그래프 데이터베이스 – 데이터베이스 기술의 미래

그래프 데이터베이스( 위키 )는 기술이 빠르게 성장하고 기업이 엄청난 이점으로 인해 이를 무시할 수 없기 때문에 이제 유행어가 되었습니다. 이 기술은 DBMS(데이터베이스 관리 시스템)의 미래로 올바르게 예측되고 있습니다. ). 몇 가지 중요한 그래프 데이터베이스 예로는 Neo 4J, Amazon Neptune 및 Orient DB가 있습니다. 그래프 데이터베이스가 무엇이며 주요 이점이 무엇인지 알고 싶어하는 모든 호기심 많은 독자를 위해 이 기사는 필수 정보를 제공하기 위한 것입니다.

그래프 데이터베이스란?

간단히 정의하면 노드(엔티티)와 에지(관계)의 모음입니다. 그래프 데이터베이스는 다른 데이터베이스와 달리 고유하게 또는 기본적으로 관계를 저장합니다. 이는 그래프 데이터베이스에서 관계가 데이터 자체보다 동등하게(또는 오히려 더 중요하게) 취급됨을 의미합니다. 노드에는 속성이라고 하는 여러 키-값 쌍 또는 속성이 할당됩니다. 에지 또는 관계는 지정 및 명명된 관계(의미적으로 관련된 연결)를 전달합니다. 두 노드 간의 관계의 예는 회사에서 근무하는 직원입니다. 그래프 데이터베이스가 무엇인지 더 잘 이해하려면 아래 그래픽 그림을 참조하십시오.

엔터티 및 엔터티 관계-Twitter 예

각 라인은 두 사람이 서로 뒤따르는 것을 보여줍니다.

위 그림은 수백만 명의 상호 연결된 계정 소유자가 있는 Twitter의 아주 작은 부분으로 구성되어 있습니다. 우리는 Julia, Robert, Smith 세 명의 사용자만 선택했습니다. 이들은 노드(이 그림에서는 엔티티-사람)입니다. 매우 단순화된 방식으로 그래프 데이터베이스의 다른 부분, 즉 관계는 이러한 사용자가 서로 어떻게 연결되어 있는지를 나타내는 화살표를 통해 표시됩니다. 이 그림은 모두 서로를 따르며 한 가지 예외만 있음을 보여줍니다. Robert는 Smith를 따르지 않습니다.

이것은 상호 연결성의 세계입니다. 우리는 오늘을 살고 있습니다. Twitter, Facebook, Instagram 및 기타 소셜 미디어 플랫폼은 노드/엔티티(예: 사람)가 에지 또는 관계를 통해 여러 노드와 얼마나 연결되어 있는지 잘 설명합니다.

 권장 사항: 빅 데이터가 멸종 위기에 처한 종을 구하는 데 도움이 될 수 있습니까? 예인 경우 어떻게?

기업에 그래프 데이터베이스가 필요한 이유는 무엇입니까?

그래프 데이터베이스가 주류 데이터베이스 관리 시스템으로 빠르게 발전하는 이유는 무엇입니까? 구글, 페이스북, 트위터, IBM과 같은 거대 기업이 어댑터가 될 정도로 매력적인 점은 무엇입니까? 치열한 경쟁 속에서 오늘날의 비즈니스 기업은 적시에 결정을 내리기 위해 신속하고 의미 있는 정보를 필요로 합니다. 그들은 문제 해결, 고객 분석, 실시간 업데이트 및 더 빠른 쿼리를 위해 데이터베이스를 사용하고 이 모든 것과 더 많은 목적을 효과적으로 수행하기를 원합니다. 기업을 위한 몇 가지 중요한 이점을 확인해 보겠습니다.

ㅏ. 의미 있는 MIS:

오늘날 비즈니스의 MIS 요구 사항은 CIO와 CEO가 단순한 통계 수치가 아닌 통찰력 있는 보고서를 얻는 것을 필요로 합니다. 그래프 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 시스템의 경우처럼 개별 데이터 포인트에 초점을 맞추는 대신 해당 데이터 포인트의 관계에 중점을 두기 때문에 이러한 요구를 충족하는 데 매우 중요합니다.

이는 사실에 입각한 상호 연결된 정보를 기반으로 합니다. 따라서 그것은 지식을 나타냅니다. 따라서 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 그래프 데이터베이스에 저장된 정보를 인간과 기계가 해석하는 것은 매우 쉽습니다. 그래프 데이터베이스가 쿼리에 대해 지식이 풍부한 응답을 제공하는 데 매우 효과적인 것은 이러한 요인 때문입니다.

비. 고성능:

점점 더 많은 회사들이 관계형 데이터베이스 시스템에 비해 상당히 높은 성능 수준 때문에 이를 채택하고 있습니다. 각 Join 문에 대해 관계형 데이터베이스는 또 다른 데이터 세트에서 또 다른 인덱스를 찾아야 합니다. SQL 쿼리에는 데이터 쿼리 프로세스를 매우 느리게 만드는 너무 많은 조인 문이 필요한 경우가 많습니다. 캐시에 있는 포인터 산술을 사용하는 그래프 데이터베이스는 훨씬 덜 계산 집약적인 방식으로 쿼리 작업을 수행하여 쿼리 처리 속도가 매우 빠릅니다.

씨. 소매업의 이점:

공급망 관리 혜택 외에도 별도로 자세히 논의할 소매업체에 제공되는 많은 혜택이 있습니다. 다음 중 일부를 확인해 보겠습니다.

디. 공급망 관리:

데이터를 모델링하고 저장하는 데 매우 효율적입니다. 또한 관계형 데이터베이스 시스템이 만족스럽게 처리할 수 없는 관계를 쿼리할 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 이러한 에지로 인해 연중 내내 제품 공급을 보장하고 공급업체 및 시설을 추적하는 투명한 공급망을 효과적으로 제공할 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 상호 연결된 대규모 데이터를 처리할 수 있기 때문에 효과적인 공급망 관리에서 실행 가능한 옵션입니다.

공급망 관리 영역에서 그래프 데이터베이스의 놀라운 성능은 다음 요인의 결과입니다.

공급망 관리 솔루션 - 관계형 VS 그래프 데이터베이스

 데이터 관리 플랫폼(DMP)이 디지털 마케팅에 어떻게 작용 합니까 ?

그래프 데이터베이스의 주요 이점:

그래프 데이터베이스의 장점이 너무 많습니다. 여기서는 가장 중요한 몇 가지 이점에 대해 설명합니다.

ㅏ. 속도:

그래프 데이터베이스는 매우 빠른 속도로 빅 데이터를 처리하며 이는 기업 세계에서 인기를 얻는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. Tech Validate와 IBM은 2017년에 전 세계적으로 그래프 데이터베이스를 채택하는 이유를 알고자 하는 설문 조사를 실시했습니다. 이 설문 조사 결과에 따르면 모든 산업 분야의 사용자 중 57%가 그래프 데이터베이스의 최고의 기술 이점으로 속도를 언급했습니다.

비. 변환:

그래프 데이터베이스는 엔터프라이즈 데이터 관리를 크게 변형시킬 수 있습니다. 조직의 데이터 관리를 경영진과 이해 관계자에게 전체적인 관점을 제공하는 포괄적이고 상호 연결된 시스템으로 변환하는 것은 조직의 데이터 관리를 완전히 변환하는 원동력입니다.

BBC는 그래프 데이터베이스 "Ontotext"를 사용하여 가장 귀중한 데이터 리소스를 통합했습니다. 이 통합은 다른 시맨틱 기술과 함께 그래프 데이터베이스가 기존 시스템에 변화를 가져옴으로써 사기 탐지 및 규정 준수 관리 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하는 금융 산업에 막대한 혜택을 주었습니다.

씨. 쉬운 데이터 분석:

그래프 데이터베이스의 주요 이점 중 하나는 데이터 분석가가 테이블을 조인하기 위해 매우 복잡한 쿼리를 생성하고 실행해야 하는 관계형 데이터베이스와 달리 데이터 세트를 쉽게 탐색할 수 있다는 것입니다. 컨설팅 회사인 Booz Allen Hamilton의 수석 데이터 과학자인 Kirk Borne에 따르면 "그래프는 데이터 복구 관점에서 더 의미가 있습니다." 그는 이에 대해 자세히 설명하고 데이터 분석 도구와 그래프 알고리즘을 그래프 데이터베이스에서 사용할 수 있는 데이터 세트에 적용할 때 매우 명확한 패턴을 얻을 수 있으므로 분석가가 쉽게 클러스터링, 검색, 추정, 분할 및 다른 많은 기본 수행을 수행할 수 있음을 밝힙니다. 기능.

디. 향상된 유연성:

관계형 데이터베이스는 끊임없는 발전으로 인해 오늘날의 비즈니스 요구 사항과 점점 더 관련이 없는 고정된 스키마 때문에 기술 전문가들로부터 종종 비판을 받습니다. 매일 새로운 요구 사항이 있습니다. 그래프 데이터베이스는 에지를 정점(엔티티)과 함께 "일급 시민"으로 간주하기 때문에 이 끊임없이 변화하는 시나리오에 가장 잘 대처할 수 있습니다. 이러한 방식으로 그래프 데이터베이스는 기본 데이터베이스 엔진이 모든 방향의 노드 및 에지 네트워크를 탐색하고 검색할 수 있도록 합니다.

그래프 데이터베이스의 유연성은 중요한 요소 중 하나이며 최근 몇 년 동안 인기가 급증했습니다.

관계형, 키-값 및 그래프 데이터베이스 간의 비교:

관계형 및 키-값 데이터베이스를 그래프 데이터베이스와 비교하여 주요 차이점과 상대적 이점을 강조하겠습니다.

구조:

관계형 데이터베이스에서 데이터는 테이블 형식으로 저장됩니다. 각 테이블은 특정 개수의 열이 있는 고정 형식으로 데이터를 기록합니다. 키 값 데이터베이스는 기본적으로 두 개의 열 해시 테이블로 구성됩니다. 이 테이블의 각 행에는 고유 ID 및 이와 연관된 해당 값이 있습니다. 키 필드를 검색하는 동안 단일 데이터 값이 반환됩니다. 그래프 데이터베이스에서 관계는 노드 및 속성이 있는 데이터로 저장됩니다. 위 그림에서 공급자, 고객, 제품 등은 서로 연결된 노드입니다. 스키마는 공식 언어로 기술된 구조입니다. 관계형 데이터베이스의 엄격한 형식은 엄격한 스키마를 요구하며 그래프 데이터베이스는 본질적으로 매우 유연하기 때문에 스키마도 매우 유연합니다.

업무:

관계형 데이터베이스는 다른 트랜잭션과의 연결을 고려하지 않고 트랜잭션에만 적합합니다. 키-값 데이터베이스는 또한 검색 시 단일 값을 반환하므로 여러 레코드 쓰기와 관련된 실제 트랜잭션의 경우 키-값 데이터베이스가 올바르지 않을 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 상호 연결된 관계의 복잡한 네트워크를 탐색할 수 있으며 세 가지 중에서 가장 우수하고 복잡한 트랜잭션을 잘 처리합니다.

해석학:

관계형 데이터베이스의 테이블 구조는 연결에 첨부된 모든 정보를 캡처할 수 없기 때문에 분석 기능을 제한합니다. 그래프 데이터베이스는 키-값이나 관계형 데이터베이스가 소유하지 않는 속성인 엔터티 및 속성에 대한 정보를 캡처하기 때문에 분석에 매우 유용한 도구입니다.

 데이터 보호 변경 사항이 소기업에 미치는 영향 은 무엇입니까 ?

마무리:

그래프 데이터베이스의 비약적인 성장과 대형 브랜드의 채택은 미래를 분명히 보여주고 있습니다. 비즈니스, 특히 전자 상거래를 위한 훌륭한 플랫폼으로 발전하여 성능에 대한 심층적이고 전체적인 관점을 가질 수 있습니다. 컴플라이언스 관리에서 사기 탐지, 공급망, 디지털 마케팅에 이르기까지 그 이점이 너무 커서 기업이 무시하기 어려울 것입니다.

 이 기사는 EmuCoupon.com의 Jake James가 작성했습니다. 그는 블로거이자 여행가이며 깊은 사상가입니다. Jake는 특히 기술, 패션, 여행 등 모든 주제에 대해 글을 쓰는 것을 좋아합니다. 글쓰기는 그의 열정이므로 그는 아이디어를 얻고 다양한 주제를 탐구하기 위해 많이 읽었습니다.