10 migliori soluzioni di database di grafici da provare

I database Graph archiviano dati densi altamente connessi ed elaborano le query in modo efficiente. Ma sai quando usare quale database di grafici? Leggi per saperne di più.

"I dati sono il nuovo petrolio". La crescita di qualsiasi organizzazione si basa su come archiviano e utilizzano i dati in modo efficace. Ogni giorno vengono generati 2,5 quintilioni di byte di dati. Quindi, abbiamo bisogno di sistemi a tolleranza d'errore e magazzini in cui i dati possano essere archiviati e gestiti in modo efficace. Inizialmente sono stati utilizzati database relazionali.

Ma con il passare del tempo, la quantità e il tipo di dati sono cambiati rapidamente. Quindi, c'era la necessità di archiviare video, audio, immagini, ecc. Questo è stato il punto di partenza per lo sviluppo di database SQL, NoSQL, Hadoop, database di grafici, ecc. Ognuno ha i propri casi d'uso e si occupa di formati di dati diversi. I database dei grafici sono stati sviluppati per semplificare le operazioni sui dati e per un'efficace archiviazione.

Database di grafici

Un grafico è una struttura di dati rappresentata sotto forma di nodi e bordi. Un database è una raccolta di tabelle che memorizza i dati e le relazioni tra i dati. Un database grafico è un database che memorizza i dati nei nodi e le relazioni che esistono all'interno dei dati sotto forma di bordi. I database Graph aiutano a gestire le query in tempo reale e a gestire efficacemente le relazioni molti-a-molti tra entità.

I modelli di dati grafici più diffusi includono grafici delle proprietà e grafici RDF. L'analisi e le query vengono eseguite principalmente utilizzando i grafici delle proprietà. L'integrazione dei dati avviene tramite grafici RDF. La differenza tra i grafici Property e RDF è che i grafici RDF sono rappresentati sotto forma di triple, ovvero soggetto, predicato e oggetto.

I database Graph memorizzano i dati nei nodi e la relazione tra i dati sotto forma di bordi tra i nodi. I bordi nel grafico possono essere diretti (unidirezionali) o non diretti (bidirezionali).

L'elaborazione delle query viene eseguita attraversando il grafico. Per rispondere efficacemente alle query vengono utilizzati algoritmi di attraversamento del grafico che aiutano a trovare il percorso da un nodo all'altro, la distanza tra i nodi, trovare modelli, loop all'interno del grafico e la possibilità di formare cluster, ecc.

Applicazioni dei database a grafo

I database dei grafici vengono utilizzati per il rilevamento delle frodi. I nodi/entità potrebbero essere nomi di persone, indirizzi, data di nascita, ecc. e alcuni indirizzi IP fraudolenti, numeri di dispositivo, ecc. Quando un nodo fraudolento interagisce con un nodo non fraudolento, si formano collegamenti tra di loro e sono contrassegnati come sospettoso.

I siti Web di social media utilizzano database di grafici per mostrare consigli sulle persone con cui potremmo voler entrare in contatto e sui contenuti che desideriamo visualizzare. Lo fa con l'aiuto di attraversamenti di grafici nel database.

Anche la mappatura della rete e la gestione dell'infrastruttura, gli elementi di configurazione, ecc., vengono efficacemente archiviati e gestiti utilizzando database a grafo.

Database grafico vs. database relazionale

In un database grafico, le tabelle con righe e colonne vengono sostituite con nodi e bordi. Le relazioni tra i dati sono archiviate sugli archi in un database grafico.

Un database relazionale memorizza le relazioni tra tabelle utilizzando chiavi esterne e altre tabelle. L'estrazione di dati o l'esecuzione di query è semplice e non richiede join complessi in un database grafico, ma non è il caso dei database relazionali.

I database relazionali sono più adatti per casi d'uso che coinvolgono transazioni, mentre i database a grafo sono adatti per applicazioni ad alta intensità di relazioni e dati.

I database Graph supportano dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, mentre i database relazionali devono avere uno schema fisso.

I database a grafo soddisfano requisiti dinamici, mentre i database relazionali sono generalmente utilizzati per problemi noti e statici.

Diamo ora un'occhiata alle migliori soluzioni di database di grafici.

Cayley

Cayley è un database grafico open source sviluppato da Apache 2.0. È stato creato utilizzando Go e funziona su dati collegati. Cayley è il database utilizzato durante la creazione di Freebase e del grafico della conoscenza di Google. Supporta più linguaggi di query come MQL e Javascript con un oggetto grafico basato su Gremlin.

È facile da usare, veloce e ha un design modulare. Può integrarsi e interagire con vari negozi di back-end come LevelDB, MongoDB e Bolt. Supporta varie API di terze parti scritte in più lingue come Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript e Clojure. Può essere distribuito in Docker e Kubernetes. Le aree chiave in cui viene utilizzato Cayley sono la tecnologia dell'informazione, il software per computer e i servizi finanziari.

Amazon Nettuno

Amazon Neptune è noto per le sue prestazioni eccezionali su set di dati altamente connessi. È affidabile, sicuro, completamente gestito e supporta API a grafo aperto. Può archiviare miliardi di relazioni e dati di query con una latenza estremamente bassa di alcuni millisecondi.

Il modello di dati del grafico di Nettuno è costituito da 4 posizioni, vale a dire, soggetto (S), predicato (P), oggetto (O) e Grafico (G). Ognuna di queste posizioni viene utilizzata per memorizzare la posizione del nodo di origine, del nodo di destinazione, la relazione tra loro e le relative proprietà.

Utilizza anche una cache che velocizza l'esecuzione delle query di lettura. I dati vengono archiviati sotto forma di cluster di database. Ogni cluster comprende un'istanza database primaria e repliche di lettura delle istanze database. Neptune è altamente sicuro poiché utilizza l'autenticazione IAM, la certificazione SSL e il monitoraggio dei registri. È anche facile migrare i dati da altre origini in Amazon Neptune. Garantisce inoltre la resilienza creando repliche e backup periodici. Alcune aziende che utilizzano Neptune includono Herren, Onedot, Juncture e Hi Platform.

Neo4j

Neo4j è un database grafico scalabile, sicuro, on-demand e affidabile. Neo4j è stato creato utilizzando Java, utilizzando Cypher come linguaggio di query. Utilizza il protocollo Bolt e tutte le transazioni avvengono su un endpoint HTTP. È molto più veloce nel rispondere alle query rispetto ad altri database relazionali. Non ha il sovraccarico di join complessi e le sue ottimizzazioni funzionano bene quando le dimensioni del set di dati sono grandi e altamente connesse. Offre il vantaggio della memorizzazione dei grafici insieme alle proprietà ACID di un database relazionale.

Neo4j supporta vari linguaggi come Java, .NET, Node.js, Ruby, Python, ecc., con l'aiuto di driver. Viene anche utilizzato nei flussi di lavoro di data science, analisi e machine learning. Neo4j Aura DB è un database di grafici cloud a tolleranza di errore e completamente gestito. Aziende come Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung, ecc. utilizzano Neo4j.

ArangoDB

ArangoDB è un database multimodello open source. L'approccio multi-modello consente agli utenti di eseguire query sui dati in qualsiasi linguaggio di query di loro scelta. I nodi e gli spigoli di ArangoDB sono documenti JSON. Ogni documento ha un ID univoco. Le relazioni tra due nodi sono indicate sotto forma di spigoli e i loro ID univoci vengono memorizzati. Le sue buone prestazioni sono dovute alla presenza di un indice hash.

Vengono migliorati gli attraversamenti, i join e le ricerche nei database. Aiuta nella progettazione, ridimensionamento e adattamento a varie architetture. Svolge un ruolo importante in complesse attività di data science come l'estrazione di funzionalità e la ricerca avanzata.

ArrangoDB può essere eseguito in un ambiente basato su cloud ed è compatibile con Mac Os, Linux e Windows. L'autenticazione LDAP, il mascheramento dei dati e gli algoritmi di crittografia garantiscono la sicurezza del database. Viene utilizzato nella gestione del rischio, IAM, rilevamento delle frodi, infrastruttura di rete, motori di raccomandazione, ecc. Accenture, Cisco, Dish e VMware sono alcune organizzazioni che utilizzano ArangoDB.

DataStax

DataStax è un database cloud-as-a-service NoSQL basato su Apache Cassandra. È altamente scalabile e utilizza un'architettura nativa del cloud. È affidabile e sicuro. Ogni documento archiviato in un DataStax ha un indice che facilita la ricerca e il rapido recupero dei dati. Gli shard vengono creati sui dati indicizzati. Diverse origini dati possono essere utilizzate per creare applicazioni con gli strumenti Datastax Enterprise, Kafka e Docker.

I dati raccolti dalle fonti vengono inviati a un ecosistema Hadoop e DataStax. Hadoop gestisce la sicurezza, le operazioni, l'accesso ai dati e la gestione interagendo con DataStax. I dati vengono perfezionati utilizzando gli strumenti operativi e di sviluppo di Datastax.

Le informazioni analizzate vengono quindi utilizzate per analisi statistiche, applicazioni aziendali, report e così via. Poiché è basato su cloud, i clienti pagano per ciò che utilizzano e il prezzo è ragionevole. Verizon, CapitalOne, TMobile e Overstock sono alcune società che utilizzano DataStax.

Orientare DB

OrientDB è un database grafico che gestisce i dati in modo efficace e aiuta a creare rappresentazioni visive per mostrare i dati. È un database grafico multimodello ed è stato creato utilizzando Java. Memorizza i dati sotto forma di coppie chiave-valore, documenti, modelli a oggetti, ecc. È costituito da 3 componenti significativi: editor di grafici, query di studio e console della riga di comando.

Un editor grafico viene utilizzato per visualizzare e interagire con i dati. L'interfaccia di query di Studio viene utilizzata per eseguire query e fornire immediatamente un output in formato grafico e tabellare. La console della riga di comando viene utilizzata per eseguire query sui dati da OrientDB. Ha un'architettura distribuita con più server in grado di eseguire operazioni di lettura e scrittura. I server di replica vengono utilizzati per eseguire operazioni di lettura e query. Supporta l'indicizzazione ed è anche compatibile con ACID. Alcune delle società che utilizzano OrientDB sono Comcast Corporation e Blackfriars Group.

Dgrafico

Dgraph è un database di grafici cloud che supporta GraphQL. È stato creato utilizzando Go. Riduce al minimo le chiamate di rete e riduce la latenza massimizzando l'elaborazione simultanea delle query. La perfetta integrazione di Dgraph con GraphQL aiuta nel facile sviluppo di applicazioni back-end GraphQL.

Una mutazione GraphQL viene passata attraverso una funzione Lambda che interagisce con il database e una pipeline di dati. Ciò semplifica l'elaborazione delle query. È scalabile orizzontalmente, il che significa che il numero di risorse aumenta con l'aumento delle query e dei dati. Fornisce varie funzionalità come autorizzazione basata su JWT, visualizzatore di dati, autenticazione cloud, backup dei dati, ecc. Alcune organizzazioni che utilizzano Dgraph includono Intuit, Intel e Factset.

Tigergraph

Tigergraph è un database di grafi di proprietà sviluppato utilizzando C++. È altamente scalabile ed esegue analisi avanzate su dati altamente connessi. Utilizza una struttura grafica nativa per la memorizzazione dei dati e un motore di elaborazione grafica per l'elaborazione dei dati. Il database è archiviato su disco e in memoria e utilizza anche una cache della CPU per un rapido recupero. Utilizza la funzione Riduci mappa per l'elaborazione parallela dei dati.

È estremamente veloce e scalabile. Esegue calcoli paralleli e fornisce aggiornamenti in tempo reale. Utilizza tecniche di compressione dei dati e comprime i dati di 10 volte. Suddivide automaticamente i dati tra i server, risparmiando all'utente il tempo e lo sforzo necessari per eseguire lo shard manuale dei dati. Viene utilizzato per il rilevamento delle frodi nelle famiglie, la gestione della catena di approvvigionamento e il miglioramento dell'assistenza sanitaria. JPMorgan Chase, Intuit e United Health Group sono alcune organizzazioni che utilizzano Tigergraph.

AllegroGraph

AllegroGraph utilizza la tecnologia dei grafi della conoscenza entità-evento per eseguire analisi e decisioni su dati altamente connessi, complessi e densi. I dati vengono archiviati nel formato JSON e JSON-LD nei nodi del grafico. Utilizza l'architettura del protocollo REST. Si occupa anche di set di dati estremamente grandi, suddividendo i dati in base a criteri specifici e diffondendoli su più repository di knowledge base.

Ciò è possibile grazie alla funzione FedShard del database AllegroGraph. L'esecuzione delle query avviene combinando le federazioni con i repository della knowledge base. Supporta i tipi di schema XML e utilizza tripli indici. Memorizza dati geospaziali come latitudini e longitudini e dati temporali come data, timestamp, ecc. È compatibile anche con Windows, Mac e Linux. Viene utilizzato nel rilevamento delle frodi, nell'assistenza sanitaria, nell'identificazione di entità, nella previsione del rischio, ecc.

Stardog

Stardog è un database grafico che esegue la virtualizzazione dei dati grafici e collega i dati da data warehouse e data lake senza copiare fisicamente i dati in una nuova posizione di archiviazione. Stardog è costruito su standard aperti RDF. Supporta dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Questo tipo di materializzazione fatto da Stardog offre flessibilità. È l'unico database di grafi che combina grafi della conoscenza e virtualizzazione.

Stardog utilizza un motore di inferenza basato sull'intelligenza artificiale per elaborare e fornire output di query in modo efficiente. È un database di grafici conforme ad ACID. Sono supportate letture e scritture simultanee. Gestisce facilmente query complesse grazie all'architettura "all'avanguardia". Viene utilizzato nella gestione delle risorse IT, nella gestione dei dati e nell'analisi e fornisce un'elevata disponibilità. Alcune aziende che utilizzano Stardog sono Cisco, eBay, NASA e Finra.

Parole finali

I database di grafici aiutano a interrogare facilmente le relazioni molti-a-molti e a memorizzare i dati in modo efficace. Sono scalabili, sicuri e possono essere integrati con molti strumenti, API e linguaggi di terze parti. Negli ultimi anni sono stati integrati con il cloud e forniscono le migliori prestazioni.

Semplificano i join complessi in semplici query rendendolo un compito facile per gli sviluppatori. Anche le attività ad alta intensità di dati come IoT e Big Data sono database di grafici. Questi continueranno ad evolversi e sicuramente si espanderanno ad altri casi d'uso in futuro.