Neo4j를 사용한 그래프 데이터베이스
Neo4j는 업계 최고의 그래프 데이터베이스로, 데이터 자체만큼 관계가 중요한 데이터를 위해 설계되었습니다. 소셜 네트워크, 사기 탐지, 추천 엔진, 지식 그래프가 모두 이 모델에 자연스럽게 적합합니다. 관계형 데이터베이스와 달리 Neo4j는 연결을 일급 시민으로 저장하여 깊게 연결된 데이터의 탐색을 빠르고 표현력 있게 만듭니다. 이 트랙은 전체 스택을 다룹니다. 그래프 이론과 Cypher 쿼리 언어부터 데이터 모델링, 애플리케이션 통합, 보안, 프로덕션 규모의 성능 튜닝까지 모두 포함합니다.
학습 내용
간단한 패턴 매칭부터 고급 집계와 경로 찾기 작업까지 Cypher 쿼리를 작성합니다. 중심성, 커뮤니티 감지, 최단 경로 분석을 위해 그래프 알고리즘을 적용합니다. 실제 도메인 관계를 반영하는 그래프 데이터 모델을 설계하고, Neo4j를 애플리케이션에 통합하며, 보안과 접근 제어를 구성하고, 분석 작업을 위해 Graph Data Science 라이브러리를 사용합니다. 후속 과정에서는 관리, 성능 튜닝, 확장 전략, 그리고 커스텀 절차 및 플러그인으로 Neo4j 확장을 다룹니다.
학습 경로
12개의 과정은 A1부터 C1까지 걸쳐 있습니다. 이 트랙은 그래프 데이터베이스와 Neo4j 소개 및 Cypher 쿼리 언어 기초로 시작하고, B 레벨의 고급 Cypher 쿼리 기법과 그래프 데이터 모델링 모범 사례로 진행됩니다. 마지막 5개 과정은 모두 C1입니다: Neo4j 관리 및 데이터 관리, GDS를 사용한 고급 그래프 데이터 과학, Neo4j 성능 튜닝 및 확장, 실제 Neo4j 사용 사례 및 패턴, Neo4j 기능 확장입니다.
작동 방식
각 과정은 짧고 집중된 레슨으로 나뉘며, 이를 내장 편집기에서 완료하면서 실시간 피드백과 막힐 때마다 이용할 수 있는 AI 튜터를 활용할 수 있습니다. 첫 번째 레슨부터 실시간 그래프 예제에 대해 Cypher를 작성하면서 개념적 이해와 함께 실전 경험을 쌓아갑니다.