ノードとエッジの関係性を効率的に表現・探索するグラフ指向データベース

グラフ指向DB(Graph Database)の特徴として「ノード,リレーション,プロパティで構成され,ノード間をリレーションでつないで構造化する。ノード及びリレーションはプロパティをもつことができる」が適切です。 グラフ指向データベース(Neo4jなど)は、グラフ理論に基づいてデータを「ノード(頂点 / エンティティ)」と「リレーション(エッジ / 関連)」で結合し、それぞれに「プロパティ(属性)」を持たせて格納するNoSQLデータベースです。SNSにおける人間関係ネットワーク、推薦エンジン、不正検知、道路・通信網の経路探索など、実体間の多対多の複雑な関連性を高速にトラバース(探索・走査)する処理に極めて優れています。 「階層構造のデータをドキュメントとしてもつ」のは、MongoDBなどの「ドキュメント指向データベース」の特徴です。 「一つのキーに対して一つの値をとる形をしている」のは、RedisやMemcachedなどの「キー・バリュー型データベース(KVS)」の特徴です。 「一つのキーに対して複数の列をとる形をしている」のは、Apache CassandraやHBaseなどの「ワイドカラム型(カラム指向)データベース」の特徴です。

NoSQLの一種である,グラフ指向DBの特徴として,適切なものはどれか。

出典令和3年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問28
ア
データ項目の値として階層構造のデータをドキュメントとしてもつことができる。また,ドキュメントに対しインデックスを作成することもできる。
イ
ノード,リレーション,プロパティで構成され,ノード間をリレーションでつないで構造化する。ノード及びリレーションはプロパティをもつことができる。
ウ
一つのキーに対して一つの値をとる形をしている。値の型は定義されていないので,様々な型の値を格納することができる。
エ
一つのキーに対して複数の列をとる形をしている。関係データベースとは異なり,列の型は固定されていない。