Grafdatabaser lagrer svært sammenkoblede tette data og behandler spørringer effektivt. Men vet du når du skal bruke hvilken grafdatabase? Les for å lære mer.
«Data er den nye oljen.» Veksten til enhver organisasjon er basert på hvordan de effektivt lagrer og bruker data. 2,5 kvintillioner byte med data blir generert hver dag. Så vi trenger feiltolerante systemer og varehus der data kan lagres og administreres effektivt. I utgangspunktet ble relasjonsdatabaser brukt.
Men etter hvert som tiden gikk, endret mengden og typen data seg raskt. Derfor var det behov for å lagre video, lyd, bilder osv. Dette var startpunktet for utviklingen av SQL, NoSQL-databaser, Hadoop, grafdatabaser osv. Hver har sine egne brukstilfeller og omhandler forskjellige dataformater. Grafdatabaser ble utviklet for å forenkle operasjoner på data og for effektiv lagring.
Innholdsfortegnelse
Grafdatabaser
En graf er en datastruktur representert i form av noder og kanter. En database er en samling av tabeller som lagrer data og relasjonene mellom dataene. En grafdatabase er en database som lagrer data i noder og relasjonene som eksisterer innenfor data i form av kanter. Grafdatabaser hjelper til med å håndtere sanntidsspørringer og administrere mange-til-mange-relasjoner mellom enheter effektivt.
Populære grafdatamodeller inkluderer eiendomsgrafer og RDF-grafer. Analyse og spørringer gjøres for det meste ved hjelp av egenskapsgrafer. Dataintegrasjon gjøres ved hjelp av RDF-grafer. Forskjellen mellom eiendoms- og RDF-grafer er at RDF-grafer er representert i form av trippel, dvs. subjekt, predikat og objekt.
Grafdatabaser lagrer data i noder og forholdet mellom dataene i form av kanter mellom nodene. Kantene i grafen kan være rettet (enveis) eller ikke-rettet (toveis).
Spørringsbehandlingen gjøres ved å gå gjennom grafen. Graftraversalalgoritmer som hjelper til med å finne veien fra en node til en annen, avstanden mellom nodene, finne mønstre, løkker i grafen, og muligheten for dannelse av klynger, etc., brukes for å svare effektivt på spørsmål.
Anvendelser av grafdatabaser
Grafdatabaser brukes til å oppdage svindel. Nodene/entitetene kan være personers navn, adresser, fødselsdato osv., og noen falske IP-adresser, enhetsnumre osv. Når en falsk node samhandler med en ikke-svindel node, dannes koblinger mellom dem og merkes som mistenkelig.
Nettsteder for sosiale medier bruker grafdatabaser for å vise anbefalinger fra personene vi kanskje vil ha kontakt med og innholdet vi ønsker å se. Den gjør dette ved hjelp av grafoverganger i databasen.
Nettverkskartlegging og infrastrukturadministrasjon, konfigurasjonselementer osv. lagres og administreres effektivt ved hjelp av grafdatabaser.
Grafdatabase vs. relasjonsdatabase
I en grafdatabase erstattes tabeller med rader og kolonner med noder og kanter. Forholdet mellom data lagres på kanter i en grafdatabase.
En relasjonsdatabase lagrer relasjoner mellom tabeller ved hjelp av fremmednøkler og andre tabeller. Å trekke ut data eller spørre er enkelt og krever ikke komplekse sammenføyninger i en grafdatabase, men det er ikke tilfelle med relasjonsdatabaser.
Relasjonsdatabaser er best egnet for brukstilfeller som involverer transaksjoner, mens grafdatabaser er egnet for relasjonstunge og dataintensive applikasjoner.
Grafdatabaser støtter strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data, mens relasjonsdatabaser må ha et fast skjema.
Grafdatabaser tilfredsstiller dynamiske krav, mens relasjonsdatabaser vanligvis brukes for kjente og statiske problemer.
Graf vs. relasjonsdatabaser
La oss nå se på de beste grafdatabaseløsningene.
Cayley
Cayley er en åpen kildekode-grafdatabase utviklet av Apache 2.0. Den ble bygget med Go og fungerer på koblede data. Cayley er databasen som brukes mens du bygger Googles Freebase og kunnskapsgraf. Den støtter flere spørringsspråk som MQL og Javascript med et Gremlin-basert grafobjekt.
Den er enkel å bruke, rask og har en modulær design. Den kan integrere og samhandle med ulike backend-butikker som LevelDB, MongoDB og Bolt. Den støtter ulike tredjeparts APIer skrevet på flere språk som Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript og Clojure. Det kan distribueres i Docker og Kubernetes. Nøkkelområdene der Cayley brukes er informasjonsteknologi, dataprogramvare og finansielle tjenester.
Amazon Neptun
Amazon Neptune er kjent for å yte eksepsjonelt godt på svært tilkoblede datasett. Den er pålitelig, sikker, fullt administrert og støtter åpne graf-APIer. Den kan lagre milliarder av relasjoner og spørre etter data med ekstremt lav latenstid på noen millisekunder.
Neptuns grafdatamodell består av 4 posisjoner, nemlig subjekt (S), predikat (P), objekt (O) og graf (G). Hver av disse posisjonene brukes til å lagre posisjonen til kildenoden, målnoden, forholdet mellom dem og deres egenskaper.
Den bruker også en hurtigbuffer som øker hastigheten på utførelsen av lesespørringer. Dataene lagres i form av DB-klynger. Hver klynge består av en primær DB-forekomst og lese-replikaer av DB-forekomster. Neptune er svært sikker ettersom den bruker IAM-autentisering, SSL-sertifisering og loggovervåking. Det er også enkelt å migrere data fra andre kilder til Amazon Neptune. Det sikrer også robusthet ved å lage replikaer og periodiske sikkerhetskopier. Noen selskaper som bruker Neptune inkluderer Herren, Onedot, Juncture og Hi Platform.
Neo4j
Neo4j er en skalerbar, sikker, on-demand og pålitelig grafdatabase. Neo4j ble bygget med Java, og brukte Cypher som spørringsspråk. Den bruker Bolt-protokollen, og alle transaksjoner skjer over et HTTP-endepunkt. Det er mye raskere å svare på spørsmål sammenlignet med andre relasjonsdatabaser. Den har ikke overheaden til komplekse sammenføyninger, og optimaliseringene fungerer bra når datasettet er stort og godt tilkoblet. Det gir fordelen med graflagring sammen med ACID-egenskapene til en relasjonsdatabase.
Neo4j støtter ulike språk som Java, .NET, Node.js, Ruby, Python, etc., ved hjelp av drivere. Det brukes også i arbeidsflyter for grafdatavitenskap, analyse og maskinlæring. Neo4j Aura DB er en feiltolerant og fullstendig administrert skygrafdatabase. Selskaper som Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung, etc., bruker Neo4j.
ArangoDB
ArangoDB er en åpen kildekode multi-modell database. Multi-modell-tilnærmingen gjør det mulig for brukere å spørre etter data på et hvilket som helst spørrespråk de ønsker. Nodene og kantene til ArangoDB er JSON-dokumenter. Hvert dokument har en unik id. Forhold mellom to noder er indikert i form av kanter, og deres unike IDer lagres. Den gode ytelsen skyldes tilstedeværelsen av en hash-indeks.
Gjennomganger, sammenføyninger og søk i databasene forbedres. Det hjelper med å designe, skalere og tilpasse til ulike arkitekturer. Den spiller en viktig rolle i komplekse datavitenskapelige oppgaver som funksjonsutvinning og avansert søk.
ArrangoDB kan kjøres i et skybasert miljø og er kompatibel med Mac Os, Linux og Windows. LDAP-autentisering, datamaskering og krypteringsalgoritmer sikrer at databasen er sikker. Den brukes i risikostyring, IAM, svindeldeteksjon, nettverksinfrastruktur, anbefalingsmotorer osv. Accenture, Cisco, Dish og VMware er noen organisasjoner som bruker ArangoDB.
DataStax
DataStax er en NoSQL skydatabase-som-en-tjeneste bygget på Apache Cassandra. Den er svært skalerbar og bruker skybasert arkitektur. Den er pålitelig og sikker. Hvert dokument som er lagret i en DataStax har en indeks som hjelper til med enkelt søk og rask henting av data. Shards opprettes over de indekserte dataene. Ulike datakilder kan brukes til å bygge applikasjoner med Datastax Enterprise-verktøy, Kafka og Docker.
Dataene som samles inn fra kilder sendes til et Hadoop-økosystem og DataStax. Hadoop administrerer sikkerhet, drift, datatilgang og administrasjon ved å samhandle med DataStax. Dataene foredles ved hjelp av Datastax utviklings- og driftsverktøy.
Den analyserte informasjonen brukes deretter til statistisk analyse, bedriftsapplikasjoner, rapportering osv. Siden den er skybasert betaler kundene for det de bruker, og prisen er rimelig. Verizon, CapitalOne, TMobile og Overstock er noen selskaper som bruker DataStax.
Orient DB
OrientDB er en grafdatabase som administrerer data effektivt og hjelper til med å lage visuelle representasjoner for å vise frem data. Det er en grafdatabase med flere modeller og ble bygget ved hjelp av Java. Den lagrer data i form av nøkkelverdi-par, dokumenter, objektmodeller osv. Den består av 3 viktige komponenter: grafredigerer, studiospørring og kommandolinjekonsoll.
En grafeditor brukes til å visualisere og samhandle med data. Studio-spørringsgrensesnittet brukes til å utføre spørringer og gi utdata umiddelbart i et bilde- og tabellformat. Kommandolinjekonsollen brukes til å søke etter data fra OrientDB. Den har en distribuert arkitektur med flere servere som kan utføre lese- og skriveoperasjoner. Replikaservere brukes til å utføre lese- og spørringsoperasjoner. Den støtter indeksering og er også ACID-kompatibel. Noen av selskapene som bruker OrientDB er Comcast Corporation og Blackfriars Group.
Dgraph
Dgraph er en skygrafdatabase som støtter GraphQL. Den ble bygget med Go. Det minimerer nettverksanropene og reduserer ventetiden ved å maksimere samtidig spørringsbehandling. Den sømløse integrasjonen av Dgraph med GraphQL hjelper til med enkel utvikling av GraphQL backend-applikasjoner.
En GraphQL-mutasjon sendes gjennom en Lambda-funksjon som samhandler med databasen og en datapipeline. Dette forenkler spørringsbehandlingen. Den er horisontalt skalerbar, noe som betyr at antall ressurser økes med økende forespørsler og data. Det gir ulike funksjoner som JWT-basert autorisasjon, datavisualisering, sky-autentisering, sikkerhetskopiering av data, etc. Noen organisasjoner som bruker Dgraph inkluderer Intuit, intel og Factset.
Tigergraph
Tigergraph er en eiendomsgrafdatabase utviklet med C++. Den er svært skalerbar og utfører avanserte analyser på svært tilkoblede data. Den bruker en innebygd grafstruktur for lagring av data og en grafbehandlingsmotor for behandling av data. Databasen er lagret på disk og i minne og bruker også en CPU-cache for rask gjenfinning. Den bruker Map Reduce-funksjonen for parallell databehandling.
Det er ekstremt raskt og skalerbart. Den utfører parallelle beregninger og gir sanntidsoppdateringer. Den bruker datakomprimeringsteknikker og komprimerer dataene med 10x. Den partisjonerer dataene på tvers av servere automatisk, og sparer brukeren for tiden og kreftene som kreves for å skjære data manuelt. Den brukes til svindeloppdagelse i husholdninger, forsyningskjedestyring og forbedring av helsevesenet. JPMorgan Chase, Intuit og United Health Group er noen organisasjoner som bruker Tigergraph.
AllegroGraph
AllegroGraph bruker entity-event kunnskapsgrafteknologi for å utføre analyser og beslutninger på svært tilkoblede, komplekse og tette data. Dataene lagres i JSON- og JSON-LD-formatene i grafens noder. Den bruker REST-protokollarkitekturen. Den tar også for seg ekstremt store datasett ved å dele dataene basert på spesifikke kriterier og spre dem over flere kunnskapsbaser.
Dette er mulig på grunn av FedShard-funksjonen i AllegroGraph-databasen. Utførelsen av spørringer skjer ved å kombinere føderasjonene med kunnskapsbaserte repositories. Den støtter XML-skjematyper og bruker trippelindekser. Den lagrer geospatiale data som breddegrader og lengdegrader og tidsdata som dato, tidsstempel osv. Den er også kompatibel med Windows, Mac og Linux. Det brukes i svindeldeteksjon, helsevesen, enhetsidentifikasjon, risikoprediksjon, etc.
Stardog
Stardog er en grafdatabase som utfører grafdatavirtualisering og kobler data fra datavarehus og datainnsjøer uten å fysisk kopiere dataene til et nytt lagringssted. Stardog er bygget på RDF åpne standarder. Den støtter strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data. Denne typen materialisering utført av Stardog tilbyr fleksibilitet. Det er den eneste grafdatabasen som kombinerer kunnskapsgrafer og virtualisering.
Stardog bruker en inferensmotor drevet av AI for å behandle og gi spørringsutdata effektivt. Det er en ACID-kompatibel grafdatabase. Samtidig lesing og skriving støttes. Den håndterer komplekse spørsmål med letthet på grunn av den «state-of-the-art» arkitekturen. Den brukes i IT Asset Management, dataadministrasjon og analyse og gir høy tilgjengelighet. Noen selskaper som bruker Stardog er Cisco, eBay, NASA og Finra.
Siste ord
Grafdatabaser hjelper deg enkelt å spørre mange-til-mange-relasjoner og lagre data effektivt. De er skalerbare, sikre og kan integreres med mange tredjepartsverktøy, APIer og språk. De siste årene har de blitt integrert med skyen og gir best ytelse.
De forenkler komplekse sammenføyninger til enkle spørringer, noe som gjør det til en enkel oppgave for utviklerne. Dataintensive oppgaver som IoT og Big Data er også grafdatabaser. Disse vil fortsette å utvikle seg og vil helt sikkert utvides til andre brukstilfeller i fremtiden.