Grafičke baze podataka služe za čuvanje gustih i međusobno povezanih informacija, te omogućuju brz i efikasan pristup podacima. Ali, da li ste sigurni kada i koju grafičku bazu podataka treba da koristite? U nastavku teksta možete saznati više o tome.
Često se kaže: „Podaci su novo nafta“. Napredak svakog preduzeća zavisi od načina na koji se podaci čuvaju i kako se koriste. Svakodnevno se generiše 2.5 kvintiliona bajtova podataka. Stoga, potrebni su nam sistemi koji su pouzdani i koji omogućavaju efikasno čuvanje i upravljanje podacima. U početku, najčešće su korišćene relacione baze podataka.
Međutim, sa vremenom, količina i raznovrsnost podataka su se naglo povećale. To je dovelo do potrebe za čuvanjem video zapisa, audio fajlova, slika i slično. To je bio početak razvoja SQL i NoSQL baza podataka, Hadoop-a, grafičkih baza podataka i drugih. Svaka od njih ima svoje prednosti i nedostatke i koristi se za različite formate podataka. Grafičke baze podataka su razvijene da bi pojednostavile operacije sa podacima i obezbedile efikasno skladištenje.
Grafičke Baze Podataka
Graf je struktura podataka koja se sastoji od čvorova i ivica. Baza podataka je zbirka tabela u kojima se čuvaju podaci i odnosi između njih. Grafička baza podataka čuva podatke u čvorovima, a odnose između podataka u vidu ivica. Grafičke baze podataka su vrlo korisne za obradu upita u realnom vremenu i za efikasno upravljanje odnosima „mnogo-prema-više“ između entiteta.
Popularni modeli grafičkih podataka su grafovi svojstava i RDF grafovi. Analitika i upiti se najčešće obavljaju korišćenjem grafova svojstava. Za integraciju podataka koriste se RDF grafovi. Osnovna razlika između grafova svojstava i RDF grafova je u tome što su RDF grafovi predstavljeni kao trojke, odnosno subjekat, predikat i objekat.
Grafičke baze podataka pamte podatke u čvorovima, a odnose između podataka u vidu ivica koje povezuju čvorove. Ivice u grafu mogu biti usmerene (jednosmerne) ili neusmerene (dvosmerne).
Obrada upita se vrši prelaženjem kroz graf. Algoritmi za prelaženje grafa koji pomažu da se pronađe putanja od jednog čvora do drugog, udaljenost između čvorova, pronalaženje šablona, petlji u okviru grafa, kao i mogućnost formiranja klastera, se koriste za efikasno odgovaranje na upite.
Primena Grafičkih Baza Podataka
Grafičke baze podataka se koriste u otkrivanju prevara. Čvorovi/entiteti mogu biti imena ljudi, adrese, datumi rođenja, kao i sumnjive IP adrese i brojevi uređaja. Kada lažni čvor stupi u interakciju sa pravim čvorom, između njih se formiraju veze koje se označavaju kao sumnjive.
Društvene mreže koriste grafičke baze podataka kako bi prikazale preporuke ljudi sa kojima bismo želeli da se povežemo, kao i sadržaj koji bi nas mogao zanimati. To se postiže prelaženjem kroz graf u bazi podataka.
Mrežno mapiranje i upravljanje infrastrukturom, konfiguracionim stavkama i drugim, takođe se efikasno čuvaju i upravljaju pomoću grafičkih baza podataka.
Grafička baza podataka naspram relacione baze podataka
U grafičkoj bazi podataka, tabele sa redovima i kolonama zamenjene su čvorovima i ivicama. Odnosi između podataka se čuvaju na ivicama u grafičkoj bazi podataka.
Relaciona baza podataka čuva odnose između tabela pomoću stranih ključeva i drugih tabela. Izvlačenje podataka ili postavljanje upita je jednostavno i ne zahteva složene spojeve u grafičkoj bazi podataka, što nije slučaj sa relacionim bazama podataka.
Relacione baze podataka su najpogodnije za korišćenje kod transakcija, dok su grafičke baze podataka pogodnije za aplikacije sa kompleksnim odnosima među podacima.
Grafičke baze podataka podržavaju strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke, dok relacione baze podataka zahtevaju fiksnu šemu.
Grafičke baze podataka odgovaraju dinamičkim zahtevima, dok se relacione baze podataka generalno koriste za poznate i statičke probleme.
Grafičke u odnosu na relacione baze podataka
U nastavku teksta ćemo predstaviti neka od najboljih rešenja za grafičke baze podataka.
Cayley
Cayley je grafička baza podataka otvorenog koda, razvijena pod Apache 2.0 licencom. Napravljena je u Go programskom jeziku i fokusirana je na povezane podatke. Cayley se koristi za pravljenje Google Freebase i grafova znanja. Podržava više jezika upita, kao što su MQL i JavaScript, sa Graph Object baziranim na Gremlin-u.
Jednostavan je za upotrebu, brz i ima modularni dizajn. Može se integrisati i komunicirati sa različitim pozadinskim skladištima, kao što su LevelDB, MongoDB i Bolt. Podržava različite API-je trećih strana, napisane u više jezika, kao što su Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, JavaScript i Clojure. Može se primeniti u Docker i Kubernetes. Ključne oblasti primene Cayley-a su informacione tehnologije, računarski softver i finansijske usluge.
Amazon Neptune
Amazon Neptune je poznat po svojim izuzetnim performansama sa visokopovezanim skupovima podataka. Pouzdan je, bezbedan, u potpunosti upravljan i podržava API-je otvorenog grafa. Može da skladišti milijarde odnosa i podataka o upitima sa veoma malim kašnjenjem, od svega nekoliko milisekundi.
Model grafičkih podataka u Neptune-u se sastoji od 4 pozicije, odnosno subjekta (S), predikata (P), objekta (O) i grafika (G). Svaka od ovih pozicija se koristi za čuvanje pozicije izvornog čvora, ciljnog čvora, odnosa između njih i njihovih svojstava.
Takođe koristi keš memoriju koja ubrzava izvršavanje upita za čitanje. Podaci se čuvaju u obliku DB klastera. Svaki klaster sadrži primarnu DB instancu i replike za čitanje DB instanci. Neptune je veoma siguran jer koristi IAM autentifikaciju, SSL sertifikat i praćenje dnevnika. Takođe je lako preneti podatke iz drugih izvora u Amazon Neptune. Obezbeđuje otpornost kreiranjem replika i periodičnih rezervnih kopija. Neke kompanije koje koriste Neptune su Herren, Onedot, Juncture i Hi Platform.
Neo4j
Neo4j je skalabilna, sigurna, pouzdana i grafička baza podataka. Neo4j je napravljen korišćenjem Java programskog jezika, a kao jezik upita koristi Cypher. Koristi Bolt protokol, a sve transakcije se odvijaju preko HTTP krajnje tačke. Znatno je brži u odgovaranju na upite u poređenju sa drugim relacionim bazama podataka. Nema dodatnih troškova složenih spajanja, a njegove optimizacije dobro funkcionišu kada je veličina skupa podataka velika i veoma povezana. Nudi prednost skladištenja grafova zajedno sa ACID svojstvima relacione baze podataka.
Neo4j podržava različite programske jezike, kao što su Java, .NET, Node.js, Ruby, Python, uz pomoć drajvera. Takođe se koristi u nauci o grafičkim podacima, analitici i radnim tokovima mašinskog učenja. Neo4j Aura DB je potpuno upravljana grafička baza podataka u oblaku, koja je otporna na greške. Kompanije kao što su Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung, itd., koriste Neo4j.
ArangoDB
ArangoDB je više-modelna baza podataka otvorenog koda. Pristup sa više modela omogućava korisnicima da postavljaju upite za podatke na bilo kom jeziku po svom izboru. Čvorovi i ivice ArangoDB-a su JSON dokumenti. Svaki dokument ima jedinstveni ID. Odnosi između dva čvora su označeni u obliku ivica, a njihovi jedinstveni ID-evi se čuvaju. Dobre performanse ArangoDB-a su posledica prisustva hash indeksa.
Prelasci, spajanja i pretrage u bazama podataka su poboljšani. ArangoDB pomaže u dizajniranju, skaliranju i prilagođavanju različitim arhitekturama. Igra važnu ulogu u složenim zadacima nauke o podacima, kao što su ekstrakcija karakteristika i napredna pretraga.
ArangoDB može da radi u okruženju zasnovanom na oblaku i kompatibilan je sa macOS-om, Linux-om i Windows-om. LDAP autentifikacija, maskiranje podataka i algoritmi za šifrovanje obezbeđuju da je baza podataka sigurna. Koristi se u upravljanju rizicima, IAM-u, otkrivanju prevara, mrežnoj infrastrukturi, mašinama za preporuke itd. Accenture, Cisco, Dish i VMware su neke od organizacija koje koriste ArangoDB.
DataStax
DataStax je NoSQL cloud baza podataka kao usluga, izgrađena na Apache Cassandra-i. Veoma je skalabilna i koristi arhitekturu koja je zasnovana na oblaku. Pouzdana je i sigurna. Svaki dokument uskladišten u DataStax-u ima indeks koji pomaže u lakoj pretrazi i brzom preuzimanju podataka. Delovi se kreiraju preko indeksiranih podataka. Različiti izvori podataka se mogu koristiti za pravljenje aplikacija sa DataStax Enterprise alatima, Kafka-om i Docker-om.
Podaci prikupljeni iz različitih izvora se šalju u Hadoop ekosistem i DataStax. Hadoop upravlja bezbednošću, operacijama, pristupom podacima i upravljanjem interakcijom sa DataStax-om. Podaci se rafiniraju korišćenjem DataStax-ovih alata za razvoj i operacije.
Analizirane informacije se zatim koriste za statističku analizu, poslovne aplikacije, izveštavanje itd. Pošto je zasnovana na oblaku, korisnici plaćaju ono što koriste, a cene su razumne. Verizon, CapitalOne, T-Mobile i Overstock su neke kompanije koje koriste DataStax.
OrientDB
OrientDB je baza grafičkih podataka koja efikasno upravlja podacima i pomaže u kreiranju vizuelnih reprezentacija za prikazivanje podataka. To je multi-modelna baza grafičkih podataka, napravljena u Java programskom jeziku. Podatke čuva u obliku parova ključ-vrednost, dokumenata, modela objekata itd. Sastoji se od 3 značajne komponente: grafički editor, Studio upit i komandna linija.
Grafički editor se koristi za vizualizaciju podataka i interakciju sa njima. Studio interfejs za upite se koristi za izvršavanje upita i pružanje rezultata odmah u slikovnom i tabelarnom formatu. Komandna linija se koristi za upite nad podacima iz OrientDB-a. Ima distribuiranu arhitekturu sa više servera koji mogu da obavljaju operacije čitanja i pisanja. Replika serveri se koriste za obavljanje operacija čitanja i upita. Podržava indeksiranje i takođe je kompatibilan sa ACID-om. Neke od kompanija koje koriste OrientDB su Comcast Corporation i Blackfriars Group.
Dgraph
Dgraph je grafička baza podataka u oblaku koja podržava GraphQL. Napravljen je pomoću Go programskog jezika. Minimizira mrežne pozive i smanjuje kašnjenje maksimiziranjem istovremene obrade upita. Besprekorna integracija Dgraph-a sa GraphQL-om pomaže u lakom razvoju GraphQL pozadinskih aplikacija.
GraphQL mutacija se prenosi kroz Lambda funkciju koja je u interakciji sa bazom podataka i cevovodom podataka. Ovo pojednostavljuje obradu upita. Horizontalno je skalabilan, što znači da se broj resursa povećava sa povećanjem upita i podataka. Pruža različite funkcije kao što su autorizacija zasnovana na JWT-u, vizualizator podataka, autentifikacija u oblaku, rezervne kopije podataka itd. Neke organizacije koje koriste Dgraph su Intuit, Intel i Factset.
TigerGraph
TigerGraph je baza grafičkih podataka svojstava razvijena korišćenjem C++ programskog jezika. Veoma je skalabilna i obavlja naprednu analitiku na visoko povezanim podacima. Koristi izvornu grafičku strukturu za skladištenje podataka i mašinu za obradu grafova za obradu podataka. Baza podataka je uskladištena na disku i u memoriji, a koristi i CPU keš za brzo preuzimanje. Koristi Map Reduce funkciju za paralelnu obradu podataka.
Izuzetno je brz i skalabilan. Obavlja paralelno računanje i pruža ažuriranja u realnom vremenu. Koristi tehnike kompresije podataka i kompresuje podatke za 10x. Automatski deli podatke na servere, štedeći korisniku vreme i trud koji su potrebni za ručno deljenje podataka. Koristi se za otkrivanje prevara u domaćinstvima, upravljanje lancem snabdevanja i poboljšanje zdravstvene zaštite. JPMorgan Chase, Intuit i United Health Group su neke od organizacija koje koriste TigerGraph.
AllegroGraph
AllegroGraph koristi tehnologiju grafova znanja entiteta i događaja za obavljanje analitike i donošenja odluka o visoko povezanim, složenim i gustim podacima. Podaci se čuvaju u JSON i JSON-LD formatu u čvorovima grafa. Koristi arhitekturu REST protokola. Takođe se bavi izuzetno velikim skupovima podataka tako što deli podatke na osnovu specifičnih kriterijuma i širi ih u više repozitorijuma baze znanja.
To je omogućeno zahvaljujući FedShard funkciji baze podataka AllegroGraph. Izvršavanje upita se odvija kombinovanjem federacija sa repozitorijumima baze znanja. Podržava tipove XML šema i koristi trostruke indekse. Čuva geoprostorne podatke, kao što su geografske širine i dužine, i vremenske podatke, kao što su datum, vremenska oznaka itd. Takođe je kompatibilan sa Windows, Mac i Linux operativnim sistemima. Koristi se u otkrivanju prevara, zdravstvenoj zaštiti, identifikaciji entiteta, predviđanju rizika itd.
Stardog
Stardog je baza grafičkih podataka koja vrši virtuelizaciju grafičkih podataka i povezuje podatke iz skladišta podataka i jezera podataka bez fizičkog kopiranja podataka na novu lokaciju za skladištenje. Stardog je izgrađen na RDF otvorenim standardima. Podržava strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke. Ova vrsta materijalizacije koju je uradio Stardog nudi fleksibilnost. To je jedina grafička baza podataka koja kombinuje grafove znanja i virtuelizaciju.
Stardog koristi mehanizam zaključivanja koji pokreće AI za efikasnu obradu i pružanje rezultata upita. To je ACID kompatibilna baza grafičkih podataka. Podržano je istovremeno čitanje i pisanje. Sa lakoćom obrađuje složene upite zbog svoje napredne arhitekture. Koristi se u IT Asset Management-u, upravljanju podacima i analitici i pruža visoku dostupnost. Neke kompanije koje koriste Stardog su Cisco, eBay, NASA i Finra.
Završne Reči
Grafičke baze podataka pomažu u lakom postavljanju upita „mnogo-prema-više“ i efikasnom skladištenju podataka. One su skalabilne, bezbedne i mogu se integrisati sa mnogim alatima, API-jima i jezicima nezavisnih proizvođača. U poslednjih nekoliko godina su integrisane sa oblakom i pružaju najbolje performanse.
One pojednostavljuju složene spojeve u jednostavne upite, čineći to lakim zadatkom za programere. Grafičke baze podataka se koriste kod zadataka koji zahtevaju velike količine podataka, kao što su IoT i Big Data. One će nastaviti da se razvijaju i sigurno će se proširiti na druge slučajeve upotrebe u budućnosti.