【ITニュース解説】Stop Forcing SQL to Do Graph Work — Here’s the Smarter Way

多くのシステム開発の現場では、慣れ親しんだ技術や既に導入済みのシステムを使い続けたいという思いから、本来その技術が苦手とする領域にまで無理に適用しようとすることがある。特に、リレーショナルデータベース（RDBMS）であるPostgresのようなデータベースを、複雑な「関係性」を扱うグラフデータのような用途に無理やり使おうとすることが、現在IT業界で注目されている課題の一つだ。

まず、リレーショナルデータベース（RDBMS）について簡単に説明しよう。これは、データを「テーブル（表）」として整理し、SQLという言語を使って操作するデータベース管理システムである。例えば、顧客情報や商品の在庫情報など、構造化されたデータを管理するのに非常に優れている。多くのWebサービスや業務システムで基盤として利用されており、その堅牢性や信頼性は長年の運用によって実証されている。

一方、「グラフデータ」とは何か。これは、点と線を基本としてデータを表現する形式だ。点を「ノード」（Node）、線で結ばれた関係性を「エッジ」（Edge）と呼ぶ。例えば、SNSの友達関係を想像してみよう。それぞれのユーザーがノードであり、「友達である」という関係がエッジにあたる。さらに、「友達の友達」というように、エッジをたどって関係性を深く掘り下げていくことができる。このような、複雑に絡み合った関係性を表現するのに適しているのがグラフデータである。

RDBMSでグラフデータを扱おうとすると、いくつかの大きな問題に直面する。RDBMSでは、異なるテーブル間の関係性を「JOIN」という操作で結びつける。例えば、あるユーザーの友達を探す場合、ユーザーテーブルと友達関係テーブルをJOINする。さらに「友達の友達」を探すには、もう一度JOINが必要となり、「友達の友達の友達」と関係性が深まるにつれて、JOINの回数が雪だるま式に増えていく。このJOIN操作は、RDBMSにとって非常にコストが高い処理であり、何度も繰り返すことでシステムのパフォーマンスが劇的に悪化してしまう。データ量が増えたり、関係性が深くなったりすると、クエリの実行に何十秒、何分とかかってしまうことも珍しくない。

また、グラフ構造をRDBMSのテーブルで表現しようとすると、データモデルが非常に複雑になる。ノードとエッジを表現するための複数のテーブルや、それらを結びつけるための外部キーが乱立し、データの構造が直感的でなくなり、システムの設計や保守が困難になる。さらに、特定のノードから別のノードへの最短経路を見つけたり、影響力の高いノードを特定したりといった、グラフ特有の複雑なクエリを実行しようとすると、SQLの記述が非常に複雑になり、実行効率も悪くなる。RDBMSの再帰クエリ機能を使っても、限界があるのが実情だ。

このようなRDBMSの課題を解決するために登場したのが、「グラフデータベース」である。グラフデータベースは、その名の通りグラフデータをネイティブな形式で保存し、処理するように設計されている。ノードとエッジを直接的にデータベース内に格納するため、RDBMSのようにJOINを繰り返す必要がなく、関係性の探索が非常に高速に行える。例えば、あるユーザーから「3人先の友達」をたどるような深掘りクエリでも、数ミリ秒で結果を返すことが可能になる場合が多い。

グラフデータベースには、Neo4jやAmazon Neptuneといった具体的な製品があり、それぞれCypherのようなグラフデータに特化したクエリ言語を持っている。これらの言語は、グラフ構造を直感的に表現できるよう設計されているため、複雑な関係性を持つデータの探索や分析が容易に行えるようになる。また、グラフデータベースはスキーマ（データの構造）が柔軟であるという特徴も持つ。新しいノードタイプやエッジタイプを既存のデータに追加しやすく、変化の速いビジネス要件にも迅速に対応できるメリットがある。

では、RDBMSはもう不要なのかというと、決してそうではない。RDBMSは、大量の構造化されたデータを整合性を保ちながら管理し、トランザクション処理を行うという点において、依然として非常に優れたデータベースである。銀行の取引履歴やECサイトの注文情報など、データの正確性が極めて重要で、かつ関係性がそれほど深く複雑でないデータ管理には、RDBMSが最適だ。

重要なのは、それぞれのデータベース技術の得意分野を理解し、適切な場面で使い分けることだ。グラフデータベースは、ソーシャルネットワークでの友達の推奨、オンラインショッピングでの商品推薦、不正行為の検知、サプライチェーンの最適化など、複雑な関係性から価値を引き出す必要がある領域でその真価を発揮する。主要なデータはRDBMSで管理し、そのデータ間の複雑な関係性やネットワーク構造だけをグラフデータベースで扱うという「ハイブリッド」なアプローチも有効な選択肢となる。

システムエンジニアを目指す上で、このような技術の適材適所を理解することは非常に重要である。目の前の課題に対して、ただ慣れているからという理由で一つの技術に固執するのではなく、課題の本質を見極め、最も効率的で高性能な解決策を提供できる技術を選択する視点を持つことが、優れたシステムを構築するための第一歩となる。