グラフデータベース（Graph Database）とは、ノード（点）とエッジ（線）を用いてデータとその関係性を表現するデータベース管理システムです。グラフデータベースは、データ間の複雑な関係性を効率的に管理し、クエリすることができるため、ソーシャルネットワーク、推薦システム、ネットワーク分析などの用途に適しています。
特徴
ノードとエッジ
グラフデータベースは、ノード（点）とエッジ（線）を用いていて関係性を表現します。
ノード
データのエンティティや項目を表します(例: 人、製品など)各ノードでは、リレーションシップの数と種類に制限はありません
エッジ
ノード間のリレーションシップを表します。一対多リレーションシップと多対多リレーションシップの両方を表すことができます。
エッジには常に開始ノード、終了ノード、タイプおよび方向があります。
プロパティ
各ノードには、それを説明するプロパティまたは属性があります。場合によっては、エッジにもプロパティがあります。プロパティのあるグラフは、プロパティグラフ とも呼ばれます。
クエリ言語
グラフデータベースは、関係性を中心にしたクエリを効率的に実行できるクエリ言語を持っています。代表的なものには、Cypher（Neo4j用）、Gremlin（Apache TinkerPop用）、SPARQL（RDFデータ用）などがあります。
メリット・デメリット
メリット
・複雑な関係性を直感的にモデリングできるため、データ間のつながりを自然に表現できる
・ノード間の関係性を利用したクエリが高速に実行できる
・スキーマが柔軟であり、新しいノードやエッジを容易に追加できるため、データモデルの変更が容易
デメリット
・一貫性の保証が難しいことがある
・グラフクエリ言語は標準化が進んでいないため、異なるグラフデータベース間での移植性が低いことがある
・大規模データセットや高頻度のトランザクションに対してスケーリングが難しいことがある。特にノードやエッジが増加するにつれて、クエリ性能やデータ分散の管理が難しくなることがある
