[AI Study] 그래프 데이터베이스(Graph DB) 분석

그래프 데이터베이스(Graph DB) 분석

RDB(관계형 데이터베이스)와의 비교를 통한 그래프 DB의 개념 및 활용 사례

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🎯 학습 목표

"그래프 데이터베이스의 핵심 원리와 적용 분야 이해"

학습 내용:

1. 관계형 데이터베이스(RDB)의 관계 표현 한계점 분석
2. 그래프 DB의 핵심 구성 요소: 노드(Node)와 엣지(Edge)
3. '관계' 중심 데이터 모델링의 장점 파악
4. 그래프 DB의 주요 사용 사례(Use Case) 학습
5. 그래프 쿼리 언어 Cypher의 기본 구조 이해
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🧐 Step 1. 문제 정의: 관계형 데이터베이스(RDB)의 한계

1-1 기존의 테이블(Table) 기반 데이터 모델

관계형 데이터베이스(RDB)는 데이터를 정규화된 테이블(Table) 구조로 저장한다. 이는 정형 데이터를 관리하는 데 매우 효율적이지만, 데이터 간의 복잡한 관계를 표현하고 조회하는 데는 구조적인 한계를 가진다.

-- 사용자 테이블
CREATE TABLE Users (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50)
);

-- 친구 관계 테이블
CREATE TABLE Friendships (
user1_id INT,
user2_id INT,
FOREIGN KEY (user1_id) REFERENCES Users(id),
FOREIGN KEY (user2_id) REFERENCES Users(id)
);

 

1-2 다중 JOIN 연산의 성능 저하

RDB에서 N단계 이상의 깊은 관계를 조회하려면, 관계의 깊이만큼 **JOIN 연산**이 필요하다. 예를 들어, "ID가 1인 사용자의 친구의 친구"를 찾는 쿼리는 다음과 같다.

SELECT DISTINCT f2.user2_id
FROM Friendships f1
JOIN Friendships f2 ON f1.user2_id = f2.user1_id
WHERE f1.user1_id = 1;

이러한 JOIN 연산은 대규모 데이터셋에서 심각한 성능 저하를 유발한다. 데이터의 연결성이 복잡해질수록 쿼리의 복잡도와 실행 시간은 기하급수적으로 증가한다.

 

➡️ RDB의 한계: 복잡하고 깊은 관계(N-depth relationship) 조회 시 발생하는 성능 문제.

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💡 Step 2. 해결책: 그래프 데이터베이스(Graph DB)

2-1 새로운 데이터 모델: 노드와 엣지

그래프 DB는 데이터를 '그래프(Graph)' 구조로 저장하고 처리한다. 이 모델은 두 가지 핵심 요소로 구성된다.

• 노드 (Node): 데이터 개체(Entity)를 나타내는 정점. RDB 테이블의 행(Row)과 유사하다. (예: 사람, 제품)
• 엣지 (Edge): 노드 간의 관계(Relationship)를 나타내는 간선. 관계의 방향과 유형을 가질 수 있다. (예: 친구, 구매)

 

2-2 관계 탐색 (Traversal)

그래프 DB는 관계 자체를 데이터 모델의 핵심 요소로 취급한다. 따라서 복잡한 JOIN 연산 없이, 특정 노드에서 시작하여 엣지를 따라 이동하는 **'탐색(Traversal)'**만으로 깊은 관계를 매우 빠르게 조회할 수 있다.

"철수의 친구의 친구 찾기"의 탐색 과정:

1. '철수' 노드에서 시작한다.
2. 해당 노드와 `[:FRIEND]` 엣지로 연결된 '영희' 노드로 이동한다.
3. '영희' 노드에서 다시 `[:FRIEND]` 엣지로 연결된 '민수' 노드로 이동하여 결과를 얻는다.

이 방식은 데이터의 전체 크기와 무관하게, 탐색하는 관계의 깊이에만 영향을 받으므로 일관된 성능을 보장한다.

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🚀 Step 3. 그래프 DB 핵심 사용 사례

데이터 간의 '연결성'과 '네트워크' 분석이 중요한 도메인에 효과적으로 적용된다.

사용 사례	주요 목표	노드 & 엣지 예시
소셜 네트워크	친구 추천, 인플루언서 분석	(Person)-[:FOLLOWS]->(Person)
추천 엔진	연관 상품/콘텐츠 추천	(Customer)-[:PURCHASED]->(Product)
사기 탐지 (FDS)	자금 세탁, 보험 사기 등 이상 거래 패턴 탐지	(Account)-[:SENT_TO]->(Account)
지식 그래프	검색 엔진, AI 챗봇의 지식 기반 구축	(Person)-[:DIRECTED]->(Movie)
공급망 관리	제조부터 판매까지의 과정 추적 및 병목 분석	(Factory)-[:SHIPPED_TO]->(Warehouse)

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👨‍💻 Step 4. 그래프 쿼리 언어: Cypher

그래프 DB에서는 주로 **사이퍼(Cypher)**와 같은 그래프 쿼리 언어를 사용한다. Cypher는 아스키 아트(ASCII-Art)처럼 패턴을 시각적으로 표현하여 직관성이 높다.

"배우 'Tom Hanks'가 출연한 영화들의 제목을 조회"

-- Cypher 쿼리
MATCH (p:Person {name: 'Tom Hanks'})-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
RETURN m.title

 

Cypher 구문 분석:

• MATCH: 조회할 패턴을 정의하는 절.
• (p:Person {name: 'Tom Hanks'}): `Person` 라벨을 가지며 `name` 속성이 'Tom Hanks'인 노드를 찾아 `p` 변수에 할당.
• -[:ACTED_IN]->: `ACTED_IN` 타입의 방향성 엣지.
• (m:Movie): `Movie` 라벨을 가진 노드를 찾아 `m` 변수에 할당.
• RETURN: 조회 결과를 반환하는 절.

이처럼 Cypher는 노드와 엣지의 관계 패턴을 그대로 코드로 표현하여 SQL의 복잡한 JOIN 구문보다 가독성이 높다.

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🎓 핵심 개념 요약

• RDB: 데이터를 테이블에 저장. 복잡한 관계 조회 시 JOIN으로 인한 성능 이슈 발생 가능.
• Graph DB: 데이터를 노드와 엣지로 구성된 그래프로 저장. 관계 탐색에 최적화됨.
• 노드(Node): 데이터 개체 (정점).
• 엣지(Edge): 노드 간의 관계 (간선).
• Cypher: 그래프 패턴을 직관적으로 표현하는 선언적 쿼리 언어.

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