Графичните бази данни съхраняват силно свързани плътни данни и обработват заявките ефективно. Но знаете ли кога коя графична база данни да използвате? Прочетете, за да научите повече.
„Данните са новото масло.“ Растежът на всяка организация се основава на това как тя ефективно съхранява и използва данни. Всеки ден се генерират 2,5 квинтилиона байта данни. Така че имаме нужда от устойчиви на грешки системи и складове, където данните могат да се съхраняват и управляват ефективно. Първоначално се използват релационни бази данни.
Но с течение на времето количеството и типът на данните се промениха бързо. Следователно имаше нужда от съхраняване на видео, аудио, изображения и т.н. Това беше задействащата точка за разработването на SQL, NoSQL бази данни, Hadoop, графични бази данни и т.н. Всяка от тях има свои собствени случаи на употреба и работи с различни формати на данни. Графичните бази данни са разработени за опростяване на операциите с данни и за ефективно съхранение.
Съдържание
Графични бази данни
Графиката е структура от данни, представена под формата на възли и ръбове. Базата данни е колекция от таблици, която съхранява данни и връзките между данните. Графичната база данни е база данни, която съхранява данни във възли и връзките, които съществуват в данните под формата на ръбове. Графичните бази данни помагат за справяне със заявки в реално време и за ефективно управление на връзките много към много между обекти.
Популярните модели на графични данни включват графики на свойства и RDF графики. Анализите и заявките се извършват предимно с помощта на графики на свойства. Интегрирането на данни се извършва с помощта на RDF графики. Разликата между Property и RDF графиките е, че RDF графиките са представени под формата на тройки, т.е. субект, предикат и обект.
Графичните бази данни съхраняват данни във възли и връзката между данните под формата на ръбове между възлите. Ребрата в графиката могат да бъдат насочени (еднопосочни) или ненасочени (двупосочни).
Обработката на заявка се извършва чрез преминаване през графиката. Алгоритмите за обхождане на графика, които помагат за намиране на пътя от един възел до друг, разстоянието между възлите, намиране на шаблони, цикли в рамките на графиката и възможността за формиране на клъстери и т.н., се използват за ефективно отговаряне на заявки.
Приложения на графични бази данни
Графичните бази данни се използват при откриване на измами. Възлите/обектите могат да бъдат имена на хора, адреси, дата на раждане и т.н., както и някои измамни IP адреси, номера на устройства и т.н. Когато измамният възел взаимодейства с неизмамния възел, между тях се формират връзки и се маркират като подозрителен.
Уебсайтовете на социалните медии използват бази данни с графики, за да показват препоръки на хората, с които бихме искали да се свържем, и съдържанието, което искаме да видим. Той прави това с помощта на обхождане на графики в базата данни.
Мрежово картографиране и управление на инфраструктурата, конфигурационни елементи и т.н. също се съхраняват ефективно и управляват с помощта на графични бази данни.
Графична база данни срещу релационна база данни
В графична база данни таблиците с редове и колони се заменят с възли и ръбове. Връзките между данните се съхраняват на ръбове в база данни с графики.
Релационна база данни съхранява връзки между таблици, използващи външни ключове и други таблици. Извличането на данни или заявките са лесни и не изискват сложни съединения в графична база данни, но не е така при релационните бази данни.
Релационните бази данни са най-подходящи за случаи на използване, които включват транзакции, докато базите данни с графики са подходящи за приложения с тежки отношения и данни.
Графичните бази данни поддържат структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни, докато релационните бази данни трябва да имат фиксирана схема.
Графичните бази данни отговарят на динамичните изисквания, докато релационните бази данни обикновено се използват за известни и статични проблеми.
Графика срещу релационни бази данни
Нека сега да разгледаме най-добрите решения за база данни с графики.
Кейли
Cayley е графична база данни с отворен код, разработена от Apache 2.0. Създаден е с помощта на Go и работи върху свързани данни. Cayley е базата данни, използвана при изграждането на Freebase и графиката на знания на Google. Той поддържа множество езици за заявки като MQL и Javascript с базиран на Gremlin графичен обект.
Той е лесен за използване, бърз и има модулен дизайн. Може да се интегрира и да взаимодейства с различни backend магазини като LevelDB, MongoDB и Bolt. Той поддържа различни API на трети страни, написани на множество езици като Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript и Clojure. Може да се внедри в Docker и Kubernetes. Ключовите области, в които се използва Cayley, са информационни технологии, компютърен софтуер и финансови услуги.
Амазонка Нептун
Amazon Neptune е известен с това, че се представя изключително добре при силно свързани набори от данни. Той е надежден, сигурен, напълно управляван и поддържа отворени графични API. Той може да съхранява милиарди връзки и данни за заявки с изключително ниска латентност от няколко милисекунди.
Моделът на данните на графиката на Нептун се състои от 4 позиции, а именно субект (S), предикат (P), обект (O) и графика (G). Всяка от тези позиции се използва за съхраняване на позицията на изходния възел, целевия възел, връзката между тях и техните свойства.
Той също така използва кеш, който ускорява изпълнението на заявки за четене. Данните се съхраняват под формата на DB клъстери. Всеки клъстер се състои от първичен екземпляр на DB и реплики за четене на екземпляри на DB. Neptune е много сигурен, тъй като използва IAM удостоверяване, SSL сертифициране и наблюдение на регистрационни файлове. Също така е лесно да мигрирате данни от други източници в Amazon Neptune. Той също така гарантира устойчивост чрез създаване на реплики и периодични архиви. Някои компании, използващи Neptune, включват Herren, Onedot, Juncture и Hi Platform.
Neo4j
Neo4j е мащабируема, сигурна, при поискване и надеждна графична база данни. Neo4j е създаден с помощта на Java, използвайки Cypher като език за заявки. Той използва протокола Bolt и всички транзакции се извършват през HTTP крайна точка. Той е много по-бърз при отговаряне на заявки в сравнение с други релационни бази данни. Той няма допълнителни разходи за сложни съединения и неговите оптимизации работят добре, когато размерът на набора от данни е голям и силно свързан. Той предлага предимството на съхранение на графики заедно с ACID свойствата на релационна база данни.
Neo4j поддържа различни езици като Java, .NET, Node.js, Ruby, Python и др., с помощта на драйвери. Използва се и в работни потоци за наука за графични данни, анализи и машинно обучение. Neo4j Aura DB е устойчива на грешки и напълно управлявана база данни с облачни графики. Компании като Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung и т.н. използват Neo4j.
ArangoDB
ArangoDB е мултимоделна база данни с отворен код. Мултимоделният подход позволява на потребителите да правят заявки за данните на произволен език за заявки по техен избор. Възлите и ръбовете на ArangoDB са JSON документи. Всеки документ има уникален идентификатор. Връзките между два възела са посочени под формата на ръбове и техните уникални идентификатори се съхраняват. Добрата му производителност се дължи на наличието на хеш индекс.
Обходите, съединяванията и търсенията в базите данни са подобрени. Помага при проектирането, мащабирането и адаптирането към различни архитектури. Той играе важна роля в сложни задачи за наука за данни, като извличане на функции и разширено търсене.
ArrangoDB може да работи в облачна среда и е съвместим с Mac Os, Linux и Windows. Алгоритмите за LDAP удостоверяване, маскиране на данни и криптиране гарантират, че базата данни е защитена. Използва се при управление на риска, IAM, откриване на измами, мрежова инфраструктура, двигатели за препоръки и др. Accenture, Cisco, Dish и VMware са някои организации, използващи ArangoDB.
DataStax
DataStax е NoSQL облачна база данни като услуга, изградена на Apache Cassandra. Той е силно мащабируем и използва архитектура, базирана на облак. Той е надежден и сигурен. Всеки документ, съхраняван в DataStax, има индекс, който помага за лесното търсене и бързото извличане на данни. Шардовете се създават върху индексираните данни. Могат да се използват различни източници на данни за изграждане на приложения с инструменти Datastax Enterprise, Kafka и Docker.
Данните, събрани от източници, се изпращат до екосистема Hadoop и DataStax. Hadoop управлява сигурността, операциите, достъпа до данни и управлението чрез взаимодействие с DataStax. Данните се прецизират с помощта на инструменти за разработка и операции на Datastax.
След това анализираната информация се използва за статистически анализи, корпоративни приложения, отчети и др. Тъй като е базиран на облак, клиентите плащат за това, което използват, а ценообразуването е разумно. Verizon, CapitalOne, TMobile и Overstock са някои компании, които използват DataStax.
Ориент ДБ
OrientDB е графична база данни, която управлява данните ефективно и помага за създаване на визуални представяния за показване на данни. Това е мултимоделна графична база данни и е създадена с помощта на Java. Той съхранява данни под формата на двойки ключ-стойност, документи, обектни модели и т.н. Състои се от 3 важни компонента: графичен редактор, заявка в студио и конзола за команден ред.
Графичен редактор се използва за визуализиране и взаимодействие с данни. Интерфейсът за заявки на Studio се използва за изпълнение на заявки и незабавно предоставяне на изход в графичен и табличен формат. Конзолата за команден ред се използва за заявка на данни от OrientDB. Той има разпределена архитектура с множество сървъри, които могат да извършват операции за четене и запис. Сървърите-реплики се използват за извършване на операции за четене и заявки. Той поддържа индексиране и също така е съвместим с ACID. Някои от компаниите, използващи OrientDB, са Comcast Corporation и Blackfriars Group.
Dgraph
Dgraph е база данни с облачни графики, която поддържа GraphQL. Създаден е с помощта на Go. Той минимизира мрежовите повиквания и намалява латентността чрез максимизиране на едновременната обработка на заявки. Безпроблемната интеграция на Dgraph с GraphQL помага за лесното разработване на бекенд приложения на GraphQL.
Мутация на GraphQL се предава през функция Lambda, която взаимодейства с базата данни и тръбопровода за данни. Това опростява обработката на заявките. Той е хоризонтално мащабируем, което означава, че броят на ресурсите се увеличава с увеличаване на заявките и данните. Той предоставя различни функции като JWT-базирано упълномощаване, визуализатор на данни, облачно удостоверяване, архивиране на данни и т.н. Някои организации, които използват Dgraph, включват Intuit, intel и Factset.
Tigergraph
Tigergraph е база данни с графики на свойства, разработена с помощта на C++. Той е силно мащабируем и извършва усъвършенствани анализи на силно свързани данни. Той използва собствена графична структура за съхранение на данни и машина за обработка на графики за обработка на данни. Базата данни се съхранява на диск и в паметта и също така използва кеш на процесора за бързо извличане. Той използва функцията Map Reduce за паралелна обработка на данни.
Той е изключително бърз и мащабируем. Той прави паралелни изчисления и предоставя актуализации в реално време. Той използва техники за компресиране на данни и компресира данните с 10x. Той автоматично разделя данните между сървърите, спестявайки на потребителя времето и усилията, необходими за ръчно разделяне на данни. Използва се за откриване на измами в домакинствата, управление на веригата за доставки и подобряване на здравеопазването. JPMorgan Chase, Intuit и United Health Group са някои организации, които използват Tigergraph.
AllegroGraph
AllegroGraph използва технология за графики на знанието за обекти и събития, за да извършва анализи и решения върху силно свързани, сложни и плътни данни. Данните се съхраняват във формат JSON и JSON-LD във възлите на графиката. Той използва архитектурата на протокола REST. Той също така работи с изключително големи набори от данни, като разделя данните въз основа на конкретни критерии и ги разпространява в множество хранилища на база знания.
Това е възможно благодарение на функцията FedShard на базата данни AllegroGraph. Изпълнението на заявки се осъществява чрез комбиниране на федерациите с хранилища на база знания. Той поддържа типове XML схеми и използва тройни индекси. Той съхранява геопространствени данни като географски ширини и дължини и времеви данни като дата, клеймо за час и т.н. Съвместим е и с Windows, Mac и Linux. Използва се при откриване на измами, здравеопазване, идентифициране на обекти, прогнозиране на риска и др.
Stardog
Stardog е графична база данни, която извършва виртуализация на графични данни и свързва данни от хранилища за данни и езера от данни, без физическо копиране на данните в ново място за съхранение. Stardog е изграден на RDF отворени стандарти. Поддържа структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни. Този вид материализация, направена от Stardog, предлага гъвкавост. Това е единствената графична база данни, която съчетава графи на знания и виртуализация.
Stardog използва машина за изводи, задвижвана от AI, за да обработва и предоставя резултати от заявки ефективно. Това е ACID-съвместима графична база данни. Поддържат се едновременно четене и запис. Той се справя с лекота със сложни заявки благодарение на „най-съвременната“ архитектура. Използва се в управлението на ИТ активи, управлението на данни и анализите и осигурява висока наличност. Някои компании, които използват Stardog, са Cisco, eBay, NASA и Finra.
Последни думи
Графичните бази данни помагат за лесно запитване на релации много към много и ефективно съхраняване на данни. Те са мащабируеми, сигурни и могат да бъдат интегрирани с много инструменти, API и езици на трети страни. През последните години те са интегрирани с облака и осигуряват най-добра производителност.
Те опростяват сложните съединения в прости заявки, което го прави лесна задача за разработчиците. Задачи с интензивно използване на данни като IoT и Big Data също са графични бази данни. Те ще продължат да се развиват и със сигурност ще се разширят до други случаи на употреба в бъдеще.