 미래 상태에 대한 유용한 예측을 제공할 수 있으며, 그래프 데이터 과학은 이러한 숨겨진 통찰력을 드러낼 수 있어요.
10. 그래프 커뮤니티에 연결하세요!
그래프를 사용하고 싶은 사람은 혼자가 아니에요. 크고 작은 조직들이 그래프 기술을 채택하고 있으며, 이 커뮤니티는 빠르게 성장하고 있죠. 그래프 커뮤니티에 연결하고 참여해 보세요. 다른 사람에게서 배우고 가치를 훨씬 더 빨리 깨달을 수 있을 거예요. Neo4j 커뮤니티 웹사이트를 방문해서 연결을 시작해봐요.
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