Graph Database – Die Zukunft der Datenbanktechnologien

Die Graphdatenbank ( Wiki ) ist mittlerweile ein Schlagwort, da die Technologie schnell wächst und Unternehmen es sich nicht leisten können, dies zu ignorieren, da diese Technologie aufgrund der immensen Vorteile zu Recht als die Zukunft von DBMS (Database Management Systems) prognostiziert wird ). Einige wichtige Beispiele für Graphdatenbanken sind Neo 4J, Amazon Neptune und Orient DB. Für alle neugierigen Leser, die gerne wissen möchten, was eine Graphdatenbank ist und welche Vorteile sie hat, ist dieser Artikel ein Versuch, die erforderlichen Informationen bereitzustellen:

Was ist eine Graphdatenbank?

Einfach definiert ist es eine Sammlung von Knoten (Entitäten) und Kanten (Beziehungen). Die Graphdatenbank speichert im Gegensatz zu anderen Datenbanken Beziehungen inhärent oder standardmäßig. Dies impliziert, dass in der Graphdatenbank Beziehungen als gleich wichtig (oder eher wichtiger) behandelt werden wie die Daten selbst. Knoten werden beliebig viele Schlüssel-Wert-Paare oder Attribute zugeordnet, die als Eigenschaften bezeichnet werden. Kanten oder Beziehungen tragen gerichtete und benannte Beziehungen (die semantisch relevante Verbindungen sind). Das Beispiel der Beziehung zwischen zwei Knoten ist ein Mitarbeiter, der für ein Unternehmen arbeitet. Um besser zu verstehen, was eine Graphdatenbank ist, sehen Sie sich die folgende grafische Darstellung an:

Entitäten und ihre Beziehungen – Beispiel Twitter

Jede Zeile zeigt, welche zwei Personen aufeinander folgen.

Die obige Abbildung besteht aus einem sehr kleinen Teil von Twitter, das Millionen von miteinander verbundenen Kontoinhabern hat. Wir haben nur drei Benutzer ausgewählt, Julia, Robert und Smith. Dies sind Knoten (in dieser Abbildung Entitäten-Personen). Sehr vereinfacht wird der andere Teil der Graphdatenbank, dh Beziehungen, 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 sehr die Knoten/Entitäten (z. B. Personen) mit mehreren Knoten durch Kanten oder Beziehungen verbunden sind.

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Warum braucht ein Unternehmen eine Graph-Datenbank?

Warum entwickelt sich die Graphdatenbank so schnell zu einem Mainstream-Datenbankverwaltungssystem? Was ist so charmant daran, dass Giganten wie Google, Facebook, Twitter und IBM seine Adaptoren sind? Heutige Wirtschaftsunternehmen benötigen inmitten eines harten Wettbewerbs schnelle und aussagekräftige Informationen, um rechtzeitig Entscheidungen treffen zu können. Sie möchten eine Datenbank für Problemlösungen, Kundenanalysen, Echtzeit-Updates und schnellere Abfragen nutzen und all diesen und vielen weiteren Zwecken effektiv dienen. Sehen wir uns einige wesentliche Vorteile für Unternehmen an:

a. Aussagekräftige MIS:

Die MIS-Anforderungen der heutigen Geschäftswelt machen es erforderlich, dass CIOs und CEOs die Berichte mit Einsicht und nicht nur mit Haufen statistischer Zahlen erhalten. Die Graphdatenbank spielt bei der Erfüllung dieses Bedarfs eine große Rolle, da ihr Hauptaugenmerk nicht auf einzelnen Datenpunkten liegt (wie es bei relationalen Datenbanksystemen der Fall ist), sondern auf den Beziehungen dieser Datenpunkte.

Es basiert auf miteinander verknüpften Informationen, die sachlich sind. Somit stellt es Wissen dar. Im Gegensatz zu einer traditionellen relationalen Datenbank ist es daher für Menschen und Maschinen sehr einfach, die in einer Graphdatenbank gespeicherten Informationen zu interpretieren. Aufgrund dieses Faktors sind Graphdatenbanken so effektiv darin, sachkundige Antworten auf Anfragen zu liefern.

b. Hochleistung:

Aufgrund der wesentlich höheren Leistungsfähigkeit im Vergleich zu relationalen Datenbanksystemen setzen es immer mehr Unternehmen ein. Für jede Join-Anweisung muss die relationale Datenbank in einem weiteren Datensatz nach einem anderen Index suchen. Die SQL-Abfragen erfordern oft so viele Joins-Anweisungen, dass der Datenabfrageprozess extrem langsam wird. Die Graphdatenbank, die ihre Zeigerarithmetik verwendet, die im Cache vorhanden ist, führt die Abfrageoperation auf eine weitaus weniger rechenintensive Weise durch, was zu einer sehr schnellen Abfragebehandlung führt.

c. Vorteile für das Einzelhandelsgeschäft:

Neben den Vorteilen des Supply Chain Managements, auf die wir separat näher eingehen werden, gibt es viele Vorteile, die es für Einzelhändler bietet. 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. Graph Database kann aufgrund dieses Vorteils 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 in der Lage ist, große, miteinander verbundene Daten zu verarbeiten.

Die beeindruckende Leistungsfähigkeit von graph database im Bereich Supply Chain Management resultiert aus folgenden Faktoren:

Supply-Chain-Management-Lösungen – relationale vs. Graph-Datenbank

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Hauptvorteile der Graphdatenbank:

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

a. Geschwindigkeit:

Die Graphdatenbank verarbeitet Big Data mit sehr hoher Geschwindigkeit, und dies ist einer der wichtigsten Faktoren für ihre Popularität in der Unternehmenswelt. Tech Validate und IBM führten 2017 eine Umfrage über die Gründe für die weltweite Einführung von Graphdatenbanken durch. Dem Ergebnis dieser Umfrage zufolge nannten 57 % der Benutzer aus allen Branchen Geschwindigkeit als Top-Technologienutzen einer Graphdatenbank.

b. Transformation:

Die Graphdatenbank ist in der Lage, das Datenmanagement von Unternehmen 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 Interessengruppen eine ganzheitliche Sicht bietet.

Die BBC hat die Graphdatenbank „Ontotext“ verwendet, um ihre wertvollsten Datenressourcen zu integrieren. Diese Integration hat der Finanzbranche immens zugute gekommen, wo Graphdatenbanken zusammen mit anderen semantischen Technologien innovative Lösungen in den Bereichen Betrugserkennung und Compliance-Management bereitgestellt haben, indem sie eine Transformation bestehender Systeme herbeiführten.

c. Einfache Datenanalyse:

Einer der Hauptvorteile einer Graphdatenbank besteht darin, dass sie es Datenanalysten ermöglichen, einfach durch die Datensätze zu navigieren, im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, bei denen sie hochkomplexe Abfragen erstellen und ausführen müssen, um Tabellen zu verknüpfen. Laut Kirk Borne, einem leitenden Datenwissenschaftler bei der Beratungsfirma Booz Allen Hamilton, „machen Diagramme aus Sicht der Datenwiederherstellung mehr Sinn“. Er erklärt es weiter und zeigt, dass sehr klare Muster erhalten werden, wenn Datenanalysewerkzeuge und Graphalgorithmen auf Datensätze angewendet werden, die in einer Graphdatenbank verfügbar sind, wodurch es den Analysten erleichtert wird, viele andere grundlegende Dinge zu gruppieren, zu suchen, zu schätzen, zu partitionieren und durchzuführen Funktionen.

d. Erhöhte Flexibilität:

Relationale Datenbanken werden von Technologieexperten oft für ihr festes Schema kritisiert, das für die heutigen Geschäftsanforderungen aufgrund ständiger Weiterentwicklung zunehmend irrelevant wird; Jeden Tag gibt es eine neue Anforderung. Graphdatenbanken können mit diesem sich ständig ändernden Szenario am besten fertig werden, weil sie Kanten als „Bürger erster Klasse“ neben Vertices (Entitäten) betrachten. Auf diese Weise ermöglicht die Graphdatenbank ihrer zugrunde liegenden Datenbank-Engine, Netzwerke von Knoten und Kanten in jeder Richtung zu durchsuchen und zu durchsuchen.

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

Vergleich zwischen relationaler, Key-Value- und Graph-Datenbank:

Ich werde relationale und Key-Value-Datenbanken mit Graphdatenbanken vergleichen, um die Hauptunterschiede 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 Key-Value-Datenbank 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 Graphdatenbank werden Beziehungen als Daten mit Knoten und Attributen gespeichert. Im obigen Diagramm sind Lieferanten, Kunden und Produkte usw. Knoten, die miteinander verbunden sind. Das Schema ist die in einer formalen Sprache beschriebene Struktur. Das starre Format der relationalen Datenbank erfordert ein starres Schema, und da die Graphdatenbank ihrer Natur nach hochgradig flexibel ist, ist auch ihr Schema sehr flexibel.

Transaktionen:

Relationale Datenbanken eignen sich gut nur für Transaktionen, ohne Rücksicht auf ihre Verknüpfung mit anderen Transaktionen. Die Schlüsselwertdatenbank gibt bei der Suche auch einen einzelnen Wert zurück, und 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 unter allen dreien und bewältigt die komplexen Transaktionen gut.

Analytik:

Die Tabellenstruktur der relationalen Datenbank schränkt die Analysefähigkeit ein, da sie nicht alle an Verbindungen angehängten Informationen erfassen kann. Graphdatenbanken sind sehr gute Analysewerkzeuge, da sie Informationen über Entitäten und ihre Attribute erfassen, eine Eigenschaft, die weder Schlüsselwert- noch relationale Datenbanken besitzen.

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Einpacken:

Das sprunghafte Wachstum der Graphdatenbank und ihre Übernahme durch große Marken weisen eindeutig auf ihre Zukunft hin. Es wird sich sicher zu einer großartigen Plattform für Unternehmen entwickeln, insbesondere für den E-Commerce, um einen umfassenden, umfassenden und ganzheitlichen Überblick über ihre Leistung zu erhalten. Vom Compliance-Management über die Betrugserkennung und die 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, besonders über Technik, Mode, Reisen und so weiter. Schreiben ist seine Leidenschaft und deshalb las er auch viel, um Ideen zu bekommen und verschiedene Themen zu erkunden.