CHAPTER 1 그래프 씽킹
1.1 떠오르는 그래프 기술
1.2 그래프 씽킹이란
1.3 복잡한 문제를 해결하는 기술 선택하기
1.4 그래프 씽킹 여정 시작하기
CHAPTER 2 관계형에서 그래프 씽킹으로
2.1 2장 미리 보기: 관계형 개념을 그래프 용어로 변환하기
2.2 관계형과 그래프의 차이
2.3 관계형 데이터 모델링
2.4 그래프 데이터의 개념
2.5 그래프 스키마 언어
2.6 관계형 vs 그래프: 결정 고려 사항
2.7 마치며
CHAPTER 3 간단한 Customer 360
3.1 3장 미리 보기: 관계형 vs 그래프
3.2 그래프 데이터 기본 사용 사례: Customer 360(C360
3.3 관계형 시스템으로 C360 애플리케이션 구현하기
3.4 그래프 시스템으로 C360 애플리케이션 구현하기
3.5 관계형 vs 그래프: 선택의 기로에 서 있다면
3.6 마치며
CHAPTER 4 이웃 탐색 개발
4.1 4장 미리 보기: 더 현실적인 C360 만들기
4.2 그래프 데이터 모델링 101
4.3 이웃 탐색 개발 세부 구현
4.4 기본적인 그렘린 탐색
4.5 고급 그렘린: 질의 결과 다듬기
4.6 개발 단계에서 제품 단계로 이동하기
CHAPTER 5 이웃 탐색 제품화
5.1 5장 미리 보기: 아파치 카산드라의 분산 그래프 데이터 이해하기
5.2 아파치 카산드라에서 그래프 데이터 사용하기
5.3 그래프 데이터 모델링 201
5.4 최종 제품 구현
5.5 더 복잡한, 분산 그래프 문제
CHAPTER 6 트리 사용 개발
6.1 6장 미리 보기: 트리 탐색, 계층 데이터, 순환
6.2 세 가지 예제로 살펴보는 계층, 중첩 데이터
6.3 용어의 숲에서 길 찾기
6.4 센서 데이터로 계층 구조 이해하기
6.5 개발 모드: 리프에서 루트로 질의하기
6.6 개발 모드: 루트에서 리프로 질의하기
6.7 시간 정보 확인
CHAPTER 7 트리 사용 제품화
7.1 7장 미리 보기
이제는 그래프 데이터베이스 시대!
새로운 패러다임 그래프 씽킹을 만나다
데이터 관리 회사 ‘데이터스택스(Datastax’에서 근무하는 CDO, CTO가 함께 집필한 그래프 데이터베이스 사용 안내서! 그들이 여러 팀에게 조언하며 얻은 지식과 노하우를 이 책에 모두 담았다. 방대하고 복잡한 데이터에서 가치를 추출하는 혜안으로 ‘그래프 씽킹’ 개념을 제시하며 여러분의 사고방식을 그래프 씽킹으로 전환할 수 있도록 친절히 안내한다. 개념 이해를 돕는 풍부한 그림과 실무에 유용한 예제를 통해 그래프 데이터베이스 시대를 마주하게 될 여러분에게 세상을 이해할 수 있는 비밀스런 열쇠를 쥐여준다. 그래프 씽킹으로 데이터를 효율적으로 구축하는 방법을 배워 한 걸음 더 성장한 데이터 엔지니어가 되어보자.
대상 독자
● 그래프 데이터를 효과적으로 사용하고 싶은 데이터 엔지니어, 데이터 아키텍트
● 그래프 씽킹을 터득하고 싶은 데이터 과학자, 데이터 분석가
● 그래프 씽킹이 궁금한 누구나(기초 데이터베이스 지식이 있다면 개념을 더 쉽게 이해할 수 있다
주요 내용
● 관계형, 그래프 데이터베이스로 아키텍처 구축하기
● 유명한 그래프 데이터 패턴 Customer 360 애플리케이션 구현하기
● 계층형 데이터에서 그래프 데이터로 작업할 때 발생하는 문제 해결하기
● 경로를 찾는 다양한 방법과 경로가 선호도에 미치는 영향 살펴보기
● 협업 필터링으로 넷플릭스와 비슷한 영화 추천 시스템 설계하기
<추천사>
개발자의 서재에 반드시 추가해야 할 참고서. 두 저자 모두 그래프 이론, 아키텍처, 원칙의 모범이라 할 수 있다.
시어도어 C. 태너 주니어, Watson Health 글로벌 CTO 겸 최고 아키텍트
이 책은 데이터베이스의 수준을 한층 끌어올렸다. 그래프 데이터를 처음 접하는 사람에게 유용할 뿐 아니라 이미 경험했던 사람도 새로운 내용을 배울 수 있다.
매슈 러셀, Strongest AI CEO, 『소셜 웹 마이닝(2판』(비제이퍼블릭,
