그래프 DB(Graph Database)

그래프 DB란?

**노드(Node)**와 **관계(Relationship / Edge)**로 데이터를 저장하는 데이터베이스

RDBMS처럼 테이블·JOIN 중심이 아니라, "연결" 자체가 1급 데이터로 취급됨.

 

 

장점 한 줄 설명

속도	경로 탐색이 JOIN보다 수십~수백 배 빠름
스키마 유연성	데이터 구조 자주 바뀌는 서비스에 최적
관계 저장	엣지에 count/score/timestamp 저장 가능
패턴 분석	시퀀스 기반 추천·연관검색·행동 분석에 최적화

 

내 입장에서의 진짜 강점 

1. 검색어 → 검색어 전환율 저장 가능
2. 인기 검색 경로 자동 탐색 가능
3. 상품 → UDA → 속성 트리 그래프화
4. 장바구니 연관 상품 추천
5. 개인화 추천에 GraphSAGE/PageRank 적용 가능

RDB나 ES에서는 힘든 작업을 그래프에서는 자연스럽게 할 수 있음.

 

 

1) JOIN 지옥이 없다 → 연결 탐색이 압도적으로 빠름

RDB는 관계 탐색하려면 JOIN이 계속 늘어남.

 

A → B → C → D → E …

이걸 SQL로 하면 JOIN 5번.

→ 인덱스 있다고 해도 결국 디스크 I/O 늘어나서 느림.

반면 그래프 DB는
노드가 포인터로 연결되어 있어서

“A에서 연결된 노드 전부 가져와”
“거기서 또 연결된 노드 가져와”
→ 메모리 탐색 수준

즉, 관계 깊이가 깊어질수록 성능 차이가 극단적으로 벌어짐.

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2) 스키마 유연함 → 구조 변경이 쉬움

검색/상품/사용자 데이터처럼 계속 바뀌는 구조에서 핵심 장점.

• RDB → 컬럼 추가, 테이블 설계 변경, 조인 테이블 필요
• 그래프DB → 그냥 새로운 노드·관계 붙이면 끝

예:

 

상품 → 브랜드 상품 → 원산지 상품 → 행사정보 상품 → 검색태그

RDB이면 테이블 계속 늘어남.
그래프 DB는 노드 하나 추가하고 관계만 붙이면 끝.

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3) 관계(Edge)에 정보를 저장할 수 있음

이게 RDB보다 훨씬 큰 차이.

예:

 

(검색어A) -[:NEXT {count: 32, last_time: 2025-12-09}]→ (검색어B)

관계에 이런 속성을 넣을 수 있음:

• count
• score
• timestamp
• weight
• 사용자 행동 수치

즉, 연관도 계산을 직접 저장할 수 있음.

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4) 복잡한 패턴 조회가 직관적·짧은 쿼리로 가능

예시:
"치킨 검색한 뒤 → 10초 안에 → 양념 검색하고 → 그 뒤 치킨무 검색한 사람"

SQL로 하면 미칩니다.
그러나 Cypher는 한 줄:

 

MATCH (a:Keyword {name:"치킨"})-[:NEXT*1..2]->(c:Keyword) RETURN c

패턴 매칭은 그래프 DB가 압도적으로 쉽고 빠름.

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5) 경로 기반 분석에 최적화 (검색/추천에서 매우 중요)

• 연관검색
• 장바구니 기반 연관 상품
• 고객 행동 시퀀스
• Category 트리 탐색
• 카테고리 간 이동 분석
• 그래프 기반 추천(예: Personalized PageRank)

Elasticsearch·RDB로는 어려운 "경로 기반" 분석이 자연스럽게 가능.

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6) 확장성(Semi-Horizontal)

완전한 분산 시스템은 아니지만,
그래프 쿼리의 특성상 필요한 부분만 탐색하기 때문에

• 전체 스캔 없음
• 노드 주변(Neighborhood) 탐색만 수행
• 데이터 증가 대비 성능 저하가 상대적으로 적음

즉, 추천/검색어 그래프처럼 로컬 탐색 위주에서는 매우 효율적.

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7) 데이터 구조가 직관적

ES나 RDB는 데이터를 보기 위해 JSON/정규화 구조를 이해해야 함.
그래프는 눈으로 보면 바로 이해됨.

 

치킨 → 닭고기 → 장각 → 튀김용

연결이 곧 의미라서
데이터 모델 자체가 바로 비즈니스 모델.

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8) 추천/검색 시스템에서 강력한 이유

🔥 패턴 기반 추천 (Sequential Recommendation)

 

A → B → C → D

시퀀스 기반 추천은 그래프가 가장 자연스럽게 맞음.

🔥 유사도 기반 추천

Neo4j는 PageRank / node2vec / GraphSAGE 등 그래프 알고리즘 제공.

→ 연관 상품 추천, 연관 검색어 추천에 최적화.

🔥 관계 중심 구조에서 필연적으로 RDB보다 빠름

검색어처럼 아래 형태라면 그래프가 압도적으로 유리:

 

키워드 → 키워드 키워드 → 카테고리 키워드 → 상품 상품 → 속성(UDA) 상품 → 행사

RDB에서는 JOIN × JOIN × JOIN
→ 그래프에서는 그냥 연결 따라가기.