Postgres를 Graph DB로 사용하기: PgRouting을 Ab(using) - 활용 혹은 남용?

1 month ago 9

pgRouting은 Postgres의 확장으로, 지리정보 시스템(GIS)에서 두 지점 간의 최단 경로를 찾는 데 주로 사용됨
그러나 pgRouting은 지리공간 데이터 외에도 다양한 그래프 구조의 데이터를 처리하는 데 활용될 수 있음
Apache AGE나 Neo4j와 같은 전문 그래프 데이터베이스의 경량 대안으로 사용 가능함

pgRouting 소개

pgRouting은 PostGIS의 확장 기능으로, 지리공간 라우팅 기능을 제공함
이를 통해 최단 경로 계산, 네트워크 분석, 복잡한 라우팅 문제 해결 등이 가능함
주로 두 위치 간의 최단 경로를 찾는 등 GIS에서 활용됨

그래프와의 연계

pgRouting의 강점은 그래프로 구조화된 모든 데이터와 함께 작업할 수 있다는 점임
그래프는 상호 연결된 지점들의 네트워크로 구성되며, 여기서:
- 노드는 개체를 나타냄
- 엣지는 노드 간의 관계나 경로를 나타냄
지도나 GIS에서는 노드와 엣지가 각각 교차로와 도로를 의미하지만, 소셜 네트워크와 같은 추상 시스템에도 적용 가능함

GIS 외의 pgRouting 활용 사례

작업 스케줄링
- 프로젝트에서 작업 간에는 의존성이 존재하며, 이는 **유향 비순환 그래프(DAG)**를 형성함
  - 노드는 작업을 나타냄
  - 엣지는 의존성을 나타냄
- 프로젝트 관리의 주요 과제 중 하나는 전체 프로젝트 기간을 결정하는 '주요 경로(critical path)'를 찾는 것임
- pgRouting을 사용하여 작업의 의존성을 모델링하고, 그래프 알고리즘을 통해 주요 경로를 찾을 수 있음
리소스 할당 기반의 리버스 프록시 라우팅
- 분산 시스템에서는 네트워크의 노드 간 리소스를 효율적으로 할당하는 것이 중요함
- 각 노드는 물리적 위치나 컴퓨팅 프로세스를 나타내며, 엣지는 노드 간의 데이터 이동 경로를 나타냄
- 예를 들어, 클라우드 인프라에서 pgRouting을 사용하여 분산 서버 간의 데이터나 컴퓨팅 작업을 가장 효율적인 경로로 라우팅할 수 있음
YouTube와 같은 추천 엔진
- 추천 엔진이나 지식 그래프를 사용하는 검색 알고리즘에서 pgRouting을 활용하여 엔터티와 이벤트 간의 관계를 구축할 수 있음
- 예를 들어, YouTube의 추천 알고리즘에서는:
  - 노드는 사용자, 비디오, 카테고리 등의 엔터티를 나타냄
  - 엣지는 사용자와 비디오 간의 상호작용이나 비디오 간의 카테고리 공유 등의 관계를 나타냄
- 이러한 그래프 구조를 통해 사용자에게 맞춤형 추천을 제공할 수 있음