По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Графовые базы данных (Graph databases) – это нереляционные системы (NoSQL), которые определяют корреляции между сложно взаимосвязанными сущностями. Такая структура позволяет обойти ограничения реляционных БД и уделяет больше внимания отношениям между данными.
Графовая база данных позволяет аккуратно определять взаимосвязи и дает ответы на сложные вопросы о том, как точки данных соотносятся друг с другом.
В данной статье объясняется, что такое графовые базы данных, и как они работают. Но для начала можно быстро познакомиться с другими видами NoSQL.
Что такое графовая база данных?
Графовая база данных – это нереляционный тип баз данных, основанный на топографической структуре сети. Идея этой БД восходит к математической теории графов. Графы представляют наборы данных в виде узлов, ребер и свойств.
Узлы, или точки (nodes) – это экземпляры или сущности данных; ими является любой объект, который вы планируете отслеживать. Например, люди, заказчики, подразделения и т.д.
Ребра, или линии (edges) – это важнейшие концепции в графовых БД. Они отображают взаимосвязь между узлами. Эти связи имеют направление и могут быть одно- или двунаправленными.
Свойства (properties) содержат описательную информацию, связанную с узлами. В некоторых случаях свойства бывают и у ребер.
Узлы с пояснительными свойствами создают взаимосвязи, представленные через ребра.
Графовые БД предлагают концептуальное представление данных, тесно связанных с реальным миром. Моделировать сложные связи гораздо проще, поскольку отношениям между точками данных уделяется такое же внимание, как и самим данным.
Сравнение графовых и реляционных баз данных
Графовые БД не создавались для замены реляционных БД. Стандартом отрасли на текущий момент считаются реляционные БД. Но перед этим важно понять, что может предложить та или иная разновидность систем.
Реляционные базы данных обеспечивают структурированный подход к данным, а графовые БД считают более гибкими и ориентированы на быстрое понимание взаимосвязей между данными.
Графовые и реляционные БД имеют свою область применения. Сложные взаимосвязи лучше реализовать через графовые БД, поскольку их возможности превосходят традиционные реляционные СУБД. При создании моделей баз данных в реляционных системах MySQL или PostgreSQL требуется тщательное планирование, а в графовых используется более естественный и гибкий подход к данным.
В таблице ниже приведены ключевые отличия между графовыми и реляционными БД:
Тип
Графовые БД
Реляционные БД
Формат
Узлы и ребра со свойствами
Таблицы со строками и столбцами
Связи
Представлены в виде ребер между узлами
Создаются с помощью внешних ключей между таблицами
Гибкость
Гибкие
Жестко заданные
Сложные запросы
Быстрые и отзывчивые
Необходимы сложные соединения
Варианты использования
Системы с взаимосвязанными зависимостями
Системы с транзакциями и более простыми отношениями
Как работают графовые базы данных?
Графовые базы данных одинаково относятся к данным и взаимосвязям между ними. Связанные узлы физически связываются, и эта связь рассматривается как часть данных.
При таком моделировании данных вы можете запрашивать взаимосвязи также, как и сами данные. Вместо вычисления и запросов на подключение, графовые БД считывают взаимосвязи напрямую из хранилища.
По гибкости, производительности и адаптивности графовые БД близки к другим нереляционным моделям данных. В них, как и в других нереляционных БД, отсутствуют схемы, что делает данную модель гибкой и легко изменяемой.
Примеры использования графовых баз данных
Есть много примеров, когда графовые БД превосходят все прочие методы моделирования данных. Среди таких примеров можно выделить:
Рекомендательные сервисы в режиме реального времени. Динамичные рекомендации по продуктам и электронным товарам улучшают пользовательский опыт и максимизируют прибыль. Из известных компаний можно упомянуть Netflix, eBay и Walmart.
Управление основными данными. Привязка всех данных к одной общей точке обеспечивает постоянство и точность данных. Управление основными данными крайне важно для крупномасштабных компаний мирового уровня.
GDPR и соблюдение нормативных требований. С графами гораздо проще управлять безопасностью и отслеживать перемещение данных. Базы данных снижают вероятность утечки информации и обеспечивают большую согласованность при удалении данных, чем повышается общее доверие к конфиденциальной информации.
Управление цифровыми ресурсами. Объем цифрового контента просто огромен и постоянно растет. Графовые БД предлагают масштабируемую и простую модель данных, позволяющую отслеживать цифровые ресурсы: документы, расчеты, контракты и т.д.
Контекстно-зависимые сервисы. Графы помогают в предоставлении сервисов, приближенных к актуальным характеристиками мира. Будь то предупреждения о стихийных бедствиях, информация о пробках или рекомендации по товарам для конкретного местоположения, – графовые базы данных предлагают логическое решение для реальных обстоятельств.
Выявление мошенничества. Поиск подозрительных закономерностей и раскрытие мошеннических платежных схем выполняется в режиме реального времени. Выявление и изоляция частей графа позволяет быстрее обнаружить мошенническое поведение.
Семантический поиск. Обработка естественного языка бывает неоднозначной. Семантический поиск помогает определить значение ключевых слов и выдает более подходящие варианты, которые, в свою очередь проще отобразить с помощью графовых БД.
Сетевое управление. Сети – это не что иное, как связанные графы. Графовые БД снижают время, необходимое для оповещения сетевого администратора о проблемах в сети.
Маршрутизация. Информация передается по сети за счет поиска оптимальных маршрутов, и это делает графовые БД идеальным вариантом для маршрутизации.
Какие есть известные графовые базы данных?
С ростом больших данных и аналитики в соцсетях популярность графовых БД возрастает. Моделирование графов поддерживает множество многомодельных БД. Кроме того, доступно много нативных графовых БД.
JanusGraph
JanusGraph – это распределенная, масштабируемая система графовых БД с открытым кодом и широким набором возможностей по интеграции и аналитике больших данных. Ниже приведен перечень основных функций JanusGraph:
Поддержка ACID-транзакций с возможностью одновременного обслуживания тысяч пользователей
Несколько вариантов хранения графических данных, включая Cassandra и HBase
Встроенный сложный поиск, а также дополнительная (опциональная) поддержка Elasticsearch
Полная интеграция Apache Spark для расширенной аналитики данных
JanusGraph использует полный по Тьюрингу язык запросов для обхода графов
Neo4j
Neo4j (Network Exploration and Optimization 4 Java, что переводится как «исследование сети и оптимизация для Java») – это графовая база данных, написанная на Java с нативным хранением и обработкой графов. Основные возможности:
Масштабируемость БД за счет разделения данных на части – сегменты
Высокая доступность благодаря непрерывному резервному копированию и последовательным обновлениям
Высокий уровень безопасности: несколько экземпляров баз данных можно разделить, оставив их на одном выделенном сервере
Neo4j использует Cypher – язык запросов для графовых БД, который очень удобен для программирования
DGraph
DGraph (Distributed graph, что переводится как «распределенный граф») – это распределенная система графовых БД с открытым исходным кодом и хорошей масштабируемостью. Вот несколько интересных возможностей DGraph:
Горизонтальная масштабируемость для работы в реальной среде с ACID-транзакциями
DGraph – это свободно распространяемая система с поддержкой множества открытых стандартов
Язык запросов – GraphQL, который был разработан для API
DataStax Enterprise Graph
DataStax Enterprise Graph – это распределенная графовая БД на базе Cassandra. Она оптимизирована под предприятия. Несколько функций:
DataStax обеспечивает постоянную доступность для корпоративных нужд
База данных легко интегрируется с автономной платформой Apache Spark
Полная интеграция аналитики и поиска в реальном времени
Масштабируемость за счет наличия нескольких центров обработки данных
Поддержка Gremlin и CQL для запросов
Плюсы и минусы графовых баз данных
В каждом типе баз данных есть свои плюсы и минусы. Именно поэтому так важно понимать отличия между моделями и доступные возможности для решения конкретных проблем. Графовые БД – это развивающаяся технология с целями, отличными от других типов БД.
Плюсы
Вот несколько плюсов графовых баз данных:
Гибкая и адаптивная структура
Четкое представление взаимосвязей между сущностями
Запросы выводят результаты в реальном времени. Скорость зависит от количества связей
Минусы
Ниже перечислены основные минусы системы:
Отсутствует стандартизированный язык запросов. Язык зависит от используемой платформы
Графы не подходят для систем на основе транзакций
Небольшая база пользователей; при возникновении проблема сложно получить поддержку
Заключение
Графовые базы данных – это отличный подход для анализа сложных отношений между объектами данных. Быстрота запросов и результаты в режиме реального времени хорошо вписываются в требования современных и стремительно растущих исследований данных. Графы – это развивающаяся технология, которую ждет еще много улучшений.
Большинство из нас, работающих с системами на базе Debian, регулярно используют apt-get для установки пакетов и обновлений, но как часто мы пользуемся инструментами очистки? Давайте рассмотрим некоторые опции инструмента для очистки.
Выполнение команд apt-get в системе, основанной на Debian, является рутиной. Пакеты обновляются довольно часто, и такие команды, как apt-get update и apt-get upgrade, делают этот процесс довольно легким. С другой стороны, как часто вы используете apt-get clean, apt-get autoclean или apt-get autoremove?
Эти команды очищают и удаляют файлы, которые все еще находятся в вашей системе, но больше не нужны – часто потому, что приложение, которое требовало их, было удалено.
apt-get clean
Команда apt-get clean очищает локальный репозиторий от извлеченных файлов пакетов, оставшихся в каталоге /var/cache. Чистится содержимое каталогов: /var/cache/apt/archives/ и /var/cache/apt/archives/partial/. Единственные файлы, которые он оставляет в /var/cache/apt/archives - это файлы блокировки и подкаталог.
Перед запуском операции очистки в каталоге может находиться несколько файлов:
/var/cache/apt/archives/db6.1-util_6.1.27+dfsg1-0.7ubuntu2_amd64.deb
/var/cache/apt/archives/db-util_2%3a6.121~exp1ubuntu1_all.deb
/var/cache/apt/archives/lock
/var/cache/apt/archives/postfix_3.4.6-2ubuntu2_amd64.deb
/var/cache/apt/archives/sasl2-bin_2.2.25+dfsg-1build2_amd64.deb
Отобразить содержимое, указанное выше можно выполнив команду:
sudo ls –lR /var/cache/apt/archives
/var/cache/apt/archives:
Total 4
-rw-r----- 1 root root 0 Jan 20 2019 lock
drwx------2_apt root 4096 Jan 20 07:24 partial
var/cahe/apt/archives/partial:
total 0
Вам когда-нибудь приходилось видеть ошибку 1064 при работе с MySQL? Причем она указывает на некие синтаксические ошибки в SQL запросе, и эти ошибки могут быть совсем неочевидны – подробнее расскажем ниже.
Использование зарезервированных слов
У каждой версии MySQL есть свой список зарезервированных слов – эти слова используются для особых задач или особых функций внутри движка MySQL. При попытке использовать какие-то из них, вы получите ту самую ошибку 1064. К примеру, ниже пример SQL запроса, который использует зарезервированное слово в качестве имени таблицы.
CREATE TABLE alter (first_day DATE, last_day DATE);
Как этого избежать? Просто! Только потому что слово alter зарезервировано, это не значит, что его нельзя использовать – нужно просто по-особенному приготовить! Чтобы движок MySQL не воспринимал это слово как команду, мы будем просто использовать кавычки и оно взлетит:
CREATE TABLE ‘alter’ (first_day DATE, last_day DATE);
Недостающая информация в таблице
Иногда какой-то части информации в таблице нет и это может вызвать эту ошибку, если запрос обращался к этим данным. К примеру, если в таблице был список сотрудников, и каждому был присвоен ID, было бы логично предположить, что запрос будет вызывать запись сотрудника вместе с номером ID, например:
SELECT * from employees WHERE employeeID = $id
Если пресловутый $id никогда не был правильно указан, запрос будет выглядеть для MySQL сервера следующим образом:
SELECT * from employees WHERE employeeID =
Т.к запрос по сути пустой, движок MySQL будет выдавать ту самую ошибку 1064. Исправляется это следующим образом – вам нужно каким-то образом вызвать конкретную запись и добавить недостающую информацию, причем сделать это не так просто: если пытаться вызвать запись по уникальному номеру, скорее всего вы увидите точно такую ошибку. Можно с помощью phpMyAdmin вручную выбрать необходимую строку и добавить нужную информацию.
Опечатки в командах
Одной из самых частых причин ошибки 1064 являются опечатки. И иногда можно десять раз посмотреть на команду и не увидеть опечатки – как пример ниже с командой UPDATE:
UDPATE table1 SET id = 0;
Соответственно, проверяйте команды свежим взглядом и старайтесь не пропускать такого. Правильный вариант будет выглядеть так:
UPDATE table1 SET id = 0;
Устаревшие команды
Некоторые команды устарели, и в новых версиях MySQL начинают выдавать хорошо знакомую нам ошибку. К примеру, команда ‘TYPE’ была признана устаревшей в MySQL 4.1 и была полностью удалена в MySQL 5.1, где при попытке использовать ее вы можете видеть ту самую ошибку. Вместо нее необходимо использовать команду ‘ENGINE’.
Ниже неверный вариант:
CREATE TABLE merionet (i INT) TYPE = INNODB;
А вот правильный, модный и современный вариант (как оно должно быть, чтобы не было ошибки):
CREATE TABLE merionet (i INT) ENGINE = INNODB;
Заключение
Как можно видеть, для одной несчастной ошибки, указывающей на синтаксис, может быть целый ряд разных причин. Так что когда вы видите подобную ошибку – вспомните эту статью и проверьте все возможные варианты ?