オラクル・データベース（Oracle Database）とオラクルNOSQLの違い

私が現場で選ぶ基準は、SQL主導か、NoSQL主導か。Oracle https://www.oracle.com/technetwork/jp/database/database-technologies/bigdata-spatialandgraph/learnmore/index-2537851-ja.html Databaseは行列データを堅実に扱い、オラクルNOSQLは柔軟にスキーマを変えられます。運用の好みが分かれます。

オラクルビッグデータ／Oracle Big Data Platformでできること（分析・Analytics・データ）

私が試して刺さったのは、データをためてすぐ絞り込める点です。オラクルビッグデータは分散処理とAnalytics（分析）をまとめ、データ分析を現場の手触りにします。Hadoop同等の運用イメージで、最初からデータの形を整えます。

• ETLを毎晩自動化し、分析用テーブルを24時更新に固定する
• ダッシュボードはKPI5個だけ先に置き、粒度は後から増やす
• データ保持は30日/1年の2系統に分け、コストを見える化する
• ログはJSONのまま取り込み、必要項目だけ列化する
• 検証用は別クラスタに分離し、影響なしでSQL検定する

Oracle Spatial（オラクル・スパーシャル）による空間データ管理と活用

地図は“持つ”より“計算する”が勝ちます。オラクル・スパーシャルはGISの幾何演算と検索をDB側で完結し、データ（経路/範囲）を即座に使えました。

Oracle Integrated（オラクル・インテグレーーテッド）で実現する統合基盤（DB＋データ）

私はPoCで、DBとデータ連携を別ツールだらけにせず一括で動かすのが楽だと感じました。オラクル・インテグレーーテッドはOracle（DB）とデータ処理の境目を薄くし、Analytics（分析）までを最短距離にします。権限設計も一本化できます。

プロパティグラフ（Property Graph）とは？グラフDBとグラフ分析の基本

グラフDBは“点”ではなく“関係”から調べる道具だと、手元のデモで腹落ちしました。プロパティグラフは頂点と辺に属性を持たせ、グラフ分析をSQL感覚で進められます。相関や経路を追う時ほど速いです。

「DBは検索、グラフは解剖。私は最後に必ず、関係から辿る側に戻った。」

ビッグデータライトVM 2015（Property Graph HOL Big Data Lite VM 2015）で学ぶ手順

私はこの教材VMで、グラフ（Graphs）の流れを体で覚えました。ビッグデータライトVM 2015（Property Graph HOL Big Data Lite VM 2015）は、最初の数時間でデータ投入とクエリ実行まで行けます。手順が短いのが良い。

• VMを起動し、所定ポートでブラウザ接続する
• サンプルデータを読み込み、頂点/辺の件数を確認する
• 最小クエリを実行し、経路長2で出力を比較する
• 属性条件で絞り、実行時間を毎回メモする
• 別クエリで“プロパティ設定”を変えて差を見る

DB/SQL/ODBCMS（ODBMS）連携：SQLで扱うデータベース技術とグラフ活用

DB×グラフは“橋”が要ります。SQLと連携すると、既存の分析パイプラインを壊さずに探索へ繋げられました。私はODBCで接続し、同じETLからグラフも叩ける形にしました。

Apache連携（データベースまたはApache）とオープンワールド（OpenWorld）前提の運用設計

私はApache（アパッチ）側で取り込み、DB側で確定、最後にグラフ（Graphs）探索へ繋ぐ流れにしました。オープンワールド（OpenWorld）前提だと、データ形式と関係が後から増えても崩れにくい設計ができます。運用は監視を先に決めるのが肝です。

オラクル製品・機能の比較表：Oracle Database／Oracle NoSQL／Oracle Spatial／プロパティグラフ

同じオラクル（Oracle）でも得意領域が違うので、私は比較表を作って選定会議に持ち込みます。Oracle DatabaseはSQL、Oracle NoSQLは柔軟性、オラクル・スパーシャルは位置、プロパティグラフは関係探索に寄せた方が早いです。迷ったら用途ベースで割り切る。