Bazele de date grafice stochează date dense foarte conectate și procesează eficient interogările. Dar, știi când să folosești ce bază de date grafică? Citiți pentru a afla mai multe.
„Datele sunt noul ulei.” Creșterea oricărei organizații se bazează pe modul în care acestea stochează și utilizează datele în mod eficient. În fiecare zi sunt generați 2,5 trilioane de octeți de date. Așadar, avem nevoie de sisteme și depozite tolerante la erori în care datele pot fi stocate și gestionate eficient. Inițial s-au folosit baze de date relaționale.
Dar, odată cu trecerea timpului, cantitatea și tipul de date s-au schimbat rapid. Prin urmare, a fost nevoie de a stoca videoclipuri, audio, imagini etc. Acesta a fost punctul de declanșare pentru dezvoltarea bazelor de date SQL, NoSQL, Hadoop, baze de date grafice etc. Fiecare are propriile cazuri de utilizare și se ocupă cu diferite formate de date. Bazele de date grafice au fost dezvoltate pentru a simplifica operațiunile asupra datelor și pentru o stocare eficientă.
Cuprins
Baze de date grafice
Un graf este o structură de date reprezentată sub formă de noduri și muchii. O bază de date este o colecție de tabele care stochează date și relațiile dintre date. O bază de date grafică este o bază de date care stochează date în noduri și relațiile care există în date sub formă de muchii. Bazele de date grafice ajută la gestionarea interogărilor în timp real și la gestionarea eficientă a relațiilor de la mai multe la multe dintre entități.
Modelele de date grafice populare includ grafice de proprietate și grafice RDF. Analiza și interogările se fac în mare parte folosind grafice de proprietate. Integrarea datelor se face folosind grafice RDF. Diferența dintre graficele proprietăți și RDF este că graficele RDF sunt reprezentate sub formă de triple, adică subiect, predicat și obiect.
Bazele de date grafice stochează date în noduri și relația dintre date sub formă de muchii dintre noduri. Muchiile din grafic pot fi direcționate (unidirecționale) sau nedirecționate (bidirecționale).
Procesarea interogărilor se face prin parcurgerea graficului. Algoritmii de traversare a graficelor care ajută la găsirea căii de la un nod la altul, distanța dintre noduri, găsirea modelelor, buclele în cadrul graficului și posibilitatea formării de clustere etc., sunt utilizați pentru a răspunde eficient la interogări.
Aplicații ale bazelor de date grafice
Bazele de date grafice sunt utilizate în detectarea fraudelor. Nodurile/entitățile pot fi numele persoanelor, adresele, data nașterii etc. și unele adrese IP frauduloase, numere de dispozitiv etc. Când un nod fraudulos interacționează cu un nod nefraudulent, se formează legături între ele și sunt marcate ca suspicios.
Site-urile de social media folosesc baze de date grafice pentru a arăta recomandări ale persoanelor cu care am dori să ne conectăm și conținutul pe care dorim să-l vedem. Face acest lucru cu ajutorul traversărilor grafice din baza de date.
Maparea rețelei și gestionarea infrastructurii, elementele de configurare etc., sunt, de asemenea, stocate și gestionate eficient folosind baze de date grafice.
Baza de date grafică vs. baza de date relațională
Într-o bază de date grafice, tabelele cu rânduri și coloane sunt înlocuite cu noduri și margini. Relațiile dintre date sunt stocate pe muchii într-o bază de date grafică.
O bază de date relațională stochează relațiile dintre tabele folosind chei străine și alte tabele. Extragerea datelor sau interogarea este ușoară și nu necesită îmbinări complexe într-o bază de date grafică, dar nu este cazul bazelor de date relaționale.
Bazele de date relaționale sunt cele mai potrivite pentru cazurile de utilizare care implică tranzacții, în timp ce bazele de date cu grafice sunt potrivite pentru aplicații cu relații grele și intense de date.
Bazele de date grafice acceptă date structurate, semi-structurate și nestructurate, în timp ce bazele de date relaționale trebuie să aibă o schemă fixă.
Bazele de date grafice satisfac cerințele dinamice, în timp ce bazele de date relaționale sunt utilizate în general pentru problemele cunoscute și statice.
Grafic vs baze de date relaționale
Să ne uităm acum la cele mai bune soluții de baze de date grafice.
Cayley
Cayley este o bază de date grafică open-source dezvoltată de Apache 2.0. A fost construit folosind Go și funcționează pe date legate. Cayley este baza de date folosită la construirea Freebase și a graficului de cunoștințe de la Google. Acceptă mai multe limbaje de interogare precum MQL și Javascript cu un obiect grafic bazat pe Gremlin.
Este ușor de utilizat, rapid și are un design modular. Se poate integra și interacționa cu diverse magazine backend, cum ar fi LevelDB, MongoDB și Bolt. Acceptă diverse API-uri terță parte scrise în mai multe limbi precum Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript și Clojure. Poate fi implementat în Docker și Kubernetes. Domeniile cheie în care este folosit Cayley sunt tehnologia informației, software-ul de calculator și serviciile financiare.
Amazon Neptun
Amazon Neptune este cunoscut pentru performanțe excepționale de bine pe seturi de date foarte conectate. Este fiabil, sigur, gestionat în totalitate și acceptă API-uri pentru grafice deschise. Poate stoca miliarde de relații și poate interoga date cu o latență extrem de scăzută de câteva milisecunde.
Modelul de date al graficului Neptun constă din 4 poziții, și anume subiect (S), predicat (P), obiect (O) și grafic (G). Fiecare dintre aceste poziții este folosită pentru a stoca poziția nodului sursă, a nodului țintă, relația dintre ele și proprietățile lor.
De asemenea, folosește un cache care accelerează execuția interogărilor de citire. Datele sunt stocate sub formă de clustere DB. Fiecare cluster cuprinde o instanță DB primară și replici de citire ale instanțelor DB. Neptune este foarte sigur deoarece folosește autentificarea IAM, certificarea SSL și monitorizarea jurnalelor. De asemenea, este ușor să migrați datele din alte surse în Amazon Neptune. De asemenea, asigură rezistența prin crearea de replici și backup-uri periodice. Unele companii care folosesc Neptune includ Herren, Onedot, Juncture și Hi Platform.
Neo4j
Neo4j este o bază de date grafică scalabilă, sigură, la cerere și de încredere. Neo4j a fost construit folosind Java, folosind Cypher ca limbaj de interogare. Utilizează protocolul Bolt și toate tranzacțiile au loc printr-un punct final HTTP. Este mult mai rapid în a răspunde la interogări în comparație cu alte baze de date relaționale. Nu are supraîncărcarea adunărilor complexe, iar optimizările sale funcționează bine atunci când dimensiunea setului de date este mare și foarte conectată. Oferă avantajul stocării grafice împreună cu proprietățile ACID ale unei baze de date relaționale.
Neo4j acceptă diverse limbaje precum Java, .NET, Node.js, Ruby, Python etc., cu ajutorul driverelor. Este, de asemenea, utilizat în știința datelor grafice, analiză și fluxuri de lucru de învățare automată. Neo4j Aura DB este o bază de date de grafice cloud tolerantă la erori și gestionată complet. Companii precum Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung etc., folosesc Neo4j.
ArangoDB
ArangoDB este o bază de date open-source multi-model. Abordarea cu mai multe modele permite utilizatorilor să interogheze datele în orice limbă de interogare la alegere. Nodurile și marginile ArangoDB sunt documente JSON. Fiecare document are un ID unic. Relațiile dintre două noduri sunt indicate sub formă de muchii, iar ID-urile lor unice sunt stocate. Performanța sa bună se datorează prezenței unui index hash.
Traversările, îmbinările și căutările în bazele de date sunt îmbunătățite. Ajută la proiectarea, scalarea și adaptarea la diferite arhitecturi. Joacă un rol important în sarcini complexe de știință a datelor, cum ar fi extragerea de caracteristici și căutarea avansată.
ArrangoDB poate rula într-un mediu bazat pe cloud și este compatibil cu Mac Os, Linux și Windows. Autentificarea LDAP, mascarea datelor și algoritmii de criptare asigură că baza de date este sigură. Este folosit în managementul riscurilor, IAM, detectarea fraudelor, infrastructura de rețea, motoare de recomandare etc. Accenture, Cisco, Dish și VMware sunt unele organizații care folosesc ArangoDB.
DataStax
DataStax este o bază de date cloud NoSQL ca serviciu construită pe Apache Cassandra. Este foarte scalabil și folosește arhitectura nativă cloud. Este fiabil și sigur. Fiecare document stocat într-un DataStax are un index care ajută la căutarea ușoară și la recuperarea rapidă a datelor. Fragmentele sunt create peste datele indexate. Diverse surse de date pot fi folosite pentru a construi aplicații cu instrumentele Datastax Enterprise, Kafka și Docker.
Datele colectate din surse sunt trimise către un ecosistem Hadoop și DataStax. Hadoop gestionează securitatea, operațiunile, accesul la date și gestionarea interacționând cu DataStax. Datele sunt rafinate folosind instrumentele de dezvoltare și operațiuni Datastax.
Informațiile analizate sunt apoi folosite pentru analize statistice, aplicații de întreprindere, raportare etc. Deoarece sunt bazate pe cloud, clienții plătesc pentru ceea ce folosesc, iar prețul este rezonabil. Verizon, CapitalOne, TMobile și Overstock sunt câteva companii care folosesc DataStax.
Orient DB
OrientDB este o bază de date grafică care gestionează datele în mod eficient și ajută la crearea reprezentărilor vizuale pentru prezentarea datelor. Este o bază de date grafică cu mai multe modele și a fost construită folosind Java. Stochează date sub formă de perechi cheie-valoare, documente, modele de obiecte etc. Constă din 3 componente semnificative: editor de grafice, interogare studio și consolă de linie de comandă.
Un editor grafic este utilizat pentru a vizualiza și a interacționa cu datele. Interfața de interogări Studio este utilizată pentru a executa interogări și pentru a furniza rezultate imediat într-un format ilustrat și tabelar. Consola de linie de comandă este utilizată pentru a interoga datele din OrientDB. Are o arhitectură distribuită cu mai multe servere care pot efectua operațiuni de citire și scriere. Serverele replica sunt utilizate pentru efectuarea operațiunilor de citire și interogare. Acceptă indexarea și este, de asemenea, compatibil cu ACID. Unele dintre companiile care folosesc OrientDB sunt Comcast Corporation și Blackfriars Group.
Dgraph
Dgraph este o bază de date cloud graph care acceptă GraphQL. A fost construit folosind Go. Minimizează apelurile de rețea și reduce latența prin maximizarea procesării interogărilor simultane. Integrarea perfectă a Dgraph cu GraphQL ajută la dezvoltarea ușoară a aplicațiilor backend GraphQL.
O mutație GraphQL este trecută printr-o funcție Lambda care interacționează cu baza de date și o conductă de date. Acest lucru simplifică procesarea interogărilor. Este scalabil pe orizontală, ceea ce înseamnă că numărul de resurse crește odată cu creșterea interogărilor și a datelor. Oferă diverse funcții, cum ar fi autorizarea bazată pe JWT, vizualizatorul de date, autentificarea în cloud, copiile de siguranță ale datelor etc. Unele organizații care folosesc Dgraph includ Intuit, intel și Factset.
Tigergraph
Tigergraph este o bază de date cu grafice de proprietăți dezvoltată folosind C++. Este foarte scalabil și efectuează analize avansate pe date extrem de conectate. Utilizează o structură grafică nativă pentru stocarea datelor și un motor de procesare a graficelor pentru procesarea datelor. Baza de date este stocată pe disc și în memorie și utilizează, de asemenea, un cache al procesorului pentru o recuperare rapidă. Utilizează funcția Map Reduce pentru procesarea paralelă a datelor.
Este extrem de rapid și scalabil. Face calcule paralele și oferă actualizări în timp real. Utilizează tehnici de comprimare a datelor și comprimă datele de 10 ori. Particționează automat datele pe servere, economisind utilizatorului timpul și efortul necesar pentru a împărți manual datele. Este folosit pentru detectarea fraudelor în gospodării, managementul lanțului de aprovizionare și îmbunătățirea îngrijirii sănătății. JPMorgan Chase, Intuit și United Health Group sunt unele organizații care folosesc Tigergraph.
AllegroGraph
AllegroGraph folosește tehnologia grafică a cunoștințelor entitate-eveniment pentru a efectua analize și decizii pe date extrem de conectate, complexe și dense. Datele sunt stocate în formatul JSON și JSON-LD în nodurile graficului. Utilizează arhitectura protocolului REST. De asemenea, se ocupă de seturi de date extrem de mari, împărțind datele pe baza unor criterii specifice și răspândindu-le în mai multe depozite de baze de cunoștințe.
Acest lucru este posibil datorită caracteristicii FedShard a bazei de date AllegroGraph. Executarea interogărilor are loc prin combinarea federațiilor cu depozite de baze de cunoștințe. Acceptă tipuri de schemă XML și utilizează indici tripli. Stochează date geospațiale precum latitudini și longitudini și date temporale, cum ar fi data, marcajul de timp etc. Este compatibil și cu Windows, Mac și Linux. Este utilizat în detectarea fraudelor, îngrijirea sănătății, identificarea entităților, predicția riscurilor etc.
Stardog
Stardog este o bază de date grafică care realizează virtualizarea datelor grafice și leagă datele din depozitele de date și lacurile de date fără a copia fizic datele într-o nouă locație de stocare. Stardog este construit pe standarde deschise RDF. Acceptă date structurate, semi-structurate și nestructurate. Acest tip de materializare realizată de Stardog oferă flexibilitate. Este singura bază de date cu grafice care combină graficele de cunoștințe și virtualizarea.
Stardog folosește un motor de inferență alimentat de AI pentru a procesa și a furniza rezultate de interogare eficient. Este o bază de date grafică compatibilă cu ACID. Sunt acceptate citirile și scrierile simultane. Se ocupă cu ușurință de interogări complexe datorită arhitecturii „de ultimă generație”. Este utilizat în managementul activelor IT, managementul datelor și analizele și oferă disponibilitate ridicată. Unele companii care folosesc Stardog sunt Cisco, eBay, NASA și Finra.
Cuvinte finale
Bazele de date grafice ajută la interogarea cu ușurință a relațiilor de la mai multe la multe și la stocarea eficientă a datelor. Sunt scalabile, sigure și pot fi integrate cu multe instrumente, API-uri și limbi terțe. În ultimii ani, acestea au fost integrate cu cloud-ul și oferă cea mai bună performanță.
Ele simplifică îmbinările complexe în interogări simple, făcându-le o sarcină ușoară pentru dezvoltatori. Sarcinile intensive în date precum IoT și Big Data sunt, de asemenea, baze de date grafice. Acestea vor continua să evolueze și cu siguranță se vor extinde la alte cazuri de utilizare în viitor.