Databáze grafů ukládají vysoce propojená hustá data a efektivně zpracovávají dotazy. Ale víte, kdy použít kterou grafovou databázi? Přečtěte si další informace.
„Data jsou nový olej.“ Růst každé organizace je založen na tom, jak efektivně ukládají a využívají data. Každý den se generuje 2,5 kvintilionů bajtů dat. Potřebujeme tedy systémy a sklady odolné proti chybám, kde lze data ukládat a efektivně spravovat. Zpočátku se používaly relační databáze.
Ale jak čas plynul, množství a typ dat se rychle měnil. Proto bylo potřeba ukládat video, audio, obrázky atd. To byl spouštěcí bod pro vývoj databází SQL, NoSQL, Hadoop, grafových databází atd. Každá má své vlastní případy použití a zabývá se různými datovými formáty. Grafové databáze byly vyvinuty pro zjednodušení operací s daty a pro efektivní ukládání.
Table of Contents
Databáze grafů
Graf je datová struktura reprezentovaná ve formě uzlů a hran. Databáze je kolekce tabulek, které ukládají data a vztahy mezi daty. Databáze grafů je databáze, která ukládá data v uzlech a vztahy, které v datech existují ve formě hran. Databáze grafů pomáhají zpracovávat dotazy v reálném čase a efektivně spravovat vztahy many-to-many mezi entitami.
Mezi oblíbené datové modely grafů patří grafy vlastností a grafy RDF. Analýzy a dotazy se většinou provádějí pomocí grafů vlastností. Integrace dat se provádí pomocí RDF grafů. Rozdíl mezi grafy Property a RDF je v tom, že grafy RDF jsou reprezentovány ve formě trojic, tj. subjektu, predikátu a objektu.
Databáze grafů ukládají data v uzlech a vztah mezi daty ve formě hran mezi uzly. Hrany v grafu mohou být směrované (jednosměrné) nebo nesměrované (obousměrné).
Zpracování dotazu se provádí procházením grafu. K efektivnímu zodpovězení dotazů se používají algoritmy procházení grafů, které pomáhají najít cestu z jednoho uzlu do druhého, vzdálenost mezi uzly, najít vzory, smyčky v grafu a možnost tvorby shluků atd.
Aplikace grafových databází
Při odhalování podvodů se používají grafové databáze. Uzly/entity mohou být jména lidí, adresy, datum narození atd. a některé podvodné IP adresy, čísla zařízení atd. Když podvodný uzel interaguje s nepodvodným uzlem, vytvoří se mezi nimi spojení a označí se jako podezřelý.
Weby sociálních médií používají databáze grafů k zobrazení doporučení lidí, s nimiž bychom se rádi spojili, a obsahu, který chceme zobrazit. Dělá to pomocí procházení grafů v databázi.
Síťové mapování a správa infrastruktury, konfigurační položky atd. jsou také efektivně uloženy a spravovány pomocí databází grafů.
Grafová databáze vs. relační databáze
V databázi grafů jsou tabulky s řádky a sloupci nahrazeny uzly a hranami. Vztahy mezi daty jsou uloženy na hranách v grafové databázi.
Relační databáze ukládá vztahy mezi tabulkami pomocí cizích klíčů a jiných tabulek. Extrahování dat nebo dotazování je snadné a nevyžaduje složitá spojení v grafové databázi, ale to není případ relačních databází.
Relační databáze jsou nejvhodnější pro případy použití, které zahrnují transakce, zatímco grafové databáze jsou vhodné pro aplikace náročné na vztahy a datově náročné aplikace.
Grafové databáze podporují strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data, zatímco relační databáze musí mít pevné schéma.
Grafové databáze splňují dynamické požadavky, zatímco relační databáze se obecně používají pro známé a statické problémy.
Graf vs. relační databáze
Pojďme se nyní podívat na nejlepší řešení grafové databáze.
Cayley
Cayley je open-source grafová databáze vyvinutá Apache 2.0. Byl vytvořen pomocí Go a funguje na propojených datech. Cayley je databáze používaná při vytváření Freebase a znalostního grafu Google. Podporuje více dotazovacích jazyků jako MQL a Javascript s objektem grafu založeným na Gremlin.
Snadno se používá, je rychlý a má modulární konstrukci. Může se integrovat a komunikovat s různými backendovými obchody, jako je LevelDB, MongoDB a Bolt. Podporuje různá rozhraní API třetích stran napsaná ve více jazycích, jako je Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript a Clojure. Lze jej nasadit v Dockeru a Kubernetes. Klíčovými oblastmi, ve kterých se Cayley používá, jsou informační technologie, počítačový software a finanční služby.
Amazonský Neptun
Amazon Neptune je známý tím, že si vede mimořádně dobře na vysoce propojených datových sadách. Je spolehlivý, bezpečný, plně spravovaný a podporuje API s otevřeným grafem. Dokáže ukládat miliardy vztahů a dat dotazů s extrémně nízkou latencí několika milisekund.
Datový model grafu Neptun se skládá ze 4 pozic, jmenovitě subjektu (S), predikátu (P), objektu (O) a grafu (G). Každá z těchto pozic se používá k uložení pozice zdrojového uzlu, cílového uzlu, vztahu mezi nimi a jejich vlastností.
Využívá také mezipaměť, která urychluje provádění čtecích dotazů. Data jsou uložena ve formě DB clusterů. Každý cluster obsahuje primární instanci DB a repliky pro čtení instancí DB. Neptune je vysoce bezpečný, protože používá ověřování IAM, certifikaci SSL a monitorování protokolů. Je také snadné migrovat data z jiných zdrojů do Amazon Neptun. Zajišťuje také odolnost vytvářením replik a pravidelných záloh. Některé společnosti používající Neptun zahrnují Herren, Onedot, Juncture a Hi Platform.
Neo4j
Neo4j je škálovatelná, bezpečná, na vyžádání a spolehlivá grafová databáze. Neo4j byl vytvořen pomocí Javy s použitím jazyka Cypher jako dotazovacího jazyka. Používá protokol Bolt a všechny transakce probíhají přes koncový bod HTTP. Je mnohem rychlejší v odpovídání na dotazy ve srovnání s jinými relačními databázemi. Nemá režii složitých spojení a jeho optimalizace fungují dobře, když je velikost datové sady velká a vysoce propojená. Nabízí výhodu ukládání grafů spolu s vlastnostmi ACID relační databáze.
Neo4j podporuje různé jazyky jako Java, .NET, Node.js, Ruby, Python atd., s pomocí ovladačů. Používá se také ve vědě o grafech, analytice a pracovních postupech strojového učení. Neo4j Aura DB je databáze cloudových grafů odolná proti chybám a plně spravovaná. Společnosti jako Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung atd. používají Neo4j.
ArangoDB
ArangoDB je open-source multimodelová databáze. Vícemodelový přístup umožňuje uživatelům dotazovat se na data v libovolném dotazovacím jazyce dle vlastního výběru. Uzly a okraje ArangoDB jsou dokumenty JSON. Každý dokument má jedinečné ID. Vztahy mezi dvěma uzly jsou označeny ve formě hran a jejich jedinečné ID jsou uloženy. Jeho dobrý výkon je způsoben přítomností hash indexu.
Procházení, spojení a vyhledávání v databázích jsou vylepšeny. Pomáhá při navrhování, škálování a přizpůsobování různým architekturám. Hraje důležitou roli ve složitých úlohách datové vědy, jako je extrakce funkcí a pokročilé vyhledávání.
ArrangoDB může běžet v cloudovém prostředí a je kompatibilní s Mac OS, Linuxem a Windows. LDAP Autentizace, maskování dat a šifrovací algoritmy zajišťují bezpečnost databáze. Používá se při řízení rizik, IAM, detekci podvodů, síťové infrastruktuře, doporučovacích motorech atd. Accenture, Cisco, Dish a VMware jsou některé organizace využívající ArangoDB.
DataStax
DataStax je cloudová databáze NoSQL-as-a-service postavená na Apache Cassandra. Je vysoce škálovatelný a využívá cloudovou nativní architekturu. Je spolehlivý a bezpečný. Každý dokument uložený v DataStax má index, který pomáhá při snadném vyhledávání a rychlém získávání dat. Nad indexovanými daty se vytvářejí úlomky. Různé zdroje dat lze použít k vytváření aplikací s nástroji Datastax Enterprise, Kafka a Docker.
Data shromážděná ze zdrojů jsou odesílána do ekosystému Hadoop a DataStax. Hadoop spravuje zabezpečení, operace, přístup k datům a správu prostřednictvím interakce s DataStax. Data jsou zpřesňována pomocí vývojových a provozních nástrojů Datastax.
Analyzované informace jsou pak použity pro statistické analýzy, podnikové aplikace, Reporting atd. Jelikož je to cloudové, zákazníci platí za to, co používají, a ceny jsou přiměřené. Verizon, CapitalOne, TMobile a Overstock jsou některé společnosti, které používají DataStax.
Orientovat DB
OrientDB je grafová databáze, která efektivně spravuje data a pomáhá vytvářet vizuální reprezentace pro prezentaci dat. Je to multimodelová grafová databáze a byla vytvořena pomocí Java. Ukládá data ve formě párů klíč-hodnota, dokumentů, objektových modelů atd. Skládá se ze 3 významných komponent: editor grafů, studiový dotaz a konzola příkazového řádku.
K vizualizaci a interakci s daty se používá editor grafů. Rozhraní dotazů aplikace Studio se používá k provádění dotazů a okamžitému poskytování výstupu v obrázkovém a tabulkovém formátu. Konzole příkazového řádku se používá k dotazování na data z OrientDB. Má distribuovanou architekturu s více servery, které mohou provádět operace čtení a zápisu. Replikované servery se používají k provádění operací čtení a dotazů. Podporuje indexování a je také kompatibilní s ACID. Některé ze společností využívajících OrientDB jsou Comcast Corporation a Blackfriars Group.
Dgraph
Dgraph je cloudová databáze grafů, která podporuje GraphQL. Byl postaven pomocí Go. Minimalizuje síťová volání a snižuje latenci maximalizací souběžného zpracování dotazů. Bezproblémová integrace Dgraph s GraphQL pomáhá při snadném vývoji backendových aplikací GraphQL.
Mutace GraphQL prochází funkcí Lambda, která interaguje s databází a datovým kanálem. To zjednodušuje zpracování dotazů. Je horizontálně škálovatelný, což znamená, že počet zdrojů se zvyšuje s rostoucími dotazy a daty. Poskytuje různé funkce, jako je autorizace na základě JWT, vizualizér dat, cloudová autentizace, zálohování dat atd. Některé organizace, které používají Dgraph, zahrnují Intuit, intel a Factset.
tygrograf
Tigergraph je databáze grafů vlastností vyvinutá pomocí C++. Je vysoce škálovatelný a provádí pokročilou analýzu vysoce propojených dat. Pro ukládání dat používá nativní grafovou strukturu a pro zpracování dat motor pro zpracování grafů. Databáze je uložena na disku a v paměti a pro rychlé načtení využívá také mezipaměť CPU. Pro paralelní zpracování dat využívá funkci Map Reduce.
Je extrémně rychlý a škálovatelný. Provádí paralelní výpočty a poskytuje aktualizace v reálném čase. Využívá techniky komprese dat a komprimuje data 10x. Automaticky rozděluje data mezi servery, což uživateli šetří čas a úsilí potřebné k ručnímu sdílení dat. Používá se pro odhalování podvodů v domácnostech, řízení dodavatelského řetězce a zlepšování zdravotní péče. JPMorgan Chase, Intuit a United Health Group jsou některé organizace používající Tigergraph.
AllegroGraph
AllegroGraph využívá technologii znalostních grafů entit a událostí k provádění analýz a rozhodování o vysoce propojených, složitých a hustých datech. Data jsou uložena ve formátu JSON a JSON-LD v uzlech grafu. Využívá architekturu protokolu REST. Zabývá se také extrémně velkými datovými sadami sdílením dat na základě specifických kritérií a jejich šířením do více úložišť znalostní báze.
To je možné díky funkci FedShard databáze AllegroGraph. Provádění dotazů probíhá kombinací federací s repozitáři znalostní báze. Podporuje typy schémat XML a používá trojité indexy. Ukládá geoprostorová data jako zeměpisné šířky a délky a časová data jako datum, časové razítko atd. Je kompatibilní s Windows, Mac a Linuxem. Používá se při odhalování podvodů, zdravotnictví, identifikaci subjektů, predikci rizik atd.
Hvězdný pes
Stardog je grafová databáze, která provádí virtualizaci grafových dat a propojuje data z datových skladů a datových jezer bez fyzického kopírování dat do nového úložiště. Stardog je postaven na otevřených standardech RDF. Podporuje strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data. Tento druh materializace provedený Stardogem nabízí flexibilitu. Je to jediná grafová databáze, která kombinuje znalostní grafy a virtualizaci.
Stardog používá inferenční engine poháněný umělou inteligencí k efektivnímu zpracování a poskytování výstupů dotazů. Jedná se o databázi grafů kompatibilní s ACID. Je podporováno souběžné čtení a zápis. Díky „nejmodernější“ architektuře snadno zpracovává složité dotazy. Používá se v IT Asset Management, správě dat a analýze a poskytuje vysokou dostupnost. Některé společnosti, které používají Stardog, jsou Cisco, eBay, NASA a Finra.
Závěrečná slova
Databáze grafů pomáhají snadno dotazovat vztahy many-to-many a efektivně ukládat data. Jsou škálovatelné, bezpečné a lze je integrovat s mnoha nástroji, rozhraními API a jazyky třetích stran. V posledních letech byly integrovány s cloudem a poskytují nejlepší výkon.
Zjednodušují složité spojení do jednoduchých dotazů, což je pro vývojáře snadný úkol. Úlohy náročné na data, jako je IoT a Big Data, jsou také databázemi grafů. Ty se budou nadále vyvíjet a v budoucnu se jistě rozšíří na další případy použití.