渡部 徹太郎

河村 康爾

北沢 匠

佐伯 嘉康

佐藤 直生

原沢 滋

平山 毅

李昌桓

エンタープライズRDBエンジニアに贈る、NoSQL活用の最新バイブル登場!バズワード「NoSQL」を分解して実態を解明!RDBの課題をいかにNoSQLで解決できるか?―HadoopやDWHとの使い分けも丁寧に説明!想定されるユースケースも多数掲載!

内容詳細

RDB技術者のためのNoSQLガイド

Neo4jユーザーグループ

石坂 登

秋田 進之助

大西 芳佳

李 昌桓

清田 馨一郎

佐藤 航

中田 亨

長瀬 嘉秀

<B>「グラフ型データベース」とは、一言で言うとグラフ型の構造を持ったデータベース。</B>
RDBでは複雑になってしまう「関係性を表現する」ことに優位性を発揮し、複雑な
データの探索に適しています。

GoogleやFacebookなど先端のITサービスでも使われているグラフ型データベース
について、現在米国で脚光を浴びている新解析の手法「Neo4j」を中心に、
<B>国内のNeo4j公認ユーザーグループが丁寧に解説しました。</B>

内容紹介

基本的にデータベースの技術解説書ですが、
キアヌ・リープス、トム・ハンクス、ケビン・ベーコン、いかりや長助(! )
たちが、グラフ型DBを説明するその好例として登場します。

出版社からのコメント

グラフ型データベースとは、一言で言うとグラフ型の構造を持ったデータベース。RDBでは複雑になってしまう「関係性を表現する」ことに優位性を発揮し、複雑なデータの探索に適しています。GoogleやFacebookなど先端のITサービスでも使われているグラフ型データベースについて、現在米国で脚光を浴びている新解析の手法Neo4j(ネオ・フォージェイ)を中心に、国内のNeo4j公認ユーザーグループが丁寧に解説しました。

内容（「BOOK」データベースより）

[Neo4jユーザーグループ] グラフ型データベースNeo4jについて情報共有をする目的で、2013年に結成されたコミュニティ。章毎の執筆者については次の通り。

・第1章:石坂 登 ・第2章:秋田 進之助 ・第3章、第4章:大西 芳佳 ・第5章:李 昌桓 ・第6章:清田 馨一郎 ・第7章:佐藤 航 ・第8章:中田 亨

著者について

長瀬/嘉秀
株式会社テクノロジックアート代表取締役。1986年、東京理科大学理学部応用数学科卒業。朝日新聞社を経て、1989年に株式会社テクノロジックアートを設立。OSF(OPEN Software Foundation)のテクニカルコンサルタントとしてDCE(Distributed Computing Environment)関連のオープンシステムの推進を行う。OSF日本ベンダ協議会DCE技術検討委員会の主査を務める。現在、株式会社テクノロジックアート代表取締役、トランスコスモス株式会社技術顧問(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

グラフ型データベース入門 - Neo4jを使う

クリエーションライン株式会社

Cypherクエリー言語の事例で学ぶグラフデータベースNeo4j (NextPublishing)

Eric Redmond

Jim R. Wilson

角 征典

開発者に新しい視点を与える7つのデータベース 近年、伝統的なRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）ではない、いわゆるNoSQL系の次世代DBMSが、クラウド上で動く分散アプリケーションの普及を背景に台頭しつつあります。しかし、さまざまな実装が群雄割拠しており、導入しようにもどこから手をつけたらよいか分かりにくい状態です。 本書は、NoSQL系DBMSに関心がある技術者を対象として書かれた“Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to Modern Databases and the NoSQL Movement”（Pragmatic Bookshelf, 2012）の日本語訳です。特徴的な7種類の次世代DBMSのエッセンスを体験しながら学べる構成となっており、ひととおりの概念を理解したい人に最適です。 本書に寄せて 謝辞 はじめに 第1章 イントロダクション 1.1 最初に質問 1.2 データベースの分類 1.3 今後の行方 第2章 PostgreSQL 2.1 Post-greS-Q-L 2.2 1 日目：リレーション・CRUD・結合 2.3 2 日目：応用的なクエリ・コード・ルール 2.4 3 日目：全文検索と多次元 2.5 まとめ 第3章 Riak 3.1 Riak はウェブがお好き 3.2 1 日目：CRUD・リンク・MIME タイプ 3.3 2 日目：mapreduce とサーバークラスタ 3.4 3 日目：コンフリクトの解消とRiak の拡張 3.5 まとめ 第4章 HBase 4.1 HBase 入門 4.2 1 日目：CRUDとテーブル管理 4.3 2 日目：ビッグデータを扱う 4.4 3 日目：クラウドに持って行く 4.5 まとめ 第5章 MongoDB 5.1 ばかでかいMongo 5.2 1 日目：CRUDとネスト 5.3 2 日目：インデックス・集約・mapreduce 5.4 3 日目：レプリカセット・シャーディング・地理空間情報・GridFS 5.5 まとめ 第6章 CouchDB 6.1 カウチでリラックス 6.2 1 日目：CRUD・Futon・cURL Redux 6.3 2 日目：問い合わせビューの作成 6.4 3 日目：応用的なビュー・Changes API・レプリケーション 6.5 まとめ 第7章 Neo4j 7.1 Neo4j はホワイトボードフレンドリー 7.2 1 日目：グラフ・Groovy・CRUD 7.3 2 日目：REST・インデックス・アルゴリズム 7.4 3 日目：分散型高可用性 7.5 まとめ 第8章 Redis 8.1 データ構造サーバーストア 8.2 1 日目：CRUDとデータ型 8.3 2 日目：応用的な利用と分散 8.4 3 日目：他のデータベースと戯れる 8.5 まとめ 第9章 まとめ 9.1 データベースの分類ふたたび 9.2 選択 9.3 これから 付録A データベースの概要表 付録B CAP定理 B.1 結果整合性 B.2 現実世界のCAP 定理 B.3 レイテンシーのトレードオフ 付録C 参考文献 訳者あとがき 索引 著者・訳者について

7つのデータベース 7つの世界

Ian Robinson

Jim Webber

Emil Eifrem

木下 哲也

SNSの普及や相互依存性の高いデータの増加に伴い、従来型のリレーショナルデータモデルの処理効率の問題を解決するために登場し、近年使われるようになったのが、「グラフデータモデル」です。本書ではこのグラフデータモデルと、このモデルを使ったグラフデータベースについて、グラフデータベースの代表的な存在であるNeo4jを使って解説。Neo4jの中心的な開発者たちによる執筆のため信頼性が高く、また、実例も随所に織り込まれ実用性も高いものとなっています。内部アーキテクチャについてもていねいに書かれており、なぜリレーショナルデータモデルよりもグラフデータモデルの方がグラフ処理に適しているのかを理解できるでしょう。本書は、グラフデータモデルとグラフデータベースの特徴と使い方をまとめた優れた入門書です。

グラフデータベース ―Neo4jによるグラフデータモデルとグラフデータベース入門

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