Графичке базе података складиште високо повезане густе податке и ефикасно обрађују упите. Али, да ли знате када да користите коју базу података графова? Прочитајте да бисте сазнали више.
„Подаци су нова нафта.“ Раст било које организације заснива се на томе како ефикасно чувају и користе податке. 2,5 квинтилиона бајтова података се генерише сваког дана. Дакле, потребни су нам системи и складишта отпорни на грешке у којима се подаци могу чувати и ефикасно њима управљати. У почетку су коришћене релационе базе података.
Али како је време пролазило, количина и врста података су се брзо мењали. Отуда је постојала потреба за складиштењем видео записа, звука, слика итд. Ово је била покретачка тачка за развој СКЛ, НоСКЛ база података, Хадооп-а, база података графова, итд. Свака има своје случајеве употребе и бави се различитим форматима података. Графичке базе података су развијене да би се поједноставиле операције над подацима и за ефикасно складиштење.
Преглед садржаја
Грапх Датабасес
Граф је структура података представљена у облику чворова и ивица. База података је колекција табела у којој се чувају подаци и односи између података. База података графова је база података која чува податке у чворовима и односе који постоје унутар података у облику ивица. Графичке базе података помажу у руковању упитима у реалном времену и ефикасно управљају односима „много-према-више“ између ентитета.
Популарни модели података графикона укључују графове својстава и РДФ графове. Аналитика и упити се углавном обављају помоћу графикона својстава. Интеграција података се врши коришћењем РДФ графова. Разлика између својстава и РДФ графова је у томе што су РДФ графови представљени у облику тројки, тј. субјекта, предиката и објекта.
Графичке базе података чувају податке у чворовима и односе између података у облику ивица између чворова. Ивице у графу могу бити усмерене (једносмерне) или неусмерене (двосмерне).
Обрада упита се врши преласком кроз граф. Алгоритми преласка графа који помажу да се пронађе путања од једног чвора до другог, растојање између чворова, проналажење образаца, петљи унутар графа, могућност формирања кластера итд., користе се за ефикасно одговарање на упите.
Примене графичких база података
Графичке базе података се користе у откривању превара. Чворови/ентитети могу бити имена људи, адресе, датум рођења, итд., и неке лажне ИП адресе, бројеви уређаја, итд. Када лажни чвор ступи у интеракцију са чвором који није лажан, везе се формирају између њих и означавају се као сумњиво.
Веб локације друштвених медија користе базе података графикона да би приказале препоруке људи са којима бисмо желели да се повежемо и садржај који желимо да погледамо. То ради уз помоћ обилажења графова у бази података.
Мрежно мапирање и управљање инфраструктуром, ставке конфигурације, итд., такође се ефикасно чувају и управљају помоћу база података графова.
Графичка база података наспрам релационе базе података
У бази података графова, табеле са редовима и колонама се замењују чворовима и ивицама. Односи између података се чувају на ивицама у бази података графова.
Релациона база података чува односе између табела помоћу страних кључева и других табела. Издвајање података или постављање упита је једноставно и не захтева сложена спајања у бази података графова, али то није случај са релационим базама података.
Релационе базе података су најпогодније за случајеве употребе који укључују трансакције, док су базе података са графовима погодне за апликације које су тешке за односе и податке.
Графичке базе података подржавају структуриране, полуструктуриране и неструктуриране податке, док релационе базе података морају да имају фиксну шему.
Графичке базе података задовољавају динамичке захтеве, док се релационе базе података генерално користе за познате и статичке проблеме.
Графичке у односу на релационе базе података
Хајде сада да погледамо најбоља решења базе података графова.
Цаилеи
Цаилеи је графичка база података отвореног кода коју је развио Апацхе 2.0. Направљен је користећи Го и ради на повезаним подацима. Цаилеи је база података која се користи за прављење Гоогле Фреебасе-а и графикона знања. Подржава више језика упита као што су МКЛ и Јавасцрипт са Графичким објектом заснованим на Гремлину.
Једноставан је за употребу, брз и има модуларни дизајн. Може да се интегрише и да комуницира са различитим позадинским продавницама као што су ЛевелДБ, МонгоДБ и Болт. Подржава различите АПИ-је трећих страна написане на више језика као што су Јава, .НЕТ, Руст, Хаскелл, Руби, ПХП, Јавасцрипт и Цлојуре. Може се применити у Доцкер и Кубернетес. Кључне области у којима се Цаилеи користи су информационе технологије, рачунарски софтвер и финансијске услуге.
Амазон Нептун
Амазон Нептуне је познат по изузетно добрим перформансама на високо повезаним скуповима података. Поуздан је, безбедан, којим се потпуно управља и подржава АПИ-је отвореног графа. Може да складишти милијарде односа и података о упитима са изузетно малим кашњењем од неколико милисекунди.
Модел података графа Нептуна састоји се од 4 позиције, односно субјекта (С), предиката (П), објекта (О) и графикона (Г). Свака од ових позиција се користи за чување позиције изворног чвора, циљног чвора, односа између њих и њихових својстава.
Такође користи кеш меморију која убрзава извршавање упита за читање. Подаци се чувају у облику ДБ кластера. Сваки кластер садржи примарну ДБ инстанцу и реплике за читање ДБ инстанци. Нептуне је веома безбедан јер користи ИАМ аутентификацију, ССЛ сертификат и праћење дневника. Такође је лако пренети податке из других извора у Амазон Нептун. Такође обезбеђује отпорност креирањем реплика и периодичних резервних копија. Неке компаније које користе Нептун укључују Херрен, Онедот, Јунцтуре и Хи Платформ.
Нео4ј
Нео4ј је скалабилна, сигурна, на захтев и поуздана база података графова. Нео4ј је направљен коришћењем Јаве, користећи Ципхер као језик упита. Користи Болт протокол и све трансакције се одвијају преко ХТТП крајње тачке. Много је бржи у одговарању на упите у поређењу са другим релационим базама података. Нема додатних трошкова сложених спајања, а његове оптимизације добро функционишу када је величина скупа података велика и веома повезана. Нуди предност складиштења графова заједно са својствима АЦИД релационе базе података.
Нео4ј подржава различите језике као што су Јава, .НЕТ, Ноде.јс, Руби, Питхон, итд., уз помоћ драјвера. Такође се користи у науци о подацима о графовима, аналитици и радним токовима машинског учења. Нео4ј Аура ДБ је толерантна на грешке и потпуно управљана база података графова у облаку. Компаније као што су Мицрософт, Цисцо, Адобе, еБаи, ИБМ, Самсунг, итд., користе Нео4ј.
АрангоДБ
АрангоДБ је вишемоделна база података отвореног кода. Приступ са више модела омогућава корисницима да постављају упите за податке на било ком језику упита по свом избору. Чворови и ивице АрангоДБ-а су ЈСОН документи. Сваки документ има јединствени ИД. Односи између два чвора су назначени у облику ивица, а њихови јединствени ид се чувају. Његове добре перформансе су последица присуства хеш индекса.
Преласци, спајања и претраге у базама података су побољшани. Помаже у дизајнирању, скалирању и прилагођавању различитим архитектурама. Он игра важну улогу у сложеним задацима науке о подацима као што су екстракција карактеристика и напредна претрага.
АррангоДБ може да ради у окружењу заснованом на облаку и компатибилан је са Мац ОС-ом, Линук-ом и Виндовс-ом. Алгоритми ЛДАП аутентификације, маскирања података и шифровања осигуравају да је база података сигурна. Користи се у управљању ризицима, ИАМ-у, откривању превара, мрежној инфраструктури, машинама за препоруке итд. Аццентуре, Цисцо, Дисх и ВМваре су неке организације које користе АрангоДБ.
ДатаСтак
ДатаСтак је НоСКЛ цлоуд база података као услуга изграђена на Апацхе Цассандри. Веома је скалабилан и користи архитектуру која је заснована на облаку. Поуздан је и сигуран. Сваки документ ускладиштен у ДатаСтак-у има индекс који помаже у лакој претрази и брзом преузимању података. Делови се креирају преко индексираних података. Различити извори података се могу користити за прављење апликација са алатима Датастак Ентерприсе, Кафка и Доцкер.
Подаци прикупљени из извора се шаљу у Хадооп екосистем и ДатаСтак. Хадооп управља безбедношћу, операцијама, приступом подацима и управљањем интеракцијом са ДатаСтак-ом. Подаци се рафинишу коришћењем алата за развој и операције Датастак-а.
Анализиране информације се затим користе за статистичку анализу, пословне апликације, извештавање итд. Пошто су засноване на облаку, купци плаћају оно што користе, а цене су разумне. Веризон, ЦапиталОне, ТМобиле и Оверстоцк су неке компаније које користе ДатаСтак.
Ориент ДБ
ОриентДБ је база података графикона која ефикасно управља подацима и помаже у креирању визуелних репрезентација за приказивање података. То је мултимоделна база података графова и направљена је коришћењем Јаве. Похрањује податке у облику парова кључ-вредност, докумената, модела објеката итд. Састоји се од 3 значајне компоненте: уређивач графова, студијски упит и конзола командне линије.
Графички уређивач се користи за визуелизацију података и интеракцију са њима. Интерфејс упита Студио се користи за извршавање упита и пружање излаза одмах у сликовном и табеларном формату. Конзола командне линије се користи за упите података из ОриентДБ-а. Има дистрибуирану архитектуру са више сервера који могу да обављају операције читања и писања. Реплика сервери се користе за обављање операција читања и упита. Подржава индексирање и такође је компатибилан са АЦИД-ом. Неке од компанија које користе ОриентДБ су Цомцаст Цорпоратион и Блацкфриарс Гроуп.
Дграпх
Дграпх је база података графова у облаку која подржава ГрапхКЛ. Изграђен је помоћу Го. Минимизира мрежне позиве и смањује кашњење максимизирањем истовремене обраде упита. Беспрекорна интеграција Дграпх-а са ГрапхКЛ-ом помаже у лаком развоју ГрапхКЛ позадинских апликација.
ГрапхКЛ мутација се преноси кроз Ламбда функцију која је у интеракцији са базом података и цевоводом података. Ово поједностављује обраду упита. Хоризонтално је скалабилан, што значи да се број ресурса повећава са повећањем упита и података. Пружа различите функције као што су ауторизација заснована на ЈВТ-у, визуализатор података, аутентификација у облаку, резервне копије података итд. Неке организације које користе Дграпх укључују Интуит, интел и Фацтсет.
Тигерграпх
Тигерграпх је база података графова својстава развијена коришћењем Ц++. Веома је скалабилан и обавља напредну аналитику на високо повезаним подацима. Користи изворну структуру графа за складиштење података и машину за обраду графова за обраду података. База података је ускладиштена на диску иу меморији и такође користи ЦПУ кеш за брзо преузимање. Користи функцију Мап Редуце за паралелну обраду података.
Изузетно је брз и скалабилан. Ради паралелно рачунање и пружа ажурирања у реалном времену. Користи технике компресије података и компресује податке за 10к. Аутоматски дели податке на сервере, штедећи кориснику време и труд који су потребни за ручно дељење података. Користи се за откривање превара у домаћинствима, управљање ланцем снабдевања и побољшање здравствене заштите. ЈПМорган Цхасе, Интуит и Унитед Хеалтх Гроуп су неке организације које користе Тигерграпх.
АллегроГрапх
АллегроГрапх користи технологију графа знања ентитета и догађаја за обављање аналитике и доношења одлука о високо повезаним, сложеним и густим подацима. Подаци се чувају у ЈСОН и ЈСОН-ЛД формату у чворовима графикона. Користи архитектуру РЕСТ протокола. Такође се бави изузетно великим скуповима података тако што дели податке на основу специфичних критеријума и шири их у више репозиторија базе знања.
Ово је могуће због функције ФедСхард базе података АллегроГрапх. Извршавање упита се одвија комбиновањем федерација са репозиторијумима базе знања. Подржава типове КСМЛ шема и користи троструке индексе. Чува геопросторне податке као што су географске ширине и дужине и временске податке као што су датум, временска ознака, итд. Такође је компатибилан са Виндовс, Мац и Линук. Користи се у откривању превара, здравственој заштити, идентификацији ентитета, предвиђању ризика итд.
Звездани пас
Стардог је база података графова која врши виртуелизацију података графикона и повезује податке из складишта података и језера података без физичког копирања података на нову локацију за складиштење. Стардог је изграђен на РДФ отвореним стандардима. Подржава структуриране, полуструктуриране и неструктуриране податке. Ова врста материјализације коју је урадио Стардог нуди флексибилност. То је једина база података графова која комбинује графове знања и виртуелизацију.
Стардог користи механизам закључивања који покреће АИ за ефикасну обраду и пружање излаза упита. То је АЦИД компатибилна база података графикона. Подржано је истовремено читање и писање. Са лакоћом обрађује сложене упите због „најсавременије“ архитектуре. Користи се у ИТ Ассет Манагемент, управљању подацима и аналитици и пружа високу доступност. Неке компаније које користе Стардог су Цисцо, еБаи, НАСА и Финра.
Завршне речи
Графичке базе података помажу у лаком постављању упита много-према-више и ефикасном складиштењу података. Они су скалабилни, безбедни и могу се интегрисати са многим алатима, АПИ-јима и језицима независних произвођача. Последњих година су интегрисани са облаком и пружају најбоље перформансе.
Они поједностављују сложене спојеве у једноставне упите, чинећи то лаким задатком за програмере. Задаци који захтевају велику количину података као што су ИоТ и Биг Дата су такође базе података графикона. Они ће наставити да се развијају и сигурно ће се проширити на друге случајеве употребе у будућности.