データサイロからの決別

セマンテックグラフデータベースで関係性に対応

ドキュメントはビジネスエンティティの格納に適していますが、エンティティの関係性については、もう1つの一般的な NoSQL モデル、セマンテックグラフデータベースモデルが最適です。このモデルは、人、顧客、プロバイダなど、興味対象のエンティティの関係性を格納して管理できるように設計されています。

さらに MarkLogic は、セマンティックなグラフデータモデルをビルトインの RDF トリプルストアとして提供しているため、セマンティックデータを格納・管理できます。この機能が MarkLogic セマンティック です。セマンティックにより、JSON および XML ドキュメントをスマートに関連付けおよび強化することで、ドキュメントモデルを強化します。これにより、データ統合を促進し、強力なクエリを実行して関係性を発見したり推論を実行したりできます。

セマンティックは、メタデータ (オントロジーなど) を格納することでデータのコンテキストも提供します。例えば、部品情報が格納された製品カタログを考えてみましょう。ある部品のサイズは「42」となっていますが、このコンテキスト情報はどこにあるのでしょうか。「42」の単位は何でしょうか。測定時の許容誤差はどのくらいでしょうか。誰がいつ測定したのでしょうか。こうしたコンテキスト情報がセマンテックデータであり、MarkLogic に RDF トリプルとして格納できます。

ドキュメントモデルと同様に、MarkLogic プラットフォームのビルトインの検索エンジンは、SPARQL クエリでセマンティック検索を高速実行するために RDF トリプルをインデックス付けします。セマンティック検索とドキュメント検索を組み合わせて複雑なクエリを簡単に作成し、インサイトを発見できます。

地理情報検索

ドキュメントデータモデルには、地理情報データも格納できる柔軟性があります。MarkLogic では、関心のある地点、交差経路、地域などの地理情報をネイティブに格納、管理、検索できます。これにより、その他全てのデータ (エンティティ、関係性など) の「位置」に関する質問の答えが得られます。

ビルトインの検索エンジンは、地理情報データのインデックス付けにより、場所に基づく検索クエリと地理情報アプリケーション用のアラートが可能です。地理情報を利用して、場所に基づく強力な検索アプリケーションを実装しているお客様の詳細をご覧ください。

構造化されたデータのリレーショナルビュー

リレーショナルデータモデルが便利なのは、理由があります。表形式に構造化されたデータビューは、標準の SQL でクエリを実行できるので、役に立つこともあります。MarkLogic があれば、開発者は安心です。

MarkLogic では標準の SQL をサポートしており、データ上にリレーショナルビューを作成し、データのセキュリティに妥協することなく SQL 分析を実行できます。基となるデータを変更しないので、MarkLogic プラットフォームでは元の形式のまま利用できます。

このようなレベルの SQL サポートを可能にする基盤技術は、MarkLogic 独自のものです。この技術は TDE (Template Driven Extraction) と呼ばれ、データ (またはエンティティ) のリレーショナルな表現を定義できるため、標準の SQL でクエリできます。これにより、使い慣れた BI ツールで業務分析を行えます。

統合インデックス

マルチモデルデータベースには一元化された検索インターフェイスがあり、統合されたインデックスを使用して複数のデータモデルに対してクエリを実行できます。通常は、データ型ごとに特定のインデックスを選択・管理しなければなりませんが、MarkLogic プラットフォームは、データが読み込まれるとすぐに高速のデータアクセスを実現する一連の統合インデックスを備えています。マルチモデルデータベースは Google のように機能します。Google では、web ページを特定のフォーマットに合わせる必要はありません。ページにインデックスを付けて、統合検索インターフェイスからアクセス可能にしているだけです。

MarkLogic プラットフォームはビルトインの検索エンジンにより、すべてのデータ型をインデックス付けして卓越した検索パフォーマンスを実現します。したがって、1つのクエリ内で複数の内容を組み合わせることで、複数のデータモデルのデータを迅速に検索できます。例えば、セマンティッククエリと検索クエリを組み合わせて、保険に加入していない慢性疾患の患者を見つけることができます。

設定可能なクエリ

マルチモデルデータベースには業界標準のクエリ言語と API が備わっているため、サポートされるすべてのデータモデルのデータを柔軟に格納してアクセス可能です。MarkLogic プラットフォームにより、ユーザーは検索、SQL、SPARQL、REST API を使用してデータのクエリを実行できます。また、JavaScript、Node.js、Java、XQuery など、複数のプログラミング言語もサポートしています。

真のマルチモデルデータベースである MarkLogic は、マルチモデルデータアクセス用の一元化されたクエリインターフェイスとして Optic API も備えています。あらゆるデータモデルのデータに柔軟かつ簡単にアクセスできます。ドキュメント、リレーショナルビュー、セマンティックグラフを対象として、1つのクエリ内で複数の内容を組み合わせることができます (どのような組み合わせも可能です)。例えば、Optic API を使用して、ドキュメントの検索やフィルタリング、リレーショナルな操作 (結合や集計など)、出力用のドキュメントの抽出 (または作成) などを実行できます。他のマルチモデルデータベースでもこんなことができるでしょうか。

統合プラットフォーム

マルチモデルデータベースは、データモデリングの柔軟性と統合されたクエリインターフェイスに加え、データセキュリティ、ガバナンス、トランザクション処理に単一のモデルをとっています。統合されたデータプラットフォームとして、開発者の生産性と運用効率を向上します。

真のマルチモデルデータベースである MarkLogic は、データセキュリティ、ガバナンス、一貫性に関して一元化されたモデルを提供します。シェアードナッシングアーキテクチャにより、拡張性と可用性を実現し、開発、テスト、アップグレード、バックアップ、リカバリなどの運用フットプリントを低減します。