√рафовые базы данных (Graph databases) Ц это нерел€ционные системы (NoSQL), которые определ€ют коррел€ции между сложно взаимосв€занными сущност€ми. “ака€ структура позвол€ет обойти ограничени€ рел€ционных Ѕƒ и удел€ет больше внимани€ отношени€м между данными.

√рафова€ база данных позвол€ет аккуратно определ€ть взаимосв€зи и дает ответы на сложные вопросы о том, как точки данных соотнос€тс€ друг с другом.

¬ данной статье объ€сн€етс€, что такое графовые базы данных, и как они работают. Ќо дл€ начала можно быстро познакомитьс€ с другими видами NoSQL.


„то такое графова€ база данных?

√рафова€ база данных Ц это нерел€ционный тип баз данных, основанный на топографической структуре сети. »де€ этой Ѕƒ восходит к математической теории графов. √рафы представл€ют наборы данных в виде узлов, ребер и свойств.

  • ”злы, или точки (nodes) Ц это экземпл€ры или сущности данных; ими €вл€етс€ любой объект, который вы планируете отслеживать. Ќапример, люди, заказчики, подразделени€ и т.д.
  • –ебра, или линии (edges) Ц это важнейшие концепции в графовых Ѕƒ. ќни отображают взаимосв€зь между узлами. Ёти св€зи имеют направление и могут быть одно- или двунаправленными.
  • —войства (properties) содержат описательную информацию, св€занную с узлами. ¬ некоторых случа€х свойства бывают и у ребер.
√рафова€ база данных

”злы с по€снительными свойствами создают взаимосв€зи, представленные через ребра.

√рафовые Ѕƒ предлагают концептуальное представление данных, тесно св€занных с реальным миром. ћоделировать сложные св€зи гораздо проще, поскольку отношени€м между точками данных удел€етс€ такое же внимание, как и самим данным.


—равнение графовых и рел€ционных баз данных

√рафовые Ѕƒ не создавались дл€ замены рел€ционных Ѕƒ. —тандартом отрасли на текущий момент считаютс€ рел€ционные Ѕƒ. Ќо перед этим важно пон€ть, что может предложить та или ина€ разновидность систем.

–ел€ционные базы данных обеспечивают структурированный подход к данным, а графовые Ѕƒ считают более гибкими и ориентированы на быстрое понимание взаимосв€зей между данными.

√рафова€ база данных

√рафовые и рел€ционные Ѕƒ имеют свою область применени€. —ложные взаимосв€зи лучше реализовать через графовые Ѕƒ, поскольку их возможности превосход€т традиционные рел€ционные —”Ѕƒ. ѕри создании моделей баз данных в рел€ционных системах MySQL или PostgreSQL требуетс€ тщательное планирование, а в графовых используетс€ более естественный и гибкий подход к данным.

¬ таблице ниже приведены ключевые отличи€ между графовыми и рел€ционными Ѕƒ:

“ип √рафовые Ѕƒ –ел€ционные Ѕƒ
‘ормат ”злы и ребра со свойствами “аблицы со строками и столбцами
—в€зи ѕредставлены в виде ребер между узлами —оздаютс€ с помощью внешних ключей между таблицами
√ибкость √ибкие ∆естко заданные
—ложные запросы Ѕыстрые и отзывчивые Ќеобходимы сложные соединени€
¬арианты использовани€ —истемы с взаимосв€занными зависимост€ми —истемы с транзакци€ми и более простыми отношени€ми

 ак работают графовые базы данных?

√рафовые базы данных одинаково относ€тс€ к данным и взаимосв€з€м между ними. —в€занные узлы физически св€зываютс€, и эта св€зь рассматриваетс€ как часть данных.

ѕри таком моделировании данных вы можете запрашивать взаимосв€зи также, как и сами данные. ¬место вычислени€ и запросов на подключение, графовые Ѕƒ считывают взаимосв€зи напр€мую из хранилища.

ѕо гибкости, производительности и адаптивности графовые Ѕƒ близки к другим нерел€ционным модел€м данных. ¬ них, как и в других нерел€ционных Ѕƒ, отсутствуют схемы, что делает данную модель гибкой и легко измен€емой.


ѕримеры использовани€ графовых баз данных

≈сть много примеров, когда графовые Ѕƒ превосход€т все прочие методы моделировани€ данных. —реди таких примеров можно выделить:

  • –екомендательные сервисы в режиме реального времени. ƒинамичные рекомендации по продуктам и электронным товарам улучшают пользовательский опыт и максимизируют прибыль. »з известных компаний можно упом€нуть Netflix, eBay и Walmart.
  • ”правление основными данными. ѕрив€зка всех данных к одной общей точке обеспечивает посто€нство и точность данных. ”правление основными данными крайне важно дл€ крупномасштабных компаний мирового уровн€.
  • GDPR и соблюдение нормативных требований. — графами гораздо проще управл€ть безопасностью и отслеживать перемещение данных. Ѕазы данных снижают веро€тность утечки информации и обеспечивают большую согласованность при удалении данных, чем повышаетс€ общее доверие к конфиденциальной информации.
  • ”правление цифровыми ресурсами. ќбъем цифрового контента просто огромен и посто€нно растет. √рафовые Ѕƒ предлагают масштабируемую и простую модель данных, позвол€ющую отслеживать цифровые ресурсы: документы, расчеты, контракты и т.д.
  •  онтекстно-зависимые сервисы. √рафы помогают в предоставлении сервисов, приближенных к актуальным характеристиками мира. Ѕудь то предупреждени€ о стихийных бедстви€х, информаци€ о пробках или рекомендации по товарам дл€ конкретного местоположени€, Ц графовые базы данных предлагают логическое решение дл€ реальных обсто€тельств.
  • ¬ы€вление мошенничества. ѕоиск подозрительных закономерностей и раскрытие мошеннических платежных схем выполн€етс€ в режиме реального времени. ¬ы€вление и изол€ци€ частей графа позвол€ет быстрее обнаружить мошенническое поведение.
  • —емантический поиск. ќбработка естественного €зыка бывает неоднозначной. —емантический поиск помогает определить значение ключевых слов и выдает более подход€щие варианты, которые, в свою очередь проще отобразить с помощью графовых Ѕƒ.
  • —етевое управление. —ети Ц это не что иное, как св€занные графы. √рафовые Ѕƒ снижают врем€, необходимое дл€ оповещени€ сетевого администратора о проблемах в сети.
  • ћаршрутизаци€. »нформаци€ передаетс€ по сети за счет поиска оптимальных маршрутов, и это делает графовые Ѕƒ идеальным вариантом дл€ маршрутизации.

 акие есть известные графовые базы данных?

— ростом больших данных и аналитики в соцсет€х попул€рность графовых Ѕƒ возрастает. ћоделирование графов поддерживает множество многомодельных Ѕƒ.  роме того, доступно много нативных графовых Ѕƒ.


JanusGraph

JanusGraph Ц это распределенна€, масштабируема€ система графовых Ѕƒ с открытым кодом и широким набором возможностей по интеграции и аналитике больших данных. Ќиже приведен перечень основных функций JanusGraph:

  • ѕоддержка ACID-транзакций с возможностью одновременного обслуживани€ тыс€ч пользователей
  • Ќесколько вариантов хранени€ графических данных, включа€ Cassandra и HBase
  • ¬строенный сложный поиск, а также дополнительна€ (опциональна€) поддержка Elasticsearch
  • ѕолна€ интеграци€ Apache Spark дл€ расширенной аналитики данных
  • JanusGraph использует полный по “ьюрингу €зык запросов дл€ обхода графов

Neo4j

Neo4j (Network Exploration and Optimization 4 Java, что переводитс€ как Ђисследование сети и оптимизаци€ дл€ Javaї) Ц это графова€ база данных, написанна€ на Java с нативным хранением и обработкой графов. ќсновные возможности:

  • ћасштабируемость Ѕƒ за счет разделени€ данных на части Ц сегменты
  • ¬ысока€ доступность благодар€ непрерывному резервному копированию и последовательным обновлени€м
  • ¬ысокий уровень безопасности: несколько экземпл€ров баз данных можно разделить, оставив их на одном выделенном сервере
  • Neo4j использует Cypher Ц €зык запросов дл€ графовых Ѕƒ, который очень удобен дл€ программировани€

DGraph

DGraph (Distributed graph, что переводитс€ как Ђраспределенный графї) Ц это распределенна€ система графовых Ѕƒ с открытым исходным кодом и хорошей масштабируемостью. ¬от несколько интересных возможностей DGraph:

  • √оризонтальна€ масштабируемость дл€ работы в реальной среде с ACID-транзакци€ми
  • DGraph Ц это свободно распростран€ема€ система с поддержкой множества открытых стандартов
  • язык запросов Ц GraphQL, который был разработан дл€ API

DataStax Enterprise Graph

DataStax Enterprise Graph Ц это распределенна€ графова€ Ѕƒ на базе Cassandra. ќна оптимизирована под предпри€ти€. Ќесколько функций:

  • DataStax обеспечивает посто€нную доступность дл€ корпоративных нужд
  • Ѕаза данных легко интегрируетс€ с автономной платформой Apache Spark
  • ѕолна€ интеграци€ аналитики и поиска в реальном времени
  • ћасштабируемость за счет наличи€ нескольких центров обработки данных
  • ѕоддержка Gremlin и CQL дл€ запросов

ѕлюсы и минусы графовых баз данных

¬ каждом типе баз данных есть свои плюсы и минусы. »менно поэтому так важно понимать отличи€ между модел€ми и доступные возможности дл€ решени€ конкретных проблем. √рафовые Ѕƒ Ц это развивающа€с€ технологи€ с цел€ми, отличными от других типов Ѕƒ.

ѕлюсы

¬от несколько плюсов графовых баз данных:

  • √ибка€ и адаптивна€ структура
  • „еткое представление взаимосв€зей между сущност€ми
  • «апросы вывод€т результаты в реальном времени. —корость зависит от количества св€зей

ћинусы

Ќиже перечислены основные минусы системы:

  • ќтсутствует стандартизированный €зык запросов. язык зависит от используемой платформы
  • √рафы не подход€т дл€ систем на основе транзакций
  • Ќебольша€ база пользователей; при возникновении проблема сложно получить поддержку

«аключение

√рафовые базы данных Ц это отличный подход дл€ анализа сложных отношений между объектами данных. Ѕыстрота запросов и результаты в режиме реального времени хорошо вписываютс€ в требовани€ современных и стремительно растущих исследований данных. √рафы Ц это развивающа€с€ технологи€, которую ждет еще много улучшений.


—кидки 50% в Merion Academy

¬ыбрать курс