Graphdatenbank – Die Zukunft der Datenbanktechnologien

Die Graphdatenbank ( Wiki ) ist heute ein Schlagwort, da die Technologie schnell wächst und Unternehmen es sich nicht leisten können, dies zu ignorieren, da diese Technologie aufgrund der immensen Vorteile, die sie bietet, zu Recht als die Zukunft von DBMS (Datenbankverwaltungssystemen) vorhergesagt wird ). Einige wichtige Beispiele für Graphdatenbanken sind Neo 4J, Amazon Neptune und Orient DB. Für alle neugierigen Leser, die wissen möchten, was eine Graphdatenbank ist und welche wesentlichen Vorteile sie bietet, möchte dieser Artikel die notwendigen Informationen liefern:

Was ist eine Graphdatenbank?

Einfach ausgedrückt handelt es sich um eine Sammlung von Knoten (Entitäten) und Kanten (Beziehungen). Im Gegensatz zu anderen Datenbanken speichert die Diagrammdatenbank Beziehungen inhärent oder standardmäßig. Dies bedeutet, dass Beziehungen in der Diagrammdatenbank als gleich wichtig (oder vielmehr wichtiger) behandelt werden als die Daten selbst. Knoten werden eine beliebige Anzahl von Schlüssel-Wert-Paaren oder Attributen zugewiesen, die als Eigenschaften bezeichnet werden. Kanten oder Beziehungen tragen gerichtete und benannte Beziehungen (die semantisch relevante Verbindungen sind). Das Beispiel für die Beziehung zwischen zwei Knoten ist ein Mitarbeiter, der für ein Unternehmen arbeitet. Um besser zu verstehen, was eine Diagrammdatenbank ist, sehen Sie sich die folgende grafische Darstellung an:

Entitäten und ihre Beziehungen – Twitter-Beispiel

Jede Zeile zeigt an, welche zwei Personen aufeinander folgen.

Die obige Abbildung zeigt einen sehr kleinen Teil von Twitter mit Millionen miteinander verbundenen Kontoinhabern. Wir haben nur drei Benutzer ausgewählt: Julia, Robert und Smith. Dies sind Knoten (Entitäten-Personen in dieser Abbildung). Der andere Teil der Diagrammdatenbank, nämlich Beziehungen, wird stark vereinfacht durch Pfeile dargestellt, die zeigen, wie diese Benutzer miteinander verbunden sind. Die Abbildung zeigt, dass alle aufeinander folgen, es gibt nur eine Ausnahme; Robert folgt Smith nicht.

Dies ist eine Welt der Interkonnektivität; wir leben heute. Twitter, Facebook, Instagram und andere Social-Media-Plattformen erklären gut, wie stark die Knoten/Entitäten (z. B. Personen) über Kanten oder Beziehungen mit mehreren Knoten verbunden sind.

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Warum benötigt ein Unternehmen eine Graphdatenbank?

Warum entwickelt sich die Graphdatenbank so schnell zu einem gängigen Datenbankverwaltungssystem? Was ist das Reizvolle daran, dass Giganten wie Google, Facebook, Twitter und IBM seine Adaptoren sind? Heutige Unternehmen benötigen im harten Wettbewerb schnelle und aussagekräftige Informationen, um zeitnahe Entscheidungen treffen zu können. Sie möchten eine Datenbank zur Problemlösung, Kundenanalyse, Echtzeitaktualisierungen und schnelleren Abfragen nutzen und erfüllen all diese und viele weitere Zwecke effektiv. Schauen wir uns einige wesentliche Vorteile für Unternehmen an:

A. Aussagekräftiges MIS:

Die MIS-Anforderungen heutiger Unternehmen erfordern, dass CIOs und CEOs Berichte mit Einblicken und nicht nur mit Unmengen an statistischen Zahlen erhalten. Die Graphdatenbank spielt bei der Erfüllung dieses Bedarfs eine große Rolle, denn statt sich auf einzelne Datenpunkte zu konzentrieren (wie es bei relationalen Datenbanksystemen der Fall ist), liegt ihr Hauptaugenmerk auf den Beziehungen dieser Datenpunkte.

Es basiert auf miteinander verknüpften Informationen, die sachlich sind. Somit stellt es Wissen dar. Daher ist es für Menschen und Maschinen im Gegensatz zu einer herkömmlichen relationalen Datenbank sehr einfach, die in einer Diagrammdatenbank gespeicherten Informationen zu interpretieren. Aufgrund dieses Faktors sind Diagrammdatenbanken so effektiv bei der Bereitstellung sachkundiger Antworten auf Abfragen.

B. Hochleistung:

Immer mehr Unternehmen setzen es ein, da es im Vergleich zu relationalen Datenbanksystemen wesentlich leistungsfähiger ist. Für jede Join-Anweisung muss die relationale Datenbank nach einem anderen Index in einem weiteren Datensatz suchen. Die SQL-Abfragen erfordern häufig so viele Join-Anweisungen, dass der Datenabfrageprozess extrem langsam wird. Die Graphdatenbank führt mithilfe ihrer im Cache vorhandenen Zeigerarithmetik den Abfragevorgang weitaus weniger rechenintensiv aus, was zu einer sehr schnellen Abfrageabwicklung führt.

C. Vorteile für den Einzelhandel:

Neben den Vorteilen des Supply Chain Managements, auf die wir gesondert näher eingehen werden, gibt es viele Vorteile für Einzelhändler. Schauen wir uns einige davon an:

D. Leitung der Lieferkette:

Es ist sehr effizient bei der Modellierung und Speicherung von Daten. Es ist auch in der Lage, Beziehungen abzufragen, die relationale Datenbanksysteme nicht zufriedenstellend verarbeiten können. Aufgrund dieses Vorteils kann Graph Database effektiv eine transparente Lieferkette bereitstellen, die eine ganzjährige Versorgung mit Produkten gewährleistet und Lieferanten und Einrichtungen nachverfolgt. Eine Diagrammdatenbank ist eine praktikable Option für ein effektives Lieferkettenmanagement, da sie große, miteinander verbundene Daten verarbeiten kann.

Die beeindruckende Leistung der Graphdatenbank im Bereich Supply Chain Management ist das Ergebnis folgender Faktoren:

Supply Chain Management Solutions – Relationale VS Graph-Datenbank

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Hauptvorteile der Graphdatenbank:

Die Vorteile einer Graphdatenbank sind zu groß. Hier werde ich einige der wichtigsten Vorteile besprechen:

A. Geschwindigkeit:

Die Diagrammdatenbank verarbeitet große Datenmengen mit sehr hoher Geschwindigkeit und dies ist einer der wichtigsten Faktoren für ihre Beliebtheit in der Unternehmenswelt. Tech Validate und IBM führten 2017 eine Umfrage zu den Gründen für die weltweite Einführung von Graphdatenbanken durch. Den Ergebnissen dieser Umfrage zufolge nannten 57 % der Nutzer aller Branchen die Geschwindigkeit als den größten technologischen Vorteil einer Diagrammdatenbank.

B. Transformation:

Die Graphdatenbank ist in der Lage, das Unternehmensdatenmanagement grundlegend zu verändern. Es ist die treibende Kraft hinter einer vollständigen Transformation des Datenmanagements einer Organisation, um es in ein umfassendes und vernetztes System umzuwandeln, das dem Management und den Stakeholdern eine ganzheitliche Sicht bietet.

Die BBC hat die Graphdatenbank „Ontotext“ genutzt, um ihre wertvollsten Datenressourcen zu integrieren. Diese Integration hat der Finanzbranche immens geholfen, wo die Graphdatenbank zusammen mit anderen semantischen Technologien innovative Lösungen in den Bereichen Betrugserkennung und Compliance-Management bereitgestellt hat, indem sie eine Transformation in bestehende Systeme herbeigeführt hat.

C. Einfache Datenanalyse:

Einer der Hauptvorteile einer Diagrammdatenbank besteht darin, dass sie Datenanalysten eine einfache Navigation durch die Datensätze ermöglicht, im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, bei denen sie hochkomplexe Abfragen erstellen und ausführen müssen, um Tabellen zu verknüpfen. Laut Kirk Borne, leitender Datenwissenschaftler beim Beratungsunternehmen Booz Allen Hamilton, „sind Diagramme aus Sicht der Datenwiederherstellung sinnvoller“. Er erklärt es weiter und zeigt, dass sehr klare Muster erhalten werden, wenn Datenanalysetools und Diagrammalgorithmen auf Datensätze angewendet werden, die in einer Diagrammdatenbank verfügbar sind, wodurch es für die Analysten einfacher wird, Cluster, Suchen, Schätzungen, Partitionierungen und viele andere grundlegende Aufgaben durchzuführen Funktionen.

D. Erhöhte Flexibilität:

Relationale Datenbanken werden von Technologieexperten oft wegen ihres festen Schemas kritisiert, das aufgrund der ständigen Weiterentwicklung für die heutigen Geschäftsanforderungen zunehmend irrelevant wird; Jeden Tag gibt es eine neue Anforderung. Graphdatenbanken können dieses sich ständig ändernde Szenario am besten bewältigen, da sie Kanten neben Scheitelpunkten (Entitäten) als „Bürger erster Klasse“ betrachten. Auf diese Weise ermöglicht die Graphdatenbank der zugrunde liegenden Datenbank-Engine, in Netzwerken von Knoten und Kanten in jede Richtung zu navigieren und diese zu durchsuchen.

Die Flexibilität der Graphdatenbank ist einer der wesentlichen Faktoren, die für ihre steigende Beliebtheit in den letzten Jahren verantwortlich sind.

Vergleich zwischen relationaler, Schlüsselwert- und Diagrammdatenbank:

Ich werde relationale Datenbanken und Schlüsselwertdatenbanken mit Diagrammdatenbanken vergleichen, um die wichtigsten Unterschiede und relativen Vorteile hervorzuheben.

Struktur:

In einer relationalen Datenbank werden Daten in tabellarischer Form gespeichert. Jede Tabelle zeichnet Daten in einem festen Format mit einer bestimmten Anzahl von Spalten auf. Eine Schlüsselwertdatenbank besteht im Wesentlichen aus einer zweispaltigen Hash-Tabelle. Jede Zeile in dieser Tabelle trägt eine eindeutige ID und einen damit verbundenen entsprechenden Wert. Beim Durchsuchen der Schlüsselfelder werden einzelne Datenwerte zurückgegeben. In einer Diagrammdatenbank werden Beziehungen als Daten mit Knoten und Attributen gespeichert. Im obigen Diagramm sind Lieferanten, Kunden, Produkte usw. miteinander verbundene Knoten. Das Schema ist die in einer formalen Sprache beschriebene Struktur. Das starre Format der relationalen Datenbank erfordert ein starres Schema, und da die Graphdatenbank von Natur aus äußerst flexibel ist, ist auch ihr Schema sehr flexibel.

Transaktionen:

Eine relationale Datenbank eignet sich gut für Transaktionen, ohne Rücksicht auf ihre Verknüpfung mit anderen Transaktionen. Die Schlüsselwertdatenbank gibt bei der Suche auch einen einzelnen Wert zurück. Daher ist die Schlüsselwertdatenbank bei realen Transaktionen, bei denen mehrere Datensätze geschrieben werden, möglicherweise falsch. Eine Graphdatenbank ist in der Lage, durch komplexe Netzwerke miteinander verbundener Beziehungen zu navigieren, ist die beste von allen dreien und bewältigt komplexe Transaktionen gut.

Analytik:

Die Tabellenstruktur der relationalen Datenbank schränkt die Analysefähigkeit ein, da sie nicht alle mit Verbindungen verbundenen Informationen erfassen kann. Diagrammdatenbanken sind sehr gute Werkzeuge für Analysen, da sie Informationen über Entitäten und ihre Attribute erfassen, eine Eigenschaft, die weder Schlüsselwert- noch relationale Datenbanken besitzen.

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Einpacken:

Das rasante Wachstum der Diagrammdatenbank und ihre Übernahme durch große Marken weisen eindeutig auf ihre Zukunft hin. Es wird sich mit Sicherheit zu einer großartigen Plattform für Unternehmen, insbesondere für den E-Commerce, entwickeln, um einen detaillierten, umfassenden und ganzheitlichen Überblick über ihre Leistung zu erhalten. Vom Compliance-Management über die Betrugserkennung und Lieferkette bis hin zum digitalen Marketing sind die Vorteile so groß, dass es für Unternehmen wirklich schwierig sein wird, sie zu ignorieren.

 Dieser Artikel wurde von Jake James von EmuCoupon.com geschrieben. Er ist ein Blogger, Reisender und ein tiefer Denker. Jake liebt es, über alle Themen zu schreiben, insbesondere über Technik, Mode, Reisen und so weiter. Schreiben ist seine Leidenschaft und deshalb liest er auch viel, um Ideen zu sammeln und verschiedene Themen zu erkunden.