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1. 기본 특성 비교
| 항목 | RDB | Graph DB | 의료데이터 관련 예시 |
| 데이터 모델 | 테이블, 행, 열 구조 | 노드, 관계, 속성 | 환자(노드)-진단(관계)-질병(노드) |
| 관계 표현 | 외래키를 통한 테이블 간 연결 | 직접적인 관계로 연결 | 약물 상호작용 네트워크 |
| 쿼리 성능 | JOIN이 많을수록 성능 저하 | 관계 탐색 성능 일정 | 환자 진료 이력 추적 |
| 스키마 변경 | 어렵고 비용이 큼 | 유연하게 변경 가능 | 새로운 의료 프로토콜 추가 |
2. Graph DB의 장점
| 항목 | Graph DB | RDB |
| 복잡한 관계 표현의 용이성 | 노드와 엣지를 사용하여 복잡한 관계를 직관적으로 표현 | 테이블과 조인으로 관계를 표현하며, 복잡도가 증가하면 관리 어려움 |
| 성능 향상 | 인접 노드를 따라 탐색하여 관계 중심의 쿼리에 높은 성능 제공 | 여러 조인이 필요한 관계 탐색 시 성능 저하 가능성 |
| 스키마의 유연성 | 스키마리스 또는 유연한 스키마로 데이터 구조 변경에 용이 | 고정된 스키마로 변경 시 복잡하고 시간 소요 |
| 자연스러운 데이터 모델링 | 현실 세계의 엔티티와 관계를 자연스럽게 모델링 가능 | 테이블 기반 모델링으로 복잡한 관계 표현에 한계 |
| 확장성 | 대용량 데이터와 복잡한 관계 처리에 효율적이며 분산 환경에서 유리 | 확장성이 제한적이며 대규모 데이터 처리 시 성능 저하 가능 |
| 강력한 쿼리 언어 | 관계 탐색과 패턴 매칭에 최적화된 Cypher 등 제공 | SQL은 집계와 필터링에 최적화되어 관계 탐색에는 비효율적 |
3. 의료 데이터 사례
| 상황/시나리오 | 설명 | Graph DB의 이점 |
| 복잡한 환자 관계 관리 | 환자, 의사, 처방, 진단 등 다양한 엔티티의 복잡한 연관성 | 복잡한 관계를 효율적으로 관리하고 탐색 가능 |
| 신속한 관계 기반 질의 | 특정 약물 복용 환자 중 특정 유전적 표지를 가진 환자 탐색 | 관계를 따라 신속한 탐색으로 성능 향상 |
| 의료 지식 그래프 구축 | 질병, 증상, 약물, 유전자 간의 지식 네트워크 생성 | 지식 그래프를 효율적으로 저장하고 질의 가능 |
| 표준 데이터 모델과의 통합 | OMOP-CDM, HL7 FHIR 등의 복잡한 표준 모델 사용 | 복잡한 구조와 관계를 자연스럽게 표현하여 데이터 접근성 향상 |
| 환자 경로 분석 | 치료 과정, 방문 기록, 처방 내역 등을 통한 환자 경로 분석 | 그래프를 통해 병목 현상 발견 및 의료 서비스 효율성 증대 |
| 네트워크 기반 전염병 연구 | 전염병 확산 경로 모델링 및 분석 | 감염 경로 파악과 전염병 대응 전략 수립에 효율적 |
| 상호운용성 향상 | 다양한 의료 시스템과 데이터 소스의 통합 | 데이터의 상호운용성 향상으로 정보 공유 및 협업 촉진 |
| 실시간 데이터 분석 | 실시간 데이터 스트림 처리 및 즉각적인 관계 기반 분석 필요 | 빠른 의사 결정 지원으로 응급 의료 상황에 활용 가능 |
