【比較】ベクトルDBとグラフDBの違い¶

概要¶

「ベクトルDB」と「グラフDB」は、どちらも特定用途に特化した非リレーショナルデータベースですが、解こうとしている問題がまったく別物です。混同して「どちらかに寄せれば両方できる」と考えると設計を誤ります。

ベクトルDBは、テキストや画像などを埋め込み（embedding）モデルでベクトル化し、そのベクトル群を索引して近似最近傍探索（ANN）による類似度検索を行うためのストアです。HNSW や IVF などの索引で「意味的に近いもの」を高速に探し、セマンティック検索・RAG・レコメンド・類似画像検索などに使われます。グラフDBは、データをノード（実体）とリレーションシップ（エッジ＝つながり）として保持し、Cypher や Gremlin といったクエリ言語で関係をたどる（トラバーサルする）ためのストアです。ソーシャルグラフ・推薦・不正検知など「つながったデータ」の探索に強みがあります。

なお、本記事は「ベクトルDB とグラフDB」という2種類のデータベースの設計思想を比べるものです。AWS Bedrock の「構造化データストア（Text-to-SQL）とベクトルストア（RAG）」という機能上の役割分担とは論点が異なるため、その文脈は構造化データストアとベクトルストアについてを参照してください。

詳細比較¶

比較軸	ベクトルDB (Vector DB)	グラフDB (Graph DB)
データモデル	高次元ベクトル（埋め込み）＋メタデータ	ノード・リレーションシップ・プロパティ
主な操作	近似最近傍探索（ANN）による類似度検索	関係のトラバーサル（経路・隣接探索）
索引方式	HNSW / IVF / PQ / LSH 等の ANN 索引	関係をデータと共にネイティブ格納し走査を最適化
クエリ言語	API/SQL 拡張（例: pgvector の距離演算子）	Cypher / Gremlin など
距離・指標	L2・コサイン・内積などの距離尺度	ホップ数・経路・パターンマッチ
代表用途	セマンティック検索・RAG・レコメンド・類似検索	ソーシャル/推薦/不正検知/経路最適化
解く問題	「これに“意味的に似た”ものは？」	「これと“どうつながっている”か？」

補足：両者は排他ではなく、RAG の根拠取得（ベクトル）と知識のつながり（グラフ）を組み合わせる構成（GraphRAG 的アプローチ）もあり得る。あくまで「役割が違う」ことが要点。

よくある誤解¶

誤解1：「ベクトルDBとグラフDBは似たもので、どちらか一方で代替できる」 — 違います。ベクトルDBは「意味的類似度（ANN 検索）」、グラフDBは「実体間の関係のトラバーサル」を解く道具で、解く問題が別です。一方をもう一方の上位互換とみなすのは誤りで、相互に置き換えられません。
誤解2：「ベクトル検索＝完全一致で必ず正解を返す検索」 — 違います。多くのベクトルDBは近似最近傍（ANN）であり、速度のために厳密性を一部譲ります（HNSW/IVF など）。「最も近い候補群を高速に返す」ものであり、SQL の等価検索のような厳密一致とは性質が異なります。
誤解3：「グラフDBはリレーショナルDBの JOIN を別名にしただけ」 — 違います。グラフDBは関係をデータと共にネイティブに格納し、関係の走査を最適化します。多数ホップの関係探索で RDB の JOIN 連鎖より有利になりやすい点が設計上の違いで、単なる呼び換えではありません。
誤解4：「ベクトルDBは専用製品でしか実現できない」 — 必ずしもそうではありません。例えば PostgreSQL 拡張の pgvector は HNSW/IVFFlat 索引と距離演算子で類似度検索を提供します。「専用 DB か拡張か」は要件次第で、選択肢は専用製品に限られません。

実務での選び分け¶

「どちらが新しいか」ではなく「解きたい問いの種類」で選びます。

“意味的に似た文書/画像を探す”、RAG の根拠取得、レコメンドの類似度 → ベクトルDB（または pgvector 等の拡張）。
“誰と誰がどうつながっているか”、多段の関係探索、不正検知・推薦の関係グラフ → グラフDB（Cypher/Gremlin）。
既存 RDBMS 資産を活かしつつ小規模に類似検索を足したい → pgvector のような拡張から検討。
「似ているか」と「つながっているか」の両方が要る → 併用（ベクトル検索＋グラフ走査）。一方に無理に寄せない。
判断軸：①問いが「類似」か「関係」か ②近似許容か厳密関係探索か ③既存スタックとの親和性 ④運用するインデックス／クエリ言語の習熟。

ひとことまとめ¶

ベクトルDB＝埋め込みの ANN 類似度検索（意味的に“似た”もの／RAG・レコメンド）、グラフDB＝ノードとエッジの関係トラバーサル（“つながり”の探索）。解く問題が別で相互に代替不可。「似ているか」か「つながっているか」で選び、必要なら併用します。

出典・参考¶

Pinecone「What is a Vector Database?」（ベクトル埋め込みを索引・格納し近似最近傍（ANN）で類似度検索。HNSW/PQ/LSH/Random Projection などの索引。セマンティック検索・RAG・レコメンド・類似画像検索に利用）: https://www.pinecone.io/learn/vector-database/
pgvector 公式リポジトリ（PostgreSQL 拡張。HNSW/IVFFlat 索引による厳密／近似最近傍探索、L2・内積・コサインなどの距離指標をサポート）: https://github.com/pgvector/pgvector
Neo4j 公式ドキュメント「What is a graph database?」（データをノード・リレーションシップ・プロパティとして格納。関係をデータと共にネイティブ格納し走査を最適化。Cypher で関係をパターンマッチ／トラバーサル）: https://neo4j.com/docs/getting-started/graph-database/
Apache TinkerPop 公式「Graph Query Language - Gremlin」（プロパティグラフ上の複雑なトラバーサルを表現する関数型データフロー言語。TinkerPop 対応グラフシステムで Gremlin トラバーサルを実行可能）: https://tinkerpop.apache.org/gremlin.html