Grafik Veritabanı – Veritabanı Teknolojilerinin Geleceği

Grafik veri tabanı ( wiki ), teknoloji hızla büyüdüğü ve işletmelerin muazzam faydaları nedeniyle bunu görmezden gelemeyeceği için artık bir moda sözcüktür, bu teknoloji, haklı olarak DBMS'nin (Veritabanı Yönetim Sistemleri) geleceği olarak tahmin edilmektedir. ). Bazı önemli grafik veritabanı örnekleri Neo 4J, Amazon Neptune ve Orient DB'dir. Bir grafik veri tabanının ne olduğunu ve başlıca faydalarının neler olduğunu bilmek isteyen tüm meraklı okuyucular için bu makale, gerekli bilgileri sağlama çabasıdır:

Grafik Veritabanı Nedir?

Basitçe tanımlandığında, bir düğümler (varlıklar) ve kenarlar (ilişkiler) koleksiyonudur. Grafik veritabanı, diğer veritabanlarının aksine, ilişkileri doğal olarak veya varsayılan olarak saklar. Bu, grafik veritabanında ilişkilerin verinin kendisinden eşit (veya daha doğrusu daha önemli) olarak ele alındığı anlamına gelir. Düğümlere, özellikler adı verilen herhangi bir sayıda anahtar-değer çifti veya nitelik atanır. Kenarlar veya ilişkiler, yönlendirilmiş ve adlandırılmış ilişkiler taşır (bunlar anlamsal olarak ilgili bağlantılar). İki düğüm arasındaki ilişkinin örneği, bir şirket için çalışan bir çalışandır. Bir grafik veri tabanının ne olduğunu daha iyi anlamak için aşağıdaki grafik çizime bakın:

Varlıklar ve İlişkileri-Twitter Örneği

Her satır hangi iki Kişinin birbirini takip ettiğini gösterir.

Yukarıdaki çizim, birbirine bağlı milyonlarca hesap sahibine sahip Twitter'ın çok küçük bir bölümünden oluşmaktadır. Yalnızca üç kullanıcı seçtik, Julia, Robert ve Smith. Bunlar düğümlerdir (bu çizimdeki varlıklar-kişiler). Çok basitleştirilmiş bir şekilde, grafik veri tabanının diğer kısmı yani ilişkiler, bu kullanıcıların birbirleriyle nasıl bağlantılı olduklarını gösteren oklarla gösterilir. Şekil, hepsinin birbirini takip ettiğini gösteriyor, sadece bir istisna var; Robert, Smith'i takip etmez.

Bu bir karşılıklı bağlantı dünyasıdır; bugün yaşıyoruz. Twitter, Facebook, Instagram ve diğer sosyal medya platformları, düğümlerin/varlıkların (örneğin kişiler) kenarlar veya ilişkiler yoluyla birden çok düğümle ne kadar bağlantılı olduğunu iyi açıklıyor.

 Size tavsiyemiz: Büyük Veri Nesli Tükenmekte Olan Türlerin Kurtulmasına Yardımcı Olabilir mi? Evet ise, Nasıl?

Bir Kuruluş Neden Grafik Veritabanına İhtiyaç Duyar?

Grafik veri tabanı neden bir ana veri tabanı yönetim sistemi olarak bu kadar hızlı gelişiyor? Google, Facebook, Twitter ve IBM gibi devlerin onu uyarlayacak kadar çekici olan nesi var? Günümüzün ticari işletmeleri, zorlu rekabetin ortasında, zamanında kararlar almak için hızlı ve anlamlı bilgilere ihtiyaç duyuyor. Sorun çözme, müşteri analitiği, gerçek zamanlı güncellemeler ve daha hızlı sorgular için bir veritabanı kullanmak istiyorlar ve tüm bunları ve daha birçok amaca etkin bir şekilde hizmet ediyorlar. İşletmeler için bazı önemli avantajlara göz atalım:

A. Anlamlı YBS:

Günümüz iş dünyasının YBS gereklilikleri, CIO'ların ve CEO'ların raporları sadece bir yığın istatistiksel rakamdan ziyade içgörü ile almasını zorunlu kılıyor. Grafik veri tabanı, bu ihtiyacı karşılamada çok önemlidir çünkü (ilişkisel veri tabanı sistemlerinde olduğu gibi) bireysel veri noktalarına odaklanmak yerine, asıl odak noktası bu veri noktaları arasındaki ilişkilerdir.

Gerçek olan birbiriyle bağlantılı bilgiler üzerine inşa edilmiştir. Böylece bilgiyi temsil eder. Bu nedenle, geleneksel bir ilişkisel veritabanının aksine, bir grafik veritabanında saklanan bilgileri insanlar ve makineler için yorumlamak çok kolaydır. Grafik veritabanlarının sorgular için bilgili yanıtlar sağlamada çok etkili olmasının nedeni bu faktördür.

B. Yüksek performans:

İlişkisel veritabanı sistemlerine kıyasla oldukça yüksek performans seviyesi nedeniyle giderek daha fazla şirket bunu benimsiyor. Her bir Join ifadesi için, ilişkisel veritabanının başka bir veri kümesinde başka bir dizin araması gerekir. SQL sorguları, genellikle, veri sorgulama sürecini aşırı derecede yavaşlatan çok sayıda birleştirme ifadesi gerektirir. Önbellekte bulunan işaretçi aritmetiğini kullanan grafik veritabanı, sorgu işlemini çok daha az işlem yoğun bir şekilde gerçekleştirerek çok hızlı bir sorgu işleme sağlar.

C. Perakende Ticareti İçin Avantajlar:

Ayrı ayrı ele alacağımız tedarik zinciri Yönetimi faydalarının yanı sıra, perakendeciler için sunduğu birçok fayda vardır. Bunlardan bazılarına göz atalım:

D. Tedarik zinciri yönetimi:

Verilerin modellenmesinde ve saklanmasında çok etkilidir. Ayrıca, ilişkisel veri tabanı sistemlerinin tatmin edici bir şekilde işleyemeyeceği ilişkileri sorgulama yeteneğine de sahiptir. Graph Database, bu avantajı sayesinde, yıl boyunca ürün tedarikini ve tedarikçilerin ve tesislerin izlenmesini sağlayan şeffaf bir tedarik zinciri sağlayabilir. Bir grafik veri tabanı, birbirine bağlı büyük verileri işleme kapasitesine sahip olduğundan, etkili tedarik zinciri yönetiminde uygun bir seçenektir.

Grafik veri tabanının tedarik zinciri yönetimi alanındaki etkileyici performansı, aşağıdaki faktörlerin sonucudur:

Tedarik Zinciri Yönetimi Çözümleri-İlişkisel VS Grafik veritabanı

 İlginizi çekebilir: Bir Veri Yönetimi Platformu (DMP) Dijital Pazarlama için Nasıl Çalışır?

Grafik Veritabanının Başlıca Avantajları:

Grafik veritabanı avantajları çok fazladır. Burada en önemli faydalardan bazılarını tartışacağım:

A. Hız:

Grafik veritabanı, büyük verileri çok yüksek bir hızda işler ve bu, kurumsal dünyadaki popülaritesinin en önemli faktörlerinden biridir. Tech Validate ve IBM, 2017'de grafik veritabanlarının dünya çapında benimsenmesinin nedenlerini bilme konusunda bir anket gerçekleştirdi. Bu anketin bulgusuna göre, tüm sektörlerdeki kullanıcıların %57'si hızdan bir grafik veritabanının en iyi teknoloji avantajı olarak bahsetmiştir.

B. Dönüşüm:

Grafik veritabanı, kurumsal veri yönetimini büyük ölçüde metamorfoz etme yeteneğine sahiptir. Bir organizasyonun veri yönetiminin, Yönetim ve paydaşlara bütünsel bir bakış açısı sağlayan çok yönlü ve birbirine bağlı bir sisteme dönüştürülmesi için tamamen dönüştürülmesinin arkasındaki itici güçtür.

BBC, en değerli veri kaynaklarını entegre etmek için “Ontotext” grafik veri tabanını kullandı. Bu entegrasyon, diğer semantik teknolojilerle birlikte grafik veri tabanının, mevcut sistemlerde dönüşüm sağlayarak dolandırıcılık tespiti ve uyum yönetimi alanlarında yenilikçi çözümler sağladığı finans sektörüne büyük fayda sağlamıştır.

C. Kolay Veri Analizi:

Tabloları birleştirmek için son derece karmaşık sorgular oluşturmak ve çalıştırmak zorunda oldukları ilişkisel veritabanlarının aksine, grafik veritabanının en önemli faydalarından biri veri analistlerinin veri kümelerinde kolayca gezinmesine izin vermesidir. Danışmanlık firması Booz Allen Hamilton'da baş veri bilimcisi olan Kirk Borne'a göre, "Grafikler, veri kurtarma açısından daha anlamlıdır". Bunu daha fazla açıklıyor ve bir grafik veri tabanında bulunan veri kümelerine veri analitik araçları ve grafik algoritmaları uygulandığında çok net modellerin elde edildiğini ortaya koyuyor, böylece analistlerin kümeleme, arama, tahmin, bölümleme ve diğer birçok temel işlemi gerçekleştirmesini kolaylaştırıyor. fonksiyonlar.

D. Gelişmiş Esneklik:

İlişkisel veritabanları, sabit şemaları nedeniyle teknoloji uzmanları tarafından sıklıkla eleştirilir; her gün yeni bir gereksinim vardır. Grafik veritabanları, bu sürekli değişen senaryo ile en iyi şekilde başa çıkabilir, çünkü köşelerin (varlıkların) yanı sıra kenarları "birinci sınıf vatandaşlar" olarak kabul eder. Bu şekilde, grafik veri tabanı, temel veri tabanı motorunun düğüm ve kenar ağlarında herhangi bir yönde gezinmesini ve arama yapmasını sağlar.

Grafik veri tabanının esnekliği, son yıllarda artan popülaritesinden sorumlu olan önemli faktörlerden biridir.

İlişkisel, Anahtar-Değer ve Grafik Veritabanı Karşılaştırması:

Büyük farklılıkları ve göreceli avantajları vurgulamak için ilişkisel ve anahtar-değer veritabanlarını grafik veritabanıyla karşılaştıracağım.

Yapı:

İlişkisel bir veritabanında, veriler tablo şeklinde saklanır. Her tablo, verileri belirli sayıda sütunla sabit bir biçimde kaydeder. Bir anahtar değer veritabanı temel olarak iki sütunlu hash tablosundan oluşur. Bu tablodaki her satır, benzersiz bir kimlik ve bununla ilişkili karşılık gelen bir değer taşır. Anahtar alanları ararken, tek veri değerleri döndürülür. Bir grafik veritabanında, ilişkiler, düğümler ve öznitelikler içeren veriler olarak depolanır. Yukarıdaki diyagramda tedarikçiler, müşteriler ve ürünler vb. birbiriyle bağlantılı düğüm noktalarıdır. Şema, resmi bir dilde açıklanan yapıdır. İlişkisel veri tabanının katı formatı katı bir şema gerektirir ve grafik veri tabanı doğası gereği oldukça esnek olduğundan şeması da çok esnektir.

İşlemler:

İlişkisel veri tabanı, diğer işlemlerle bağlantısı dikkate alınmadan yalnızca işlemler için uygundur. Anahtar/değer veritabanı aynı zamanda arama sırasında tek bir değer döndürür ve bu nedenle birden fazla kayıt yazmayı içeren gerçek dünya işlemleri için anahtar/değer veritabanı yanlış olabilir. Birbirine bağlı ilişkilerden oluşan karmaşık ağlarda gezinme yeteneğine sahip bir grafik veritabanı, üçü arasında en iyisidir ve karmaşık işlemleri iyi bir şekilde ele alır.

Analitik:

İlişkisel veritabanının tablo yapısı, bağlantılara bağlı tüm bilgileri yakalayamadığı için analitik yeteneği sınırlar. Grafik veritabanları, analitik için çok iyi araçlardır çünkü varlıklar ve öznitelikleri hakkında bilgi toplarlar; bu, ne anahtar/değer çiftinin ne de ilişkisel veritabanının sahip olmadığı bir özelliktir.

 Şunlar da ilginizi çekebilir: Veri Koruma Değişiklikleri Küçük İşletmeleri Nasıl Etkiler?

Sarmak:

Grafik veri tabanının hızla büyümesi ve büyük markalar tarafından benimsenmesi, geleceğini açıkça gösteriyor. İşletmeler için, özellikle de performansları hakkında derinlemesine, çok yönlü ve bütünsel bir görüşe sahip olmak için e-Ticaret için harika bir platforma dönüşeceğinden emin olabilirsiniz. Uyumluluk yönetiminden dolandırıcılık tespitine ve tedarik zincirinden dijital pazarlamaya kadar faydaları o kadar büyük ki, işletmelerin bunu görmezden gelmesi gerçekten zor olacak.

 Bu makale EmuCoupon.com'dan Jake James tarafından yazılmıştır. O bir blog yazarı, gezgin ve derin bir düşünür. Jake, özellikle teknik, moda, seyahat ve benzeri tüm konularda yazmayı sever. Yazmak onun tutkusu ve bu nedenle fikir edinmek ve farklı konuları keşfetmek için çok okuyor.