概要

私たちの身の回りには膨大なデータが存在し、それらデータ同士の関係に着目した仕組みが多数あります。
SNS のつながり、乗換案内、ECサイトのレコメンデーション等は、日常的に利用している人が多いはずです。

アプリケーション開発者の多くが、RDB で Naive Tree 構造のデータを扱った経験があるかと思いますが、それもデータの関係を表現したものです。

このようなデータ同士の関係を RDB で扱うと、すぐに以下のような問題に直面します。

• 膨大な Sub Query と JOIN を利用した複雑な SQL
• 非現実的なクエリー実行時間

Graph Database を利用することで、これらの問題に対処でき、データの関係性からインサイトを得ることが容易になります。
クラウドの急速な普及のおかげで、簡単・低コストで Graph Database の導入が可能となり、今後ますます利用シーンが増えると思われます。

内容

今回は Graph Database の概要について、お話させて頂く予定です。（一部内容が変更となる可能性があります）
スピーカー含め、全員で Graph Database の理解を深める機会になれば幸いです。

• Graph Database 概要
  • 概念と用語
  • RDB, NoSQL との比較
• Amazon Neptune 概要
  • 特徴
  • クエリー環境
  • トランザクション概要
• Gremlin による Graph Data の探索
  • Apache TinkerPop Gremlin 概要
  • 簡易 Social Network Graph をサンプルとした探索例

参加対象者

• Graph Database に興味がある方
• Amazon Neptune に興味がある方
• RDB の基礎知識がある方

対象となる技術

• Graph Database
• Amazon Neptune

タイムテーブル

内容	開始	時間
受付	18:55	0:05
cloudpack/雲勉について	19:00	0:05
勉強会	19:05	0:45
勉強会質疑応答	19:50	0:10
終了	20:00

講師情報

岩佐 孝浩

2020年 アイレット株式会社入社
クラウドインテグレーション事業部に所属し、AWS を活用したシステムの要件定義・設計・開発を担当
APN AWS Top Engineers 2020/2021

その他

• 新型コロナウイルス感染症の拡大を考慮し、オンライン上での講義とさせて頂きます。

• オンラインイベントのURLは、後日メールにてお知らせいたします。

主催者情報

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