グラフデータベースは、ノード、エッジ、およびプロパティを使用したセマンティッククエリのグラフ構造を使用して、データを表示および格納するデータベースです。 グラフデータベースの詳細については、
InterSystems データプラットフォームは、マルチモデルの性質を持つため、グラフデータベースストレージをサポートできます。
InterSystems IRIS の新バージョンに、 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) インデックス・アルゴリズムに基づく新しい近似最近傍探索 (ANN) インデックスが搭載されました。こちらは、ベクトル検索 早期アクセスプログラム で入手いただけます。これにより、大規模なベクトルデータセットに対して非常に効率の良い近似最近傍探索が可能となり、クエリパフォーマンスとスケーラビリティが大幅に向上しました。
HNSW アルゴリズムは、グラフベース構造を利用して高次元データのベクトル検索を最適化するよう設計されており、大規模なベクトル集合における近似近傍探索を高速化します。HNSW によって、レコメンデーションシステム、自然言語処理、その他の機会学習アプリケーションなどすべてにおいて検索時間が大幅に短縮します。
HNSWの主な利点:
• データセットサイズ増加後も、より高速な検索が可能
• 高精度をたもちながら、メモリ使用量を削減
• 既存の IRIS ベクトル検索とのシームレスな統合
NoSQLデータベースという言葉を聞かれたことがあると思います。色々な定義がありますが、簡単に言えば、文字通りSQLを使わない、つまりリレーショナルデータベース(RDB)以外のデータベースのことを指すのが一般的です。
InterSystems IRIS Data Platformでは、テーブルを定義してSQLでデータにアクセスできます。ですから、InterSystems IRIS Data Platformは厳密にNoSQLデータベースというわけではありません。しかし、InterSystems IRISの高パフォーマンスを支える「グローバル」は、40年も前からInterSystemsのコア技術として、現代で言うNoSQLデータベースを提供してきました。本稿では、InterSystems IRISの「グローバル」でグラフ構造を作り、それをPythonでアクセスする方法を紹介します。
本稿で説明する内容は動画でも公開しています。ぜひご覧ください。
NoSQLに分類されるデータベースには様々なデータモデルを扱うものがあります。以下に代表的なものを挙げます。