Pangkalan data tradisional adalah pangkalan data relasional, yang menyimpan data dalam baris dan lajur dan menekankan keupayaan untuk mendormormalisasi data dan menghubungkannya dengan kunci primer dan asing. Ini sangat sesuai untuk kes penggunaan tradisional seperti pelanggan dan pangkalan data pesanan untuk menyimpan dan mengesan pelanggan anda, inventori, produk, dan barang yang dibeli pelanggan.
Pangkalan data grafik menyelesaikan masalah yang berbeza, mereka menekankan hubungan antara data dalam rangkaian bersambung besar, dan memungkinkan untuk penyimpanan, pemodelan dan pertanyaan set data baru ini dan kes penggunaan. Kami akan menerangkan konteks dan beberapa contoh kes penggunaan di mana pangkalan data grafik lebih sesuai daripada pangkalan data relasional.
Apa itu Pangkalan Data Graf
Pangkalan data grafik memberikan pendekatan hubungan pertama untuk menyimpan dan membuat pertanyaan. Mereka menyimpan data secara logik yang mewakili rangkaian dunia nyata dan mengutamakan perwakilan, kebolehtemuan, dan, pemeliharaan hubungan data.
Pangkalan data grafik menggunakan struktur grafik untuk pertanyaan semantik dengan nod, yang disebut bucu, tepi, dan sifat untuk mewakili dan menyimpan data.
- Verteks - mewakili objek dunia nyata seperti filem atau orang.
- Hujung - mewakili hubungan antara dua bucu.
- Hartanah - serupa dengan medan dalam tablet tetapi lebih fleksibel. Boleh digunakan pada tepi atau bucu.
Pangkalan data grafik boleh ditanyakan menggunakan bahasa berorientasikan grafik seperti sparkql, yang sesuai untuk menyatakan masalah dalam domain grafik besar.
Pangkalan Data Graf Paling Popular
Terdapat berpuluh-puluh pangkalan data grafik sumber terbuka dan komersial, tetapi pangkalan data grafik yang paling popular yang ada sekarang adalah Neo4j yang menentukan, yang merupakan pangkalan data grafik sumber terbuka yang digambarkan oleh pembangunnya sebagai pangkalan data transaksi yang mematuhi ACID dengan penyimpanan dan pemprosesan grafik asli.
Pangkalan data grafik lain yang popular termasuk OrientDB (sistem pengurusan pangkalan data NoSQL sumber terbuka yang ditulis dalam Java), ArangoDB (sistem pangkalan data pelbagai model asli yang dikembangkan oleh triAGENS GmbH), MarkLogic (pangkalan data pelbagai model yang direka untuk kelajuan dan skala NoSQL), dan AllegroGraph (triplestore sumber tertutup yang dirancang untuk menyimpan tiga kali ganda RDF), hanya untuk menamakan beberapa.
Kes Penggunaan Pangkalan Data Graf
Pangkalan data grafik boleh digunakan di mana sahaja hubungan data berharga dalam masa nyata:
- Rangkaian sosial - Mungkin kes penggunaan yang paling biasa untuk pangkalan data grafik adalah rangkaian sosial, dengan hubungan dan aktiviti pengguna yang kompleks.
- Pengesanan penipuan - Untuk mendedahkan penipuan dalam masa nyata, analisis pantas hubungan data sangat penting, dan pangkalan data grafik memberikan prestasi yang diperlukan.
- Graf pengetahuan - Digunakan oleh enjin carian dan perniagaan, grafik pengetahuan mengumpulkan maklumat dari pelbagai sumber, yang membolehkan pengurusan aset digital lebih baik dan pengambilan maklumat lebih mudah.
- Analisis rangkaian IT - Pengurusan rangkaian dan infrastruktur IT berkisar pada saling bergantung yang kompleks, dan pangkalan data grafik secara semula jadi lebih sesuai untuk kes penggunaan ini daripada pangkalan data relasional.
- Cadangan - Syarikat boleh menggunakan pangkalan data grafik untuk menggerakkan mesin cadangan yang canggih untuk memperibadikan produk, kandungan, dan perkhidmatan.
- Pengurusan identiti - Pangkalan data grafik membolehkan penjejakan aktiviti pengguna yang cekap dan kebenaran cepat dan pengurusan aset.
Kesimpulannya
Pangkalan data grafik menyelesaikan cabaran data hari ini dengan memberi tumpuan bukan hanya pada data, tetapi juga pada hubungan antara entri pangkalan data individu. Mereka mempunyai banyak kes penggunaan dan tersedia sebagai produk perisian yang didorong oleh komuniti dan sebagai perisian komersial dengan sokongan kelas perusahaan.