통합 그래프 데이터베이스 기능
확장 가능하고, 안전한 고성능 그래프 분석
Oracle Database에 완전히 통합된 기능인 Oracle Graph는 보안성과 확장성, 고성능 기능들을 제공합니다.
포괄적인 그래프 지원
Oracle Graph는 RDF(리소스 설명 프레임워크) 및 운영 데이터에 대한 속성 그래프 모두를 지원합니다. 이제 개발자들은 SQL 속성 그래프를 통해 기존의 SQL 개발 도구와 프레임워크를 사용하여 SQL로 그래프 애플리케이션을 손쉽게 구축할 수 있게 되었습니다.
RDF 그래프
RDF 그래프는 명령문을 표시하기 위해 설계되었으며 복잡한 메타데이터 및 마스터 데이터를 표시하기에 가장 적합합니다. 연결된 데이터, 데이터 통합, 지식 그래프 등에 W3C 표준을 준수하는 Oracle Graph를 사용할 수 있습니다.
속성 그래프
속성 그래프를 사용해 데이터를 점(vertex) 및 에지 관계로 모델링한 뒤, 이 관계를 기반으로 데이터를 쿼리 및 분석할 수 있습니다.
SQL 속성 그래프
Oracle Database 23ai는 새로운 SQL:2023 표준을 구현하는 최초의 상용 데이터베이스입니다. SQL 지식을 가진 사람이라면 누구나 그래프 모델을 손쉽게 정의 및 쿼리할 수 있습니다.
즉시 사용 가능한 80개 이상의 병렬화된 인메모리 알고리즘
Oracle Graph에는 80개 이상의 그래프 알고리즘이 포함되어 있어 순위 지정, 커뮤니티 감지, 경로 찾기, 링크 예측, 머신러닝(ML) 등을 수행할 수 있습니다. 또한 결과 값을 머신러닝 프로세스의 입력 값으로 사용해 ML 모델이 간접 관계를 사용해 예측의 정확도를 높일 수 있게 할 수 있습니다. 이 알고리즘들은 운영 데이터의 확장성과 성능을 위해 병렬화됩니다.
커뮤니티 감지 알고리즘
포함: Strongly Connected Components, Weakly Connected Components, Label Propagation, Louvain, Conductance Minimization, Infomap.
위상 분석 알고리즘
포함: Conductance, Cycle Detection, Degree Distribution, Eccentricity, K-Core, LCC, Modularity, Reachability Topological Ordering, Triangle Counting, Bipartite Check, Partition Conductance.
순위 및 걷기 알고리즘
포함: PageRank, Personalized PageRank, Degree Centrality, Closeness Centrality, Vertex Betweenness Centrality, Eigenvector Centrality, HITS, Minimum Spanning-Tree(Prim's), Breadth-First Search, Depth-First Search, Random Walk with Restart.
경로 찾기 알고리즘
포함: Shortest Path(Bellman-Ford, Dijkstra, Bidirectional Dijkstra), Fastest Path, Compute Distance Index, Enumerate Simple Paths, Filtered and Unfiltered Fast Path Finding, Hop Distance.
링크 예측 및 기타 알고리즘
포함: Twitter Who-to-follow, SALSA, Adamic-Adar Index.
머신러닝 알고리즘
포함: DeepWalk, Supervised GraphWise, Unsupervised GraphWise, Pg2Vec, Matrix Factorization, GNNExplainer.
Autonomous Database의 Oracle Graph Studio
Graph Studio를 사용하면 거의 모든 사람이 그래프를 시작하여 데이터의 관계를 탐색할 수 있습니다. Graph Studio는 복잡한 설정 및 관리를 자동화하고 데이터 통합을 원활하게 하며 시작에 필요한 단계별 예제를 제공하는 동시에 강력한 알고리즘, 빠른 인메모리 분석 서버 및 고급 시각화를 제공함으로써 진입 장벽을 제거합니다.
Graph Studio에 포함된 기능:
- 자동화된 그래프 모델링
- 광범위한 그래프 분석 및 그래프 쿼리 지원
- 고급 노트북 및 통합 시각화 기능
- 자동화된 설치, 업그레이드 및 프로비저닝
Graph Studio는 Autonomous Database Free Tier, Autonomous Data Warehouse Serverless, Autonomous Transaction Processing Serverless를 통해 무료로 제공됩니다.
Graph Studio에 대한 보다 자세한 정보는 Graph Studio FAQ를 확인하세요.
그래프 모델링
직관적인 UI를 사용해 속성 및 RDF 그래프를 생성할 수 있습니다. 관계형 테이블 또는 RDF 그래프로부터 속성을 생성할 수 있습니다. RDF 데이터를 가져와 RDF 그래프를 생성할 수 있고, 위저드를 통해 RDF 그래프 모음을 생성할 수도 있습니다.
그래프 시각화
그래프에 대한 시각적인 탐색 및 상호작용을 통해 패턴을 파악할 수 있습니다. 그래프에 주석을 달아 저장한 뒤 발견한 내용을 동료들과 공유할 수 있습니다.
노트북
9개의 인터프리터를 갖춘 인터랙티브 브라우저 기반 노트북을 통해 코드를 개발, 구성, 실행, 공유함으로써 생산성을 높이고 팀 협업을 개선할 수 있습니다. 명령줄을 사용하거나 별도의 도구를 설치하지 않고도 결과 값을 시각화할 수 있습니다.
인터프리터 지원
- pgql-rdbms 데이터베이스 내에서 PGQL 쿼리를 실행합니다.
- pgql-pgx 내장된 Graph Server에 대해 PGQL 쿼리를 실행합니다.
- 이를 위해서는 그래프가 UI나 python-pgx 또는 java-pgx paragraphs를 통한 프로그래밍을 거쳐 메모리에 로드되어야 합니다.
- 알고리즘이 python-pgx 또는 java-pgx 단락으로부터 실행되는 경우, 결과 값이 인메모리 그래프에 반영됩니다. 이 인터프리터를 사용해 해당 결과 값을 쿼리할 수 있습니다.
- python-pgx 및 java-pgx Python/Java API를 사용해 그래프를 내장형 Graph Server에 로드하고, 그래프 알고리즘을 실행하는 등 사용자 정의 Python 또는 Java 코드를 작성합니다.
- custom-algorithms-pgx 자체 사용자 정의 PGX 그래프 알고리즘을 작성합니다.
- sparql-rdf RDF 그래프에서 sparql 쿼리를 작성합니다.
- SQL SQL 쿼리를 실행하고, 테이블을 생성하고, 데이터를 테이블에 입력합니다.
- Markdown 설명을 노트북에 추가합니다.
- Conda 서드파티 라이브러리를 설치합니다.
인메모리 성능
Autonomous Database를 영구 데이터 계층으로 사용하는 Graph Studio는 그래프 데이터를 인메모리 구조로 이전해 빠르고 효율적인 분석을 가능하게 합니다. Graph Studio는 요구되는 메모리 할당을 자동으로 계산하기 때문에 이를 수동으로 관리할 필요가 없습니다.
그래프 서버 및 클라이언트
Oracle Graph Server and Client를 사용하면 개발자, 분석가 및 데이터 사이언티스트가 Oracle Database 내에서 그래프를 사용할 수 있습니다. Oracle과 함께 사용자 관리형 그래프 환경으로 사용할 수도 있습니다.
여기에는 속성 그래프 쿼리 및 분석을 위한 고속 인메모리 병렬 서버, SPARQL 쿼리를 실행하기 위한 RDF Graph Server and Query UI를 비롯해 그래프 API 작업을 위한 명령줄 셸, PGQL 쿼리를 실행하기 위한 SQLcl용 플러그인, Jupyter 노트북용 PYthon 클라이언트, Apache Zeppelin 노트북용 인터프리터, 그래프 시각화 도구와 같은 클라이언트 구성 요소가 포함됩니다.
Oracle Graph Server and Client 다운로드
2020년 4분기 Forrester Wave™: Graph Data Platforms 리더로 선정된 Oracle
Oracle Graph Server and Client에는 다음이 포함됩니다.
- 그래프 서버
- 그래프 클라이언트
- Apache Zeppelin용 그래프 클라이언트
- 그래프 HDFS 커넥터
- SQLcl용 PGQL 플러그인
- 그래프 시각화 애플리케이션
- RDF 서버 및 쿼리 UI
- 그래프 PL/SQL 패치
- 그래프 서버 REST API
그래프 모델링
PGQL을 사용해 Create Property Graph 문을 작성하고 테이블에 속성 그래프를 생성할 수 있습니다. 이 작업은 SQL Developer 내 PGQL 워크시트, JShell, Python 및 Java API 등 모든 PGQL 도구에서 실행될 수 있습니다.
그래프 시각화
Graph Server에는 그래프에 대한 시각적 탐색 및 상호작용을 통해 패턴 파악을 가능케 하는 그래프 시각화 애플리케이션이 포함되어 있습니다. 또한 Graph Server는 REST API 엔드포인트를 갖추고 있어 이를 Oracle Graph Visualization Library와 함께 사용해 JavaScript 애플리케이션 내 그래프를 시각화하는 데 사용할 수 있습니다.