그래프 데이터베이스와 벡터 데이터베이스

1. 그래프 데이터베이스

정의	관계형 데이터베이스 보안 위한 NoSQL 계열로 데이터 사이 관계를 그래프로 연결하는 데이터베이스
개념도
구성 기술	구성 요소	노드, 엣지, 속성, 레이블
	저장 기술	Native Graph Storage, Non-Native(NoSQL)
	질의 언어	Cypher, Gremlin, SPARQL
	탐색 기술	DFS, BFS, Dijkstra
	분산 처리	분산 저장, 병렬 처리, 동시성 제어
활용 사례	SNS 분석	- key/value 통해 관계 설정
	ERP, IAM	- 계층 관계를 그래프로 모델링

- 스키마가 필요없고 데이터 간의 관계에 따라 조회하여 질의 처리 속도 향상

 

2. 벡터 데이터베이스

정의	방대한 양의 고차원 데이터를 벡터 형태로 최적화하여 저장하고 검색하기 위한 데이터베이
개념도
구성요소	임베딩 벡터	- 비정형 데이터를 고차원 벡터로 변환
	벡터 저장소	- 벡터 저장하고 메타데이터와 연결
	유사도 검색 엔진	- 쿼리 벡터와 가장 유사한 벡터 검색, Brute-force, ANN
	유사도 측정 방식	- Cosine Similarity, Euclidean Distance, Dot Product
	인덱싱 구조	- HNSW(Hierarchical Navigable Small World): 고속, 정확 - IVF(Inverted File): 클러스터 기반 - PQ(Product Quantization): 압축 및 빠른 계산
활용 사례	RAG	- LLM에 유사 문서 검색 지원
	멀티 모달 검색	- 이미지, 음성 기반 검색