Starting Graph-Database

By Asher

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1. By Asher
   Starting Graph-Database
   For Beginner
   

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2. 목차
   1. 그래프 데이터베이스 개념
   2. 그래프 데이터베이스 특징
   3. 그래프 VS 관계형 데이터베이스
   4. 그래프 데이터베이스 예시
   5. 그래프 데이터베이스 유스케이스
   

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3. KNOW
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   LIKE
   FAMILY
   MARRIED
   장모님
   BUY BUY
   BUY
   추천
   그래프 데이터베이스 예시
   

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4. 그래프 란?
   그래프는 개별 데이터를 나타내는 점(Node or Vertex), 객체 간의 관계를 표시하는 선
   (Edge or Relationship)로 이루어져 있습니다.
   

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5. 그래프 데이터베이스 특징 - 구조
   “A database that uses graph structures for semantic queries with nodes, edges, and properties to
   represent and store data”
   -> 그래프 데이터베이스는 크게 노드와 엣지(관계)로 이루어져 있습니다. 또한 노드와 엣지는 각각의 라벨
   및 프로퍼티를 갖을 수 있습니다.
   Name: ‘Asher’
   Age: ‘2x’
   Company:’Buzzvil
   Lives:{‘Ilsan’}
   CO-Worker :KNOWS
   Name: ‘Zendya’
   Age: ‘2x’
   Company:’Buzzvil
   Hobbies:{‘tennis’}
   Name: ‘Jandy’
   Age: ‘4x’
   Company:’Kakao’
   Hobbies:{‘coding’}
   since:2020
   team:CCO
   since:2020
   university:d
   ongguk
   Person Person Person
   Node(Vertex)
   Label
   Edge
   Property
   참조 https://www.youtube.com/watch?v=c21D8zHmk-E
   

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6. Name: ‘Asher’
   Age: ‘2x’
   Company:’Buzzvil
   Lives:{‘Ilsan’}
   :KNOWS :KNOWS
   Name: ‘Zendya’
   Age: ‘2x’
   Company:’Buzzvil
   Hobbies:{‘tennis’,
   cook}
   Name: ‘Jandy’
   Age: ‘4x’
   Company:’Kakao’
   Hobbies:{‘coding’,
   ‘swim’}
   since:2020
   team:CCO
   since:2020
   university:
   dongguk
   Person Person Person
   - 그래프 데이터베이스는 NOSQL의 한 종류로써 관계형 데이터베이스의 한계를
   해결하기 위해 만들어진 데이터베이스 입니다. (스키마, 대규모 분산환경)
   -> 그래프 데이터베이스는 Nosql의 한 종류로 같은 Label일 지라도 다른 Property 가 다를
   수 있다. 둘다 Person이라는 같은 라벨을 갖는 노드
   있지만 asher의 경우에는 사는곳이 있고,
   zendya 의 경우에는 취미가 있음
   노드 뿐만아니라 엣지도 같은 라벨을
   갖으면서 다른 프로퍼티를 갖을 수 있다
   그래프 데이터베이스 특징 -
   스키마
   

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7. 그래프 데이터베이스 특징
   - 비 개발자가 보기에도 한눈에 이해할 수 있게 직관적이다. - 배우기 쉽다
   

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8. 그래프 데이터베이스 란?
   Graph Storage
   Graph
   Processing
   Engine
   Graph Query
   Language
   

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9. Graph Query Language
   (Cypher)
   Graph DB SQL
   MATCH SELECT
   CREATE INSERT
   SET UPDATE
   WHERE WHERE
   DELETE, REMOVE, DETACH DELETE
   

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10. Graph Query Language
    (Cypher)
    Node
    Edge
    ex) (p:Person{name:’Asher’,age:27})-[r:WORK_AT{since:2021}]->(c:Company{name:’Buzzvil’})
    -> 나이:27, 이름:에셔 사람 노드 변수 p 와 이름:버즈빌인 회사 노드 변수 c가 2021년부터 일했다는 관계를 정의한 엣지 변수 r에 의해 연결되어
    있는것을 나타낸 것
    name:Asher
    age:27
    name:Buzzvil
    Person Company
    WORK_AT
    

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11. CREATE (n:Person{name:'Messi'})-[:LIKE]-> (m:Sports{name:'Soccer'})
    return n, m
    Result
    {
    "identity": 22,
    "labels": [
    "Person"
    ],
    "properties": {
    "name": "Messi",
    }
    }
    Graph Query Language
    (Cypher)
    

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12. MATCH (person), (sport)
    WHERE person.name = 'Messi' AND sport.name = 'Soccer'
    SET person += {age:34}
    CREATE (person)-[:Play_at]->(team:Team{name:'PSG'})
    return person, sport, team
    Result
    {
    "identity": 22,
    "labels": [
    "Person"
    ],
    "properties": {
    "name": "Messi",
    }
    }
    {
    "identity": 22,
    "labels": [
    "Person"
    ],
    "properties": {
    "name": "Messi",
    "age": 34
    }
    }
    Graph Query Language
    (Cypher)
    

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13. Graph DB vs RDB
    -Simple lookup (vs Join)
    - Complicate lookup
    -Unstructured data
    (Schema-less)
    

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14. Simple Lookup
    Asher
    ID:1
    Jandy
    ID:2
    :KNOWS
    ID Name
    1 Asher
    2 Jandy
    person_id Relate_to
    1 2
    2 3
    Relationship
    Person
    Q : Asher가 알고있는 사람의 수?
    // Asher와 KNOWS 로 연결된 노드의 수
    MATCH
    (n:Person{name:'Asher'})-[:KNOWS]->(m)
    RETURN COUNT(m)
    // Asher와 KNOWS 로 연결된 노드의 수
    SELECT COUNT(*) FROM Relationship R
    JOIN Person P on R.relate_to = P.ID
    where P.Name = ‘Asher’ ;
    Foreign Key
    

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15. Complicated Lookup
    Asher Jandy
    :KNOWS
    Jack Joel
    :KNOWS
    More than
    n distance
    :KNOWS
    Q : Asher와 Joel의 연결 경로?
    Graph Database Query
    MATCH p=(start)-[*]->(finish)
    WHERE start.name='Asher'
    AND finish.name='Joel'
    RETURN p
    Structured Query Language
    WITH ….
    ….
    …..
    ….
    ….
    너무 복잡해서 포기~~~ ㅎㅎ ㅠ
    // 가장 빠른 경로
    MATCH p=shortestPath(start)-[*]->(finish)
    WHERE start.name='Asher'
    AND finish.name='Joel'
    RETURN p
    

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16. Unstructured data
    Add new column
    Asher
    ID:1
    Jandy
    ID:2
    :KNOWS
    ID Name
    1 Asher
    2 Jandy
    Person_id Relate_to
    1 2
    2 3
    Relationship
    Person
    Q : 언제부터 알고지냈는지 데이터를
    추가한다면?
    // Asher의 KNOWS 에 since 파라미터 추가
    MATCH
    (n:Person{name:'Asher'})-[r:KNOWS]->(m:Person{
    name:'Jandy'})
    SET r += {since:2020} return r
    // Relationship table 에 since column 추가
    ALTER TABLE ‘Relationship’ ADD
    COLUMN ‘since’ INT(10) DEFAULT NULL
    {
    "identity": 45,
    "start": 51,
    "end": 52,
    "type": "KNOWS",
    "properties": {
    "since": 2020
    }
    }
    NEW !!
    Since
    2020
    NULL
    Foreign Key
    since:2020
    

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17. Unstructured data
    Add new columnS
    Jandy
    ID:2
    ID Name
    1 Asher
    2 Jandy
    Person_id Relate_to
    1 2
    2 3
    Relationship
    Person
    Q : 취미, 좋아하는 아이돌, 운동을 추가한다면
    ?(관계)
    // Asher에 HOBBY, LIKE, EXERCISE 관계 추가
    MATCH (a) WHERE a.name='Asher'
    CREATE (a)-[r:HOBBY]->(b:Hobbies{name:'Cook'})
    MATCH (a) WHERE a.name='Asher'
    CREATE (a)-[r:LIKE]->(b:Idol{name:'Twice'})
    MATCH (a) WHERE a.name='Asher'
    CREATE (a)-[r:EXERCISE]->(b:Sports{name:'Swim'})
    // Asher에 HOBBY, LIKE, EXERCISE 관계 추가
    NEW !!
    Asher
    ID:1
    Cook
    ID:3
    Swim
    ID:4
    Twice
    ID:5
    :KNOWS
    :LIKE
    :EXERCISE
    :HOBBY
    Persion_Id Name
    1 Cook
    2 Book
    HOBBY
    Persion_Id Name
    1 Twice
    2 Black Pink
    LIKE
    Persion_Id Name
    1 Swim
    2 Running
    EXERCISE
    NEW !! NEW !!
    Foreign Key
    

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18. Graph DB
    응용
    Jack Joel
    Natasha
    게임:
    롤
    Wonda
    Dorothy
    Irene
    Girl Friend
    Know
    Know
    Know
    LIKE
    LIKE
    게임:
    배그
    LIKE
    LIKE
    LIKE
    Joel 요즘
    외로운데
    소개팅좀
    시켜줘요~~!
    물론이죠
    Jack,
    이상형이
    어떻게
    되나요?
    저는 게임
    좋아하고 특히
    롤!, 그리고
    서울에
    살았으면
    좋겠어요
    제 주변과
    여자친구
    지인중에
    찾아볼게요!
    

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19. MATCH (jack:Person{name:'Jack'})-[:LIKE]->(jack_hobby:Hobby)
    MATCH (joel:Person{name:'Joel'})-[:KNOW*1]->(joel_friends)-[:LIKE]->(friends_hobby)
    WHERE jack.live = joel_friends.live AND jack_hobby = friends_hobby
    return COUNT(joel_friends)
    MATCH (jack:Person{name:'Jack'})-[:LIKE]->(jack_hobby:Hobby)
    MATCH
    (joel:Person{name:'Joel'})-[:Girl_Friend]->(joel_girl_friend)-[:KNOW*1]->(joel_girl_friend_friends)-[:LIKE]->(friends_hobby)
    WHERE jack.live = joel_girl_friend_friends.live AND jack_hobby = friends_hobby
    return COUNT(joel_girl_friend_friends), joel_girl_friend_friends.name
    

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20. Study Match with Graph DB
    -유저 생성
    -원하는 스터디 매칭 요청
    -스터디 매칭 조건이 만족되면 스터디 그룹 생성 + (이전 요청 삭제)
    -> 데이터베이스 쿼리로만 작성
    

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21. Study Match with Graph DB
    CREATE_USER {
    "identity": 76,
    "labels": [
    "User"
    ],
    "properties": {
    "name": "Asher"
    }
    }
    

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22. Study Match with Graph DB
    ADD_INTEREST
    StudyRequest
    

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23. Study Match with Graph DB
    CREATE_STUDY
    Study
    

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24. Graph DB Usecase
    https://aws.amazon.com/neptune/
    지식 그래프 소셜 네트워킹 추천 엔진
    고객 관심사, 친구, 구매 이력과 같은 정보 간
    관계를 그래프로 저장하고 신속하게 쿼리하여
    개인화되고 연관성이 높은 추천을 제공할 수
    있습니다, 예를 들면 그래프 데이터베이스를
    사용해 사용자와 같은 스포츠를 좋아하고
    비슷한 구매 이력이 있는 다른 사람들이
    구매한 제품을 기반으로 사용자에게 제품을
    추천할 수 있습니다.
    대규모 사용자 프로필 및 상호 작용
    세트를 손쉽게 신속하게 처리하여 소셜
    네트워킹 애플리케이션을 구축할 수
    있습니다. 예를 들어 애플리케이션에 소셜
    피드를 구축하고 있다면, 그래프
    데이터베이스를 사용해 사용자에게 가족,
    '좋아요'를 누른 친구 및 근처에 사는
    친구의 최신 데이터를 우선적으로
    보여주도록 할 수 있습니다.
    지식 그래프를 사용하면 정보를 그래프 모델에
    저장하고 그래프 쿼리를 사용해 사용자가
    상호연결성이 높은 데이터 세트를 손쉽게 탐색하도록
    지원할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 모나리자에
    관심이 있는 경우, 레오나르도 다빈치의 다른 작품
    또는 루브르 박물관에 있는 다른 작품을 찾도록
    지원할 수 있습니다. 지식 그래프를 사용하여 제품
    카탈로그에 주제별 정보를 추가하거나, 복잡한 법규
    모델을 빌드하고 쿼리하거나, Wikidata 같은 일반
    정보를 모델링할 수 있습니다.
    

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25. Graph DB Usecase
    https://db-engines.com/en/ranking_categories
    

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26. Q : 그래프 데이터베이스를 사용하면 안되는 경우는 언제인가요?
    A
    - 앞에서 보여드린 것처럼 노드간의 거리가 멀리 떨어져있는 복잡한 조회가 아닌경우에는 큰 차이가없습니다.
    - GraphDB는 로컬 그래프를 처리하는데 있어서는 뛰어나지만, 노드 클러스터를 찾고, 노드 사이의 알려지지 않은
    관계 패턴을 발견하고 그래프 구성요소의 중심 및 구역 사이를 정의하는 작업, 그래프 전체를 보는 글로벌 그래프
    작업에는 성능적으로 많은 자원과 시간을 소모합니다.
    

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27. 끝!
    

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