أفضل 10 حلول لقواعد بيانات الرسم البياني يمكنك تجربتها

تقوم قواعد بيانات الرسم البياني بتخزين البيانات الكثيفة المتصلة للغاية ومعالجة الاستعلامات بكفاءة. ولكن ، هل تعرف متى تستخدم قاعدة بيانات الرسم البياني؟ اقرأ لمعرفة المزيد.

"البيانات هي النفط الجديد." يعتمد نمو أي مؤسسة على كيفية تخزين البيانات واستخدامها بشكل فعال. يتم إنشاء 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم. لذلك ، نحتاج إلى أنظمة ومستودعات تتسامح مع الأخطاء حيث يمكن تخزين البيانات وإدارتها بشكل فعال. في البداية ، تم استخدام قواعد البيانات العلائقية.

ولكن مع مرور الوقت ، تغير حجم البيانات ونوعها بسرعة. ومن ثم ، كانت هناك حاجة لتخزين الفيديو والصوت والصور وما إلى ذلك. كانت هذه نقطة انطلاق لتطوير SQL وقواعد بيانات NoSQL و Hadoop وقواعد بيانات الرسم البياني وما إلى ذلك. لكل منها حالات استخدام خاصة به ويتعامل مع تنسيقات بيانات مختلفة. تم تطوير قواعد بيانات الرسم البياني لتبسيط العمليات على البيانات وللتخزين الفعال.

قواعد بيانات الرسم البياني

الرسم البياني هو بنية بيانات ممثلة في شكل عقد وحواف. قاعدة البيانات هي مجموعة من الجداول التي تخزن البيانات والعلاقات بين البيانات. قاعدة بيانات الرسم البياني هي قاعدة بيانات تخزن البيانات في عقد والعلاقات الموجودة داخل البيانات في شكل حواف. تساعد قواعد بيانات الرسم البياني في معالجة الاستعلامات في الوقت الفعلي وإدارة العلاقات بين العديد من الكيانات بفعالية.

تتضمن نماذج بيانات الرسم البياني الشائعة الرسوم البيانية للممتلكات والرسوم البيانية RDF. يتم إجراء التحليلات والاستعلامات في الغالب باستخدام الرسوم البيانية للممتلكات. يتم تكامل البيانات باستخدام الرسوم البيانية RDF. يتمثل الاختلاف بين الرسوم البيانية للممتلكات و RDF في أن الرسوم البيانية RDF يتم تمثيلها في شكل ثلاثيات ، أي موضوع ومسند وكائن.

تقوم قواعد بيانات الرسم البياني بتخزين البيانات في عقد والعلاقة بين البيانات في شكل حواف بين العقد. يمكن توجيه الحواف في الرسم البياني (أحادية الاتجاه) أو غير موجهة (ثنائية الاتجاه).

تتم معالجة الاستعلام عن طريق اجتياز الرسم البياني. تُستخدم خوارزميات اجتياز الرسم البياني التي تساعد في العثور على المسار من عقدة إلى أخرى ، والمسافة بين العقد ، والعثور على الأنماط ، والحلقات داخل الرسم البياني ، وإمكانية تكوين مجموعات ، وما إلى ذلك ، للإجابة على الاستفسارات بشكل فعال.

تطبيقات قواعد بيانات الرسم البياني

تستخدم قواعد بيانات الرسم البياني في كشف الاحتيال. يمكن أن تكون العقد / الكيانات عبارة عن أسماء الأشخاص ، والعناوين ، وتاريخ الميلاد ، وما إلى ذلك ، وبعض عناوين IP الاحتيالية ، وأرقام الأجهزة ، وما إلى ذلك. عندما تتفاعل عقدة احتيالية مع عقدة غير احتيالية ، يتم تكوين روابط بينها ويتم تمييزها على أنها مثير للشك.

تستخدم مواقع التواصل الاجتماعي قواعد بيانات الرسوم البيانية لإظهار توصيات الأشخاص الذين قد نرغب في التواصل معهم والمحتوى الذي نريد عرضه. يقوم بذلك بمساعدة اجتياز الرسم البياني في قاعدة البيانات.

يتم أيضًا تخزين وإدارة خرائط الشبكة وإدارة البنية التحتية وعناصر التكوين وما إلى ذلك بشكل فعال باستخدام قواعد بيانات الرسم البياني.

قاعدة بيانات الرسم البياني مقابل قاعدة البيانات العلائقية

في قاعدة بيانات الرسم البياني ، يتم استبدال الجداول التي تحتوي على صفوف وأعمدة بالعقد والحواف. يتم تخزين العلاقات بين البيانات على الحواف في قاعدة بيانات الرسم البياني.

تخزن قاعدة البيانات العلائقية العلاقات بين الجداول باستخدام مفاتيح خارجية وجداول أخرى. يعد استخراج البيانات أو الاستعلام أمرًا سهلاً ولا يتطلب صلات معقدة في قاعدة بيانات الرسم البياني ، ولكن هذا ليس هو الحال مع قواعد البيانات العلائقية.

قواعد البيانات العلائقية هي الأكثر ملاءمة لحالات الاستخدام التي تتضمن معاملات ، في حين أن قواعد بيانات الرسم البياني مناسبة للتطبيقات كثيفة العلاقات وتطبيقات البيانات المكثفة.

تدعم قواعد بيانات الرسم البياني البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة ، بينما تحتاج قواعد البيانات العلائقية إلى مخطط ثابت.

تلبي قواعد بيانات الرسم البياني المتطلبات الديناميكية ، بينما تُستخدم قواعد البيانات العلائقية عمومًا للمشكلات المعروفة والثابتة.

دعنا الآن نلقي نظرة على أفضل حلول قاعدة بيانات الرسم البياني.

كايلي

كايلي هي قاعدة بيانات رسوم بيانية مفتوحة المصدر تم تطويرها بواسطة Apache 2.0. تم إنشاؤه باستخدام Go ويعمل على البيانات المرتبطة. كايلي هي قاعدة البيانات المستخدمة أثناء إنشاء الرسم البياني للمعرفة وقاعدة البيانات المجانية من Google. وهو يدعم لغات استعلام متعددة مثل MQL و Javascript باستخدام كائن الرسم البياني المستند إلى Gremlin.

إنه سهل الاستخدام وسريع وله تصميم معياري. يمكن أن يتكامل ويتفاعل مع العديد من المتاجر الخلفية مثل LevelDB و MongoDB و Bolt. وهو يدعم العديد من واجهات برمجة التطبيقات الخارجية المكتوبة بلغات متعددة مثل Java و .NET و Rust و Haskell و Ruby و PHP و Javascript و Clojure. يمكن نشره في Docker و Kubernetes. المجالات الرئيسية التي يتم استخدام كايلي فيها هي تكنولوجيا المعلومات وبرامج الكمبيوتر والخدمات المالية.

أمازون نبتون

تشتهر Amazon Neptune بأدائها الجيد بشكل استثنائي على مجموعات البيانات عالية الاتصال. إنه موثوق وآمن ومُدار بالكامل ويدعم واجهات برمجة التطبيقات للرسم البياني المفتوح. يمكنه تخزين مليارات العلاقات والاستعلام عن البيانات بزمن انتقال منخفض للغاية لبعض أجزاء من الألف من الثانية.

يتكون نموذج بيانات الرسم البياني لـ Neptune من 4 مواضع ، وهي الموضوع (S) والمسند (P) والكائن (O) والرسم البياني (G). يتم استخدام كل من هذه المواضع لتخزين موضع العقدة المصدر والعقدة الهدف والعلاقة بينها وخصائصها.

كما أنه يستخدم ذاكرة تخزين مؤقت تعمل على تسريع تنفيذ استعلامات القراءة. يتم تخزين البيانات في شكل مجموعات قاعدة البيانات. يشتمل كل نظام مجموعة على مثيل قاعدة بيانات أساسي ونسخ متماثلة للقراءة لمثيلات قاعدة البيانات. Neptune آمن للغاية لأنه يستخدم مصادقة IAM وشهادة SSL ومراقبة السجل. من السهل أيضًا ترحيل البيانات من مصادر أخرى إلى Amazon Neptune. كما أنه يضمن المرونة من خلال إنشاء نسخ متماثلة ونسخ احتياطية دورية. بعض الشركات التي تستخدم Neptune تشمل Herren و Onedot و Juncture و Hi Platform.

Neo4j

Neo4j هي ​​قاعدة بيانات رسوم بيانية قابلة للتطوير وآمنة وعند الطلب وموثوقة. تم إنشاء Neo4j باستخدام Java ، باستخدام Cypher كلغة الاستعلام. يستخدم بروتوكول Bolt ، وتحدث جميع المعاملات عبر نقطة نهاية HTTP. إنه أسرع بكثير في الإجابة على الاستفسارات مقارنة بقواعد البيانات العلائقية الأخرى. لا يحتوي على النفقات العامة للصلات المعقدة ، وتعمل تحسيناته بشكل جيد عندما يكون حجم مجموعة البيانات كبيرًا ومتصلًا بشكل كبير. يوفر ميزة تخزين الرسم البياني جنبًا إلى جنب مع خصائص ACID لقاعدة البيانات العلائقية.

يدعم Neo4j لغات مختلفة مثل Java و .NET و Node.js و Ruby و Python وما إلى ذلك بمساعدة برامج التشغيل. يتم استخدامه أيضًا في علم بيانات الرسم البياني والتحليلات وسير عمل التعلم الآلي. Neo4j Aura DB عبارة عن قاعدة بيانات للرسم البياني السحابي تتسامح مع الأخطاء وتتم إدارتها بالكامل. تستخدم شركات مثل Microsoft و Cisco و Adobe و eBay و IBM و Samsung وغيرها Neo4j.

أرانجو دي بي

ArangoDB هي قاعدة بيانات مفتوحة المصدر متعددة النماذج. يتيح الأسلوب متعدد النماذج للمستخدمين الاستعلام عن البيانات بأي لغة استعلام من اختيارهم. عقد وحواف ArangoDB هي مستندات JSON. كل وثيقة لها معرف فريد. يشار إلى العلاقات بين عقدتين في شكل حواف ، ويتم تخزين معرفاتهما الفريدة. يرجع أداؤه الجيد إلى وجود فهرس تجزئة.

تم تحسين عمليات المسح والصلات وعمليات البحث في قواعد البيانات. يساعد في التصميم ، والقياس ، والتكيف مع مختلف البنى. يلعب دورًا مهمًا في مهام علوم البيانات المعقدة مثل استخراج الميزات والبحث المتقدم.

يمكن تشغيل ArrangoDB في بيئة قائمة على السحابة ومتوافق مع أنظمة التشغيل Mac و Linux و Windows. تضمن مصادقة LDAP وإخفاء البيانات وخوارزميات التشفير أن قاعدة البيانات آمنة. يتم استخدامه في إدارة المخاطر ، IAM ، كشف الاحتيال ، البنية التحتية للشبكة ، محركات التوصية ، إلخ. إن Accenture و Cisco و Dish و VMware هي بعض المنظمات التي تستخدم ArangoDB.

داتاستاكس

DataStax هي قاعدة بيانات سحابية NoSQL كخدمة مبنية على Apache Cassandra. إنه قابل للتطوير بدرجة كبيرة ويستخدم بنية سحابية أصلية. إنه موثوق وآمن. يحتوي كل مستند مخزن في DataStax على فهرس يساعد في البحث السهل والاسترداد السريع للبيانات. يتم إنشاء الأجزاء فوق البيانات المفهرسة. يمكن استخدام مصادر البيانات المختلفة لإنشاء تطبيقات باستخدام أدوات Datastax Enterprise و Kafka و Docker.

يتم إرسال البيانات التي تم جمعها من المصادر إلى نظام Hadoop البيئي و DataStax. يدير Hadoop الأمان والعمليات والوصول إلى البيانات والإدارة من خلال التفاعل مع DataStax. يتم تنقيح البيانات باستخدام أدوات تطوير وعمليات Datastax.

ثم يتم استخدام المعلومات التي تم تحليلها للتحليل الإحصائي ، وتطبيقات المؤسسة ، وإعداد التقارير ، وما إلى ذلك. نظرًا لأنها قائمة على السحابة ، يدفع العملاء مقابل ما يستخدمونه ، والسعر معقول. Verizon و CapitalOne و TMobile و Overstock هي بعض الشركات التي تستخدم DataStax.

أورينت دي بي

OrientDB هي قاعدة بيانات الرسم البياني التي تدير البيانات بشكل فعال وتساعد في إنشاء تمثيلات مرئية لعرض البيانات. إنها قاعدة بيانات بيانية متعددة النماذج وتم بناؤها باستخدام Java. إنه يخزن البيانات في شكل أزواج ذات قيمة رئيسية ، ووثائق ، ونماذج كائن ، وما إلى ذلك. ويتكون من 3 مكونات مهمة: محرر الرسم البياني ، واستعلام الاستوديو ، ووحدة تحكم سطر الأوامر.

يستخدم محرر الرسم البياني لتصور البيانات والتفاعل معها. تُستخدم واجهة استعلام Studio لتنفيذ الاستعلامات وتقديم مخرجات على الفور بتنسيق تصويري وجدولي. يتم استخدام وحدة تحكم سطر الأوامر للاستعلام عن البيانات من OrientDB. لديها بنية موزعة مع خوادم متعددة يمكنها إجراء عمليات القراءة والكتابة. تُستخدم خوادم النسخ المتماثلة لإجراء عمليات القراءة والاستعلام. وهو يدعم الفهرسة ومتوافق أيضًا مع ACID. بعض الشركات التي تستخدم OrientDB هي Comcast Corporation و Blackfriars Group.

دجراف

Dgraph هي قاعدة بيانات للرسم البياني السحابي تدعم GraphQL. تم بناؤه باستخدام Go. يقلل من مكالمات الشبكة ويقلل من زمن الوصول عن طريق زيادة معالجة الاستعلام المتزامنة. يساعد التكامل السلس لـ Dgraph مع GraphQL في التطوير السهل لتطبيقات الواجهة الخلفية لـ GraphQL.

يتم تمرير طفرة GraphQL من خلال وظيفة Lambda التي تتفاعل مع قاعدة البيانات وخط أنابيب البيانات. هذا يبسط معالجة الاستعلام. إنه قابل للتطوير أفقيًا ، مما يعني زيادة عدد الموارد مع زيادة الاستعلامات والبيانات. يوفر ميزات مختلفة مثل الترخيص المستند إلى JWT ، ومتخيل البيانات ، والمصادقة السحابية ، والنسخ الاحتياطي للبيانات ، وما إلى ذلك. بعض المنظمات التي تستخدم Dgraph تشمل Intuit و intel و Factset.

تيجيرجراف

Tigergraph هي قاعدة بيانات للرسم البياني للممتلكات تم تطويرها باستخدام C ++. إنه قابل للتطوير بدرجة كبيرة ويقوم بإجراء تحليلات متقدمة على البيانات شديدة الارتباط. يستخدم هيكل رسم بياني أصلي لتخزين البيانات ومحرك معالجة الرسم البياني لمعالجة البيانات. يتم تخزين قاعدة البيانات على القرص والذاكرة وتستخدم أيضًا ذاكرة التخزين المؤقت لوحدة المعالجة المركزية للاسترجاع السريع. يستخدم وظيفة Map Reduce لمعالجة البيانات المتوازية.

إنه سريع للغاية وقابل للتطوير. يقوم بحسابات موازية ويوفر تحديثات في الوقت الفعلي. يستخدم تقنيات ضغط البيانات ويضغط البيانات بمقدار 10x. يقوم بتقسيم البيانات عبر الخوادم تلقائيًا ، مما يوفر للمستخدم الوقت والجهد اللازمين لتقسيم البيانات يدويًا. يتم استخدامه للكشف عن الاحتيال في المنازل وإدارة سلسلة التوريد وتحسين الرعاية الصحية. JPMorgan Chase و Intuit و United Health Group هي بعض المنظمات التي تستخدم Tigergraph.

أليجروغراف

يستخدم AllegroGraph تقنية الرسم البياني المعرفي لحدث الكيان لإجراء التحليلات والقرارات بشأن البيانات شديدة الارتباط والمعقدة والكثيفة. يتم تخزين البيانات بتنسيق JSON و JSON-LD في عقد الرسم البياني. يستخدم بنية بروتوكول REST. كما أنه يتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة للغاية عن طريق تجزئة البيانات بناءً على معايير محددة ونشرها عبر مستودعات قواعد المعرفة المتعددة.

هذا ممكن بسبب ميزة FedShard في قاعدة بيانات AllegroGraph. يتم تنفيذ الاستعلامات من خلال الجمع بين الاتحادات ومستودعات قاعدة المعرفة. وهو يدعم أنواع مخطط XML ويستخدم الفهارس الثلاثية. يقوم بتخزين البيانات الجغرافية المكانية مثل خطوط الطول والعرض والبيانات الزمنية مثل التاريخ والطابع الزمني وما إلى ذلك. وهو متوافق مع أنظمة التشغيل Windows و Mac و Linux أيضًا. يتم استخدامه في كشف الاحتيال والرعاية الصحية وتحديد الكيانات والتنبؤ بالمخاطر وما إلى ذلك.

ستاردوغ

Stardog هي قاعدة بيانات رسوم بيانية تقوم بإجراء محاكاة افتراضية لبيانات الرسم البياني وتربط البيانات من مستودعات البيانات وبحيرات البيانات دون نسخ البيانات فعليًا إلى موقع تخزين جديد. Stardog مبني على معايير RDF المفتوحة. يدعم البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة. هذا النوع من التجسيد الذي قامت به Stardog يوفر المرونة. إنها قاعدة بيانات الرسم البياني الوحيدة التي تجمع بين الرسوم البيانية المعرفية والافتراضية.

يستخدم Stardog محرك استدلال مدعوم بالذكاء الاصطناعي لمعالجة وتقديم مخرجات الاستعلام بكفاءة. إنها قاعدة بيانات الرسم البياني المتوافقة مع ACID. يتم دعم عمليات القراءة والكتابة المتزامنة. إنه يتعامل مع الاستعلامات المعقدة بسهولة بسبب الهندسة المعمارية "الحديثة". يتم استخدامه في إدارة أصول تكنولوجيا المعلومات وإدارة البيانات والتحليلات ويوفر توافرًا عاليًا. بعض الشركات التي تستخدم Stardog هي Cisco و eBay و NASA و Finra.

الكلمات الأخيرة

تساعد قواعد بيانات الرسم البياني في الاستعلام عن العلاقات بين العديد بسهولة وتخزين البيانات بشكل فعال. إنها قابلة للتطوير وآمنة ويمكن دمجها مع العديد من أدوات الطرف الثالث وواجهات برمجة التطبيقات واللغات. في السنوات الأخيرة ، تم دمجها مع السحابة وتقديم أفضل أداء.

يقومون بتبسيط عمليات الوصل المعقدة في استعلامات بسيطة مما يجعلها مهمة سهلة للمطورين. المهام كثيفة البيانات مثل إنترنت الأشياء والبيانات الضخمة هي أيضًا قواعد بيانات الرسم البياني. ستستمر هذه في التطور وستتوسع بالتأكيد لتشمل حالات استخدام أخرى في المستقبل.