Графовые базы данных хранят связанные данные и эффективно обрабатывают запросы. Но когда и какую базу данных использовать? Узнайте об этом в нашей статье.
«Данные — это новая нефть». Рост любой компании зависит от того, насколько эффективно она обходится со своими данными. Каждый день компании генерирубт 2,5 квинтиллиона байт информации, поэтому нужны устойчивые к сбоям системы и хранилища для эффективного управления.
Изначально использовались реляционные базы данных, но со временем объем и тип данных изменились. Появилась необходимость хранить видео, аудио, изображения и др., что послужило толчком к развитию SQL, NoSQL, Hadoop, графовых баз данных и других решений. Каждый инструмент выполняет свои задачи и работает с разными форматами. Графовые базы упрощают работу с данными и их хранение.
Графовые базы данных
Граф — это структура данных, представленная в виде узлов и ребер. База данных — это набор таблиц, в которых хранятся данные и отношения между ними. Графовая база данных — это база данных, в которой данные хранятся в виде узлов, а отношения внутри данных — в виде ребер. Графовые базы данных помогают обрабатывать запросы в реальном времени и эффективно управлять данными.
Популярные модели графовых данных включают графы свойств и RDF-графы. Аналитика и запросы в основном выполняются с использованием графов свойств. Интеграция данных осуществляется с помощью RDF-графов. Разница между графами свойств и RDF-графами заключается в том, что RDF-графы представлены в виде трилов, то есть субъекта, предиката и объекта.
Ребра в графе могут быть направленными (однонаправленными) или ненаправленными (двунаправленными).
Обработка запросов осуществляется путем обхода графа. Для эффективного ответа на запросы используются алгоритмы обхода графа, которые помогают найти путь от одной вершины к другой, расстояние между вершинами, обнаружить закономерности, петли внутри графа, возможность образования кластеров и т. д.
Где применяются графовые базы данных
Их используют для обнаружения мошенничества. Узлами/сущностями могут быть имена, адреса, даты рождения и т. д. людей, а также некоторые мошеннические IP-адреса, номера устройств и т. д. Когда мошеннический узел взаимодействует с обычным узлом, между ними образуются связи, которые помечаются как подозрительные.
Сайты социальных сетей используют базы данных графов для отображения рекомендаций о людях, с которыми мы могли бы общаться, и о контенте, который мы хотели бы просмотреть. Это делается с помощью обхода графов в базе данных.
Картирование сети, управление инфраструктурой, элементы конфигурации и т. д. также эффективно хранятся и управляются с помощью баз данных графов.
Графовая база данных vs реляционная
В графовой базе данных таблицы со строками и столбцами заменяются узлами и ребрами. Взаимосвязи между данными в графовой базе данных хранятся на ребрах.
Реляционная база данных хранит отношения между таблицами с помощью внешних ключей. Извлечение данных или запрос здесь требуют сложных соединений в отличие от графовой БД.
Реляционные базы данных больше всего подходят для случаев, связанных с транзакциями. Графовые базы данных нужны для приложений с большим количеством взаимосвязей и данных.
Графовые базы данных поддерживают структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, в то время как реляционные базы данных должны иметь фиксированную схему.
Графовые базы данных удовлетворяют динамическим требованиям, реляционные — обычно используются для решения известных и статических задач.
Cayley
Cayley — это база данных графов с открытым исходным кодом, разработанная в Apache 2.0. Она была создана с использованием Go и работает со связанными данными. Cayleyиспользуется при создании Freebase и графа знаний Google. Она поддерживает множество языков запросов, таких как MQL и Javascript, а также графовый объект на основе Gremlin.
Она проста в использовании, быстра и имеет модульную конструкцию. Он может интегрироваться и взаимодействовать с различными внутренними хранилищами, такими как LevelDB, MongoDB и Bolt. Он поддерживает различные API сторонних разработчиков, написанные на разных языках, таких как Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript и Clojure. Его можно развертывать в Docker и Kubernetes. Ключевые области: информационные технологии, компьютерное программное обеспечение и финансовые услуги.
Amazon Neptune
Amazon Neptune известен своей производительностью при работе с высокосвязанными наборами данных. Она надежна, безопасна, полностью управляема и поддерживает открытые графические API. Она может хранить миллиарды взаимосвязей и выполнять запросы к данным с чрезвычайно низкой задержкой в несколько миллисекунд.
Графовая модель данных Neptune состоит из 4 позиций, а именно: субъекта (S), предиката (P), объекта (O) и графа (G). Каждая из этих позиций используется для хранения позиции исходного узла, целевого узла, отношений между ними и их свойств.
Также используется кэш, который ускоряет выполнение запросов на чтение. Данные хранятся в виде кластеров БД. Каждый кластер состоит из основного экземпляра БД и копий экземпляров БД для чтения. Neptune отличается высокой степенью безопасности, поскольку использует аутентификацию IAM, сертификацию SSL и мониторинг журналов. Кроме того, в Amazon Neptune легко переносить данные из других источников. Кроме того, система обеспечивает отказоустойчивость за счет создания реплик и периодического резервного копирования. Среди компаний, использующих Neptune, - Herren, Onedot, Juncture и Hi Platform.
Neo4j
Neo4j — это масштабируемая, безопасная, надежная база данных графов, создаваемая по требованию. Neo4j была создана на Java с использованием языка запросов Cypher. Она использует протокол Bolt, и все транзакции происходят через конечную точку HTTP. По сравнению с другими реляционными базами данных она гораздо быстрее отвечает на запросы. В ней нет накладных расходов на сложные соединения, а ее оптимизация хорошо работает при большом объеме набора данных с высокой степенью связанности. Она предлагает преимущества хранения графов наряду с ACID-свойствами реляционной базы данных.
Neo4j поддерживает различные языки, такие как Java, .NET, Node.js, Ruby, Python и т. д., с помощью драйверов. Она также используется для работы с графовыми данными, аналитики и машинного обучения. Neo4j Aura DB - это отказоустойчивая и полностью управляемая облачная база данных графов. Neo4j используют такие компании, как Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung и др.
ArangoDB
ArangoDB — это многомодельная база данных с открытым исходным кодом. Многомодельный подход позволяет пользователям запрашивать данные на любом языке запросов по своему выбору. Узлы и ребра ArangoDB представляют собой документы в формате JSON. Каждый документ имеет уникальный идентификатор. Отношения между двумя узлами обозначаются в виде ребер, и их уникальные идентификаторы сохраняются. Хорошая производительность объясняется наличием хэш-индекса.
Улучшены обходы, соединения и поиск в базах данных. Она помогает в проектировании, масштабировании и адаптации к различным архитектурам. Она играет важную роль в сложных задачах науки о данных, таких как извлечение признаков и расширенный поиск.
ArrangoDB может работать в облачной среде и совместима с Mac Os, Linux и Windows. LDAP-аутентификация, маскировка данных и алгоритмы шифрования обеспечивают безопасность базы данных. Она используется в системах управления рисками, IAM, обнаружения мошенничества, сетевой инфраструктуре, рекомендательных системах и т. д. Accenture, Cisco, Dish и VMware - вот некоторые организации, использующие ArangoDB.
DataStax
DataStax — это облачная база данных NoSQL как услуга, построенная на базе Apache Cassandra. Она обладает высокой масштабируемостью и использует облачную нативную архитектуру. Она надежна и безопасна. Каждый документ, хранящийся в DataStax, имеет индекс, который помогает легко искать и быстро извлекать данные. Над проиндексированными данными создаются шарды. Различные источники данных могут быть использованы для создания приложений с помощью инструментов Datastax Enterprise, Kafka и Docker.
Данные, собранные из источников, отправляются в экосистему Hadoop и DataStax. Hadoop управляет безопасностью, операциями, доступом к данным и управлением, взаимодействуя с DataStax. Данные уточняются с помощью инструментов разработки и эксплуатации Datastax.
Проанализированная информация затем используется для статистического анализа, корпоративных приложений, отчетности и т. д. Поскольку решение является облачным, клиенты платят за то, что используют, и цены вполне приемлемы. Verizon, CapitalOne, TMobile и Overstock - вот некоторые компании, использующие DataStax.
Orient DB
OrientDB — это еще одна графовая база данных, которая эффективно управляет данными и помогает создавать визуальные представления для их демонстрации. Это многомодельная графовая база данных, созданная на языке Java. Она хранит данные в виде пар ключ-значение, документов, объектных моделей и т. д. Она состоит из трех важных компонентов: редактора графов, студии запросов и консоли командной строки.
Для визуализации и взаимодействия с данными используется редактор графов. Интерфейс запросов Studio используется для выполнения запросов и немедленного предоставления результатов в графическом и табличном формате. Консоль командной строки используется для запросов к данным из OrientDB. OrientDB имеет распределенную архитектуру с несколькими серверами, которые могут выполнять операции чтения и записи. Серверы-реплики используются для выполнения операций чтения и запросов. Поддерживается индексирование, а также ACID-совместимость. Среди компаний, использующих OrientDB, - Comcast Corporation и Blackfriars Group.
Dgraph
Dgraph — это облачная база данных графов, поддерживающая GraphQL. Она была создана с использованием Go. Она минимизирует количество сетевых вызовов и снижает задержки за счет максимальной одновременной обработки запросов. Бесшовная интеграция Dgraph с GraphQL помогает легко разрабатывать бэкэнд-приложения на GraphQL.
Мутация GraphQL передается через функцию Lambda, которая взаимодействует с базой данных и конвейером данных. Это упрощает обработку запросов. Она горизонтально масштабируема, то есть количество ресурсов увеличивается по мере роста запросов и данных. Он предоставляет различные функции, такие как авторизация на основе JWT, визуализатор данных, облачная аутентификация, резервное копирование данных и т. д. Среди организаций, использующих Dgraph, - Intuit, intel и Factset.
Tigergraph
Tigergraph — это база данных графов свойств, разработанная на C++. Она обладает высокой масштабируемостью и позволяет выполнять расширенную аналитику на высокосвязанных данных. Для хранения данных используется собственная структура графов, а для их обработки - движок обработки графов. База данных хранится на диске и в памяти, а также использует кэш процессора для быстрого поиска. Для параллельной обработки данных используется функция Map Reduce.
Он чрезвычайно быстр и масштабируем. Он выполняет параллельные вычисления и обеспечивает обновления в режиме реального времени. Она использует методы сжатия данных и сжимает их в 10 раз. Разделение данных по серверам происходит автоматически, что избавляет пользователя от необходимости тратить время и силы на разделение данных вручную. Она используется для выявления мошенничества в домашних хозяйствах, управления цепочками поставок и улучшения медицинского обслуживания. Среди организаций, использующих Tigergraph, - JPMorgan Chase, Intuit и United Health Group.
AllegroGraph
AllegroGraph использует технологию графов знаний «сущность-событие» для проведения аналитики и принятия решений на основе высокосвязанных, сложных и плотных данных. Данные хранятся в формате JSON и JSON-LD в узлах графа. Используется архитектура протокола REST. Она также позволяет работать с очень большими массивами данных, разделяя их по определенным критериям и распределяя по нескольким хранилищам баз знаний.
Это возможно благодаря функции FedShard базы данных AllegroGraph. Выполнение запросов происходит путем объединения федераций с хранилищами баз знаний. Поддерживаются типы схем XML и используются тройные индексы. Хранит геопространственные данные, такие как широты и долготы, и временные данные, такие как дата, временная метка и т. д. Она совместима с Windows, Mac и Linux. Используется для обнаружения мошенничества, в здравоохранении, идентификации субъектов, прогнозирования рисков и т. д.
Stardog
Stardog — это финальная графовая база данных из нашего списка. Она выполняет виртуализацию графовых данных и связывает данные из хранилищ и озер данных без физического копирования данных в новое место хранения. Stardog построена на основе открытых стандартов RDF. Он поддерживает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Подобная материализация, реализованная в Stardog, обеспечивает гибкость. Это единственная графовая база данных, которая сочетает в себе графы знаний и виртуализацию.
Stardog использует механизм выводов, основанный на искусственном интеллекте, для эффективной обработки и предоставления результатов запросов. Это ACID-совместимая база данных графов. Поддерживается одновременное чтение и запись. Благодаря современной архитектуре она легко обрабатывает сложные запросы. Она используется для управления ИТ-активами, управления данными и аналитики и обеспечивает высокую доступность. Среди компаний, использующих Stardog, - Cisco, eBay, NASA и Finra.
В итоге
Графовые базы данных позволяют легко выполнять запросы к отношениям «многие-ко-многим» и эффективно хранить данные. Они масштабируемы, безопасны и могут быть интегрированы со многими сторонними инструментами, API и языками. В последние годы они были интегрированы с облаком и обеспечивают наилучшую производительность.
Они упрощают сложные соединения в простые запросы, облегчая задачу разработчикам. В задачах, требующих больших объемов данных, таких как IoT и Big Data, также используются базы данных на основе графов. Они будут продолжать развиваться и в будущем, несомненно, распространятся на другие сферы применения.
