グラフ型のデータモデル (プロパティグラフ、トリプルストア)

グラフ型のデータモデルは、対象を頂点、対象間の関係を辺として表すモデルです。代表的なプロパティグラフはノードとエッジに属性を持たせ、トリプルストアはRDFの主語・述語・目的語からなる三つ組を格納します。

■ 試験で押さえるポイント

• プロパティグラフでは、ノードにラベルとプロパティ、エッジに方向、種類、プロパティを付けます。例えば人物ノード間の勤務先エッジに開始日を直接持たせられます。

• RDFトリプルは(subject, predicate, object)で一つの事実を表し、複数トリプルが共有するIRIや空白ノードによってグラフを作ります。トリプルストアの代表的な問合せ言語はSPARQLです。

• プロパティグラフはアプリ内の豊かな関係探索、RDFは共通語彙とIRIを用いたデータ統合や意味記述に強みがあります。どちらもグラフですが、格納単位と意味付けは同一ではありません。

• 関係モデルでは関連を外部キーと結合で導出し、グラフモデルでは関係を第一級の要素として探索します。多段経路や可変長パターンが多い問題で利点が大きくなります。

■ 選択肢での判断ポイント

ノードと属性付きエッジならプロパティグラフ、主語・述語・目的語ならRDFトリプルストアと判別します。三つの値なら何でもトリプルではなく、述語が主語と目的語の関係を表します。

例: RDFでは(商品A, 製造者, 会社B)と(会社B, 所在地, 東京)という二トリプルから知識グラフを作ります。プロパティグラフなら商品Aから会社Bへの「製造」エッジに契約日を持たせます。