Grafik Veritabanı – Veritabanı Teknolojilerinin Geleceği

Yayınlanan: 2019-05-24

Grafik veritabanı ( wiki ) artık bir moda kelimedir, çünkü teknoloji hızla büyüyor ve işletmeler muazzam faydalar nedeniyle bunu görmezden gelemiyor, bu teknoloji DBMS'nin (Veritabanı Yönetim Sistemleri) geleceği olarak doğru bir şekilde tahmin edildiğini sunuyor. ). Bazı önemli grafik veritabanı örnekleri Neo 4J, Amazon Neptune ve Orient DB'dir. Bir grafik veritabanının ne olduğunu ve başlıca faydalarının neler olduğunu bilmek isteyen tüm meraklı okuyucular için bu makale, gerekli bilgileri sağlama çabasıdır:

İçindekiler gösterisi

Grafik Veritabanı Nedir?
Bir Kuruluş Neden Grafik Veritabanına İhtiyaç Duyar?
- a. Anlamlı MIS:
- b. Yüksek performans:
- c. Perakende İşletmesi için Faydaları:
- d. Tedarik zinciri yönetimi:
Grafik Veritabanının Başlıca Avantajları:
- a. Hız:
- b. Dönüşüm:
- c. Kolay Veri Analizi:
- d. Gelişmiş Esneklik:
İlişkisel, Anahtar-Değer ve Grafik Veritabanı Arasındaki Karşılaştırma:
- Yapı:
- İşlemler:
- Analitik:
Sarmak:

Grafik Veritabanı Nedir?

Basitçe tanımlanmış, bir düğümler (varlıklar) ve kenarlar (ilişkiler) topluluğudur. Grafik veritabanı, diğer veritabanlarından farklı olarak, ilişkileri doğal olarak veya varsayılan olarak depolar. Bu, grafik veritabanında ilişkilerin, verilerin kendisinden daha önemli (veya daha önemli) olarak ele alındığı anlamına gelir. Düğümlere, özellikler adı verilen herhangi bir sayıda anahtar/değer çifti veya öznitelik atanır. Kenarlar veya ilişkiler, yönlendirilmiş ve adlandırılmış ilişkiler (anlamsal olarak ilgili bağlantılar) taşır. İki düğüm arasındaki ilişkinin örneği, bir şirkette çalışan bir çalışandır. Grafik veritabanının ne olduğunu daha iyi anlamak için aşağıdaki grafik resme 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 çizimde varlıklar-kişiler). Çok basitleştirilmiş bir şekilde, grafik veritabanının diğer kısmı, yani ilişkiler, bu kullanıcıların birbirleriyle nasıl bağlantı kurduğunu gösteren oklarla gösterilir. Çizim, hepsinin birbirini takip ettiğini gösteriyor, sadece bir istisna var; Robert, Smith'i takip etmiyor.

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

 Sizin için önerilenler: Büyük Veri, Nesli Tehlike Altında Olan Türlerin Korunmasına Yardımcı Olabilir mi? Evet ise, Nasıl?

Bir Kuruluş Neden Grafik Veritabanına İhtiyaç Duyar?

Grafik veritabanı neden bir ana akım veritabanı yönetim sistemi olarak bu kadar hızlı gelişiyor? Google, Facebook, Twitter ve IBM gibi devler onun bağdaştırıcıları olacak kadar çekici olan ne? Günümüzün ticari işletmeleri, yoğun rekabetin ortasında, zamanında kararlar almak için hızlı ve anlamlı bilgilere ihtiyaç duyuyor. Problem çözme, müşteri analitiği, gerçek zamanlı güncellemeler ve daha hızlı sorgulamalar için bir veritabanı kullanmak istiyorlar ve tüm bu ve daha birçok amaca etkin bir şekilde hizmet ediyorlar. İşletmeler için bazı önemli avantajlara göz atalım:

a. Anlamlı MIS:

1. Nokta Günümüz iş dünyasının MIS gereksinimleri, CIO'ların ve CEO'ların raporları yalnızca istatistiksel rakamlardan ziyade içgörüyle almasını gerektiriyor. Grafik veritabanı bu ihtiyacı karşılamada çok önemlidir, çünkü (ilişkisel veritabanı sistemlerinde olduğu gibi) tek tek veri noktalarına odaklanmak yerine, birincil odak noktası bu veri noktalarının ilişkileridir.

Gerçek olan birbirine bağlı bilgiler üzerine inşa edilmiştir. Böylece bilgiyi temsil eder. Bu nedenle, geleneksel ilişkisel bir veritabanından farklı olarak, insanlar ve makineler için bir grafik veritabanında depolanan bilgileri yorumlamak çok kolaydır. Bu faktör nedeniyle, grafik veritabanları, sorgular için bilgili yanıtlar sağlamada çok etkilidir.

b. Yüksek performans:

2. nokta İlişkisel veritabanı sistemlerine kıyasla önemli ölçüde yüksek performans seviyesi nedeniyle giderek daha fazla şirket bunu benimsiyor. Her 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 hesaplama yoğunluklu bir şekilde gerçekleştirir ve bu da çok hızlı bir sorgu işleme sağlar.

c. Perakende İşletmesi için Faydaları:

3. nokta Ayrı ayrı tartışacağımız tedarik zinciri yönetimi faydalarının yanı sıra perakendeciler için sunduğu birçok fayda vardır. Bunlardan bazılarına göz atalım:

Aynı gün teslimat hizmetleri: Çevrimiçi alışveriş ve sosyal medyanın artması nedeniyle tüketici verilerindeki artış, ilişkisel veritabanlarının kapasitesini geride bıraktı. Artık perakende işletmeleri, mümkün olan en hızlı teslimat sistemine sahip olmaya çok ihtiyaç duyuyor. Grafik veritabanı bu amaca verimli bir şekilde hizmet eder. Aynı gün teslimat sistemini desteklemek için; eBay zaten aracı kullanıyor.
Çevrimiçi alışveriş davranışını izleme: Walmart, tüketicilerin ürünler ve istenen fiyat noktaları hakkındaki tercihleri hakkında eşler arası bilgileri toplamak ve analiz etmek için bir grafik veritabanı kullanıyor.
Analitikler aracılığıyla müşterinizi tanıyın: Grafik veritabanının güçlü analitiğiyle işletmeler, tüketici davranışı ve tercihleri hakkında harika bilgiler ediniyor. Bu, etkili pazarlama stratejileri geliştirenlere yardımcı olur. Grafik veritabanları ayrıca ürün fiyatlandırması hakkında faydalı bilgiler sağladığından, etkili promosyon kuponları veya indirimler ve fırsatlar başlatabilirler. Grafikler ayrıca tüketicilerin göz atma ve satın alma geçmişi hakkında zengin bilgiler sağlar ve böylece kupon pazarlaması için hedef kitleye olanak tanır. Örneğin, grafik veritabanından elde edilen bilgilere dayanarak, e-ticaret markaları alışveriş sepetini terk edenlere kişiselleştirilmiş kuponlar gönderebilir. Örneğin, insanların video oluşturmasına, keşfetmesine, paylaşmasına ve satmasına yardımcı olan bir web video mağazası olan Vimeo, satış gelirini artırmak için Vimeo kuponlarını başlatmak için analitiği akıllıca kullanır. Marka imajını ve müşteri tabanını geliştirmek için sürekli olarak yeni abonelerine indirim kuponları sunmaktadır.

d. Tedarik zinciri yönetimi:

4. nokta Verilerin modellenmesinde ve saklanmasında çok verimlidir. Ayrıca, ilişkisel veritabanı sistemlerinin tatmin edici bir şekilde işleyemediği ilişkileri sorgulama yeteneğine de sahiptir. Graph Database, bu avantaj nedeniyle, yıl boyunca ürün tedariki sağlayan ve tedarikçileri ve tesisleri izleyen şeffaf bir tedarik zincirini etkin bir şekilde sağlayabilir. Bir grafik veritabanı, birbirine bağlı büyük verileri işleyebildiğinden, etkin tedarik zinciri yönetiminde uygun bir seçenektir.

Tedarik zinciri yönetimi alanındaki grafik veritabanının etkileyici performansı aşağıdaki faktörlerin sonucudur:

Grafik veritabanı muazzam bir ölçeklenebilirliğe sahiptir ve büyüyebilir ve her boyuta uyarlanabilir. Bir tedarik zinciri ağı ne kadar büyük olursa olsun, gerektiği kadar düğüm ekleme yeteneği nedeniyle grafik veritabanı bunu işleyebilir.
Grafikler, ne kadar karmaşık olursa olsun herhangi bir ağı yönetebilir. Belirli ürünler için birçok ülkeye yayılmış, sırayla kendi tedarikçilerine sahip küresel tedarikçi ağları vardır. Bu karmaşık ağlarda bile, grafik veri tabanı, kenarlarla çok sayıda ara bağlantıya sahip düğümleri depolamanın doğal özelliği nedeniyle mükemmel bir performans sergileyecektir.
Grafik veritabanları, geniş veri kümeleri arasında hızlı ve güçlü bir şekilde arama yapma yeteneğine sahiptir ve bu güçlü arama yeteneği, ürünleri, tedarikçileri, üreticileri ve tesisleri karmaşık tedarik zinciri ağlarında arama konusunda yetkin kılar.

Tedarik Zinciri Yönetimi Çözümleri-İlişkisel VS Grafiği veritabanı

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

Grafik Veritabanının Başlıca Avantajları:

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

Grafik veritabanının Başlıca Avantajları

a. Hız:

1. Nokta Grafik veritabanı, büyük verileri çok hızlı bir şekilde işler ve bu, kurumsal dünyadaki popülerliğinin en önemli faktörlerinden biridir. Tech Validate ve IBM, 2017 yılında grafik veritabanlarının dünya çapında benimsenmesinin nedenlerini bilmekle ilgili bir anket gerçekleştirdi. Bu anketin bulgularına göre, tüm sektörlerdeki kullanıcıların %57'si bir grafik veri tabanının en yüksek teknoloji avantajı olarak hızdan bahsetti.

b. Dönüşüm:

2. nokta Grafik veritabanı, kurumsal veri yönetimini büyük ölçüde dönüştürme yeteneğine sahiptir. Bir organizasyonun veri yönetiminin, Yönetime ve paydaşlara bütünsel bir bakış açısı sağlayan çok yönlü ve birbirine bağlı bir sisteme dönüştürülmesi için eksiksiz bir dönüşümünün arkasındaki itici güçtür.

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

c. Kolay Veri Analizi:

3. nokta Bir grafik veritabanının en büyük yararlarından biri, tabloları birleştirmek için oldukça karmaşık sorgular oluşturmak ve çalıştırmak zorunda oldukları ilişkisel veritabanlarının aksine, veri analistlerinin veri kümelerinde kolayca gezinmesine izin vermesidir. Danışmanlık firması Booz Allen Hamilton'da baş veri bilimcisi olan Kirk Borne'ye göre, "Grafikler veri kurtarma açısından daha anlamlıdır". Bunu daha fazla açıklıyor ve bir grafik veritabanında bulunan veri kümelerine veri analitik araçları ve grafik algoritmaları uygulandığında çok net kalıpların elde edildiğini ortaya koyuyor, böylece analistlerin kümelenmesini, aramasını, tahmin etmesini, bölümlemesini ve diğer birçok temel işlemi gerçekleştirmesini kolaylaştırıyor. fonksiyonlar.

d. Gelişmiş Esneklik:

4. nokta İlişkisel veritabanları, teknoloji uzmanları tarafından genellikle, sürekli evrim nedeniyle günümüzün iş gereksinimleri için giderek daha fazla ilgisiz hale gelen sabit şemaları nedeniyle eleştirilir; her gün yeni bir ihtiyaç var. Grafik veritabanları, bu sürekli değişen senaryoyla en iyi şekilde başa çıkabilir, çünkü kenarları köşelerin (varlıkların) yanı sıra “birinci sınıf vatandaşlar” olarak kabul eder. Bu şekilde, grafik veritabanı, altta yatan veritabanı motorunun herhangi bir yönde düğüm ve kenar ağlarında gezinmesini ve arama yapmasını sağlar.

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

İlişkisel, Anahtar-Değer ve Grafik Veritabanı Arasındaki Karşılaştırma:

Grafik veritabanları ile anahtar-değer veritabanı ve ilişkisel veritabanı karşılaştırması

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

Yapı:

1. Nokta İlişkisel bir veritabanında veriler tablo biçiminde saklanır. Her tablo, verileri belirli sayıda sütunla sabit bir biçimde kaydeder. Bir anahtar değer veritabanı temel olarak iki sütunlu karma tablodan 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 nitelikler içeren veriler olarak depolanır. Yukarıdaki şemada tedarikçiler, müşteriler ve ürünler vb. birbirleriyle bağlantılı düğümlerdir. Şema, resmi bir dilde açıklanan yapıdır. İlişkisel veritabanının katı formatı katı bir şema gerektirir ve grafik veritabanı doğası gereği oldukça esnek olduğundan şeması da çok esnektir.

İşlemler:

2. nokta İlişkisel veri tabanı, diğer işlemlerle olan bağlantısı dikkate alınmadan, yalnızca işlemler için uygundur. Anahtar-değer veritabanı ayrıca arama sırasında tek bir değer döndürür ve bu nedenle, birden çok kayıt yazmayı içeren gerçek dünya işlemleri için, anahtar-değer veritabanı yanlış olabilir. Bir grafik veritabanı, birbirine bağlı ilişkilerden oluşan karmaşık ağlarda gezinme yeteneğine sahiptir ve üçü arasında en iyisidir ve karmaşık işlemleri iyi bir şekilde ele alır.

Analitik:

3. nokta İlişkisel veritabanının tablo yapısı, bağlantılara bağlı tüm bilgileri yakalayamadığı için analitik yeteneği sınırlar. Grafik veritabanları, analitik için çok iyi araçlardır, çünkü bunlar, ne anahtar-değer ne de ilişkisel veritabanlarının sahip olduğu bir özellik olan varlıklar ve onların nitelikleri hakkında bilgi toplarlar.

 Şunlar da hoşunuza gidebilir: Veri Koruma Değişiklikleri Küçük İşletmeleri Nasıl Etkiler?

Sarmak:

Grafik Veritabanı - sonuç

Grafik veritabanının hızla büyümesi ve büyük markalar tarafından benimsenmesi, geleceğini açıkça gösteriyor. İşletmeler, özellikle de performansları hakkında kapsamlı ve bütünsel bir görüşe sahip olmak için e-ticaret için harika bir platforma dönüşeceği kesin. 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 blogcu, gezgin ve derin bir düşünür. Jake, özellikle teknik, moda, seyahat vb. tüm konularda yazmayı sever. Yazmak onun tutkusu ve bu nedenle fikir edinmek ve farklı konuları keşfetmek için çok okuyor.