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그래프 데이터베이스의 성능 분석 연구

원문정보

A Study on the Performance Analysis of Graph Databases

쏭치앙펑, 전성환, 나연묵

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초록

영어

With the rapid growth of data volume and further expansion of data types, some studies point out that unstructured data is rapidly increasing at a rate of 85% of the total data volume per year. Basically, there are four types of NoSQL databases: key-value databases, columnar databases, document databases and graphical databases. Graph databases use graphs to store data, and graphs are one of the closest things to a flexible, high-performance data structure. In this paper, we conduct a performance evaluation of Neo4j and Nebula Graph databases, which have the highest market share.

한국어

데이터 수량이 빠르게 증가하고 데이터 유형이 더 확장됨에 따라 일부 연구에서는 비구조화 데이터가 연간 전체 데 이터 수량의 85%를 차지하는 비율로 빠르게 증가하고 있다고 지적하였다. 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 키- 밸류 데이터베이스, 열 데이터베이스, 문서 데이터베이스와 그래픽 데이터베이스 네 가지 유형으로 나뉜다. 그래프 데이터베이스는 그래프로 데이터를 저장하여 그래프가 고도 유연성과 고성능에 가가까운 데이터 구조로, 대용량 정 보를 저장하고 검색하는 데 전문적으로 활용되고 있는 스토리지 엔진이다. 본 논문에서는 시장 점유율이 가장 높은 Neo4j와 Nebula Graph 데이터베이스에 대한 성능 평가를 진행한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 그래프 데이터베이스 관련 연구
2.1 그래프 데이터베이스
2.2 알고리즘
2.3 그래프 데이터베이스 실험을 위한 클라우드 기술
3. 그래프 데이터베이스 성능 실험
3.1 데이터 세트
3.2 실험 환경
3.3 실험 평가 방법
3.4 실험 결과
4. 결론
Acknowledgments
참고문헌

저자정보

  • 쏭치앙펑 SONG QIANGFENG. 단국대학교 컴퓨터학과, 데이터지식서비스공학과
  • 전성환 Sunghwan Jeon. 단국대학교 컴퓨터학과, 데이터지식서비스공학과
  • 나연묵 Yunmook Nah. 단국대학교 컴퓨터학과, 데이터지식서비스공학과

참고문헌

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