10 labākie grafiku datu bāzes risinājumi, ko izmēģināt

Grafu datubāzēs tiek glabāti cieši saistīti blīvi dati un efektīvi apstrādā vaicājumus. Bet vai jūs zināt, kad izmantot kuru grafiku datu bāzi? Lasiet, lai uzzinātu vairāk.

„Dati ir jaunā eļļa.“ Jebkuras organizācijas izaugsme ir balstīta uz to, kā tā efektīvi glabā un izmanto datus. Katru dienu tiek ģenerēti 2,5 kvintiljoni baitu datu. Tātad mums ir vajadzīgas defektu izturīgas sistēmas un noliktavas, kurās datus var uzglabāt un efektīvi pārvaldīt. Sākotnēji tika izmantotas relāciju datu bāzes.

Bet laika gaitā datu apjoms un veids strauji mainījās. Tāpēc radās nepieciešamība saglabāt video, audio, attēlus utt. Tas bija sliekšņa punkts SQL, NoSQL datu bāzu, Hadoop, grafiku datu bāzu uc izstrādei. Katrai no tām ir savi lietošanas gadījumi un dažādi datu formāti. Grafu datu bāzes tika izstrādātas, lai vienkāršotu darbības ar datiem un nodrošinātu efektīvu glabāšanu.

Grafiku datu bāzes

Grafiks ir datu struktūra, kas attēlota mezglu un malu veidā. Datu bāze ir tabulu kopums, kurā tiek glabāti dati un to savstarpējās attiecības. Grafu datu bāze ir datu bāze, kas glabā datus mezglos un datos esošās attiecības malu veidā. Grafiku datu bāzes palīdz apstrādāt reāllaika vaicājumus un efektīvi pārvaldīt daudzu attiecību attiecības starp entītijām.

Populāri diagrammu datu modeļi ietver īpašību diagrammas un RDF diagrammas. Analytics un vaicājumi galvenokārt tiek veikti, izmantojot īpašumu diagrammas. Datu integrācija tiek veikta, izmantojot RDF grafikus. Atšķirība starp Rekvizītu un RDF grafikiem ir tāda, ka RDF grafiki tiek attēloti trīskāršu formā, ti, subjekts, predikāts un objekts.

Grafu datu bāzes glabā datus mezglos un attiecības starp datiem malu veidā starp mezgliem. Grafika malas var būt vērstas (vienvirziena) vai nevirzītas (divvirzienu).

Vaicājumu apstrāde tiek veikta, šķērsojot grafiku. Efektīvai atbildēšanai uz vaicājumiem tiek izmantoti grafu šķērsošanas algoritmi, kas palīdz atrast ceļu no viena mezgla uz otru, attālumu starp mezgliem, atrast modeļus, cilpas grafikā, klasteru veidošanas iespēju utt.

Grafu datu bāzu lietojumprogrammas

Grafu datu bāzes tiek izmantotas krāpšanas atklāšanā. Mezgli/entītijas var būt cilvēku vārdi, adreses, dzimšanas datums utt., kā arī dažas krāpnieciskas IP adreses, ierīču numuri utt. Kad krāpniecisks mezgls mijiedarbojas ar mezglu, kas nav krāpniecisks, starp tiem tiek izveidotas saites un tiek atzīmētas kā aizdomīgs.

Sociālo mediju vietnes izmanto diagrammu datu bāzes, lai parādītu ieteikumus par cilvēkiem, ar kuriem mēs varētu sazināties, un saturu, ko vēlamies skatīt. Tas tiek darīts, izmantojot datu bāzē esošos grafikus.

Tīkla kartēšana un infrastruktūras pārvaldība, konfigurācijas vienumi utt. arī tiek efektīvi uzglabāti un pārvaldīti, izmantojot grafiku datu bāzes.

Grafu datu bāze salīdzinājumā ar relāciju datu bāzi

Grafu datu bāzē tabulas ar rindām un kolonnām tiek aizstātas ar mezgliem un malām. Attiecības starp datiem tiek saglabātas grafiku datu bāzes malās.

Relāciju datu bāzē tiek saglabātas attiecības starp tabulām, izmantojot ārējās atslēgas, un citām tabulām. Datu izvilkšana vai vaicājumu veikšana ir vienkārša un neprasa sarežģītus savienojumus grafiku datu bāzē, taču tas tā nav ar relāciju datu bāzēm.

  Kā atgūt izdzēstu Google dokumentu no Google diska

Relāciju datu bāzes ir vispiemērotākās izmantošanas gadījumiem, kas ietver transakcijas, savukārt grafiku datu bāzes ir piemērotas lietojumprogrammām, kurās ir daudz attiecību un datu ietilpības.

Grafu datu bāzes atbalsta strukturētus, daļēji strukturētus un nestrukturētus datus, savukārt relāciju datu bāzēm ir jābūt fiksētai shēmai.

Grafu datu bāzes atbilst dinamiskām prasībām, savukārt relāciju datu bāzes parasti izmanto zināmām un statiskām problēmām.

Grafiku un relāciju datu bāzes

Tagad apskatīsim labākos grafiku datu bāzes risinājumus.

Keilija

Cayley ir atvērtā koda grafiku datu bāze, ko izstrādājusi Apache 2.0. Tas tika izveidots, izmantojot Go, un darbojas ar saistītajiem datiem. Cayley ir datu bāze, kas tiek izmantota, veidojot Google Freebase un zināšanu diagrammu. Tas atbalsta vairākas vaicājumu valodas, piemēram, MQL un Javascript ar Gremlin balstītu grafika objektu.

Tas ir viegli lietojams, ātrs un tam ir modulāra konstrukcija. To var integrēt un mijiedarboties ar dažādiem aizmugursistēmas veikaliem, piemēram, LevelDB, MongoDB un Bolt. Tā atbalsta dažādas trešo pušu API, kas rakstītas vairākās valodās, piemēram, Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript un Clojure. To var izvietot Docker un Kubernetes. Galvenās jomas, kurās Cayley tiek izmantotas, ir informācijas tehnoloģijas, datoru programmatūra un finanšu pakalpojumi.

Amazon Neptūns

Amazon Neptune ir pazīstams ar izcilu veiktspēju ļoti savienotās datu kopās. Tas ir uzticams, drošs, pilnībā pārvaldīts un atbalsta atvērtās diagrammas API. Tajā var glabāt miljardiem attiecību un vaicājumu datus ar ārkārtīgi zemu latentumu, kas ir dažas milisekundes.

Neptūna grafika datu modelis sastāv no 4 pozīcijām, proti, subjekta (S), predikāta (P), objekta (O) un grafika (G). Katra no šīm pozīcijām tiek izmantota, lai saglabātu avota mezgla, mērķa mezgla pozīciju, attiecības starp tām un to rekvizītus.

Tas izmanto arī kešatmiņu, kas paātrina lasīšanas vaicājumu izpildi. Dati tiek glabāti DB klasteru veidā. Katrs klasteris satur primāro DB gadījumu un DB gadījumu lasīšanas replikas. Neptune ir ļoti drošs, jo tas izmanto IAM autentifikāciju, SSL sertifikāciju un žurnālu uzraudzību. Ir arī viegli migrēt datus no citiem avotiem uz Amazon Neptune. Tas arī nodrošina noturību, veidojot kopijas un periodiskas dublējumkopijas. Daži uzņēmumi, kas izmanto Neptune, ir Herren, Onedot, Juncture un Hi Platform.

Neo4j

Neo4j ir mērogojama, droša, pēc pieprasījuma un uzticama grafiku datu bāze. Neo4j tika izveidots, izmantojot Java, kā vaicājuma valodu izmantojot Cypher. Tas izmanto Bolt protokolu, un visas transakcijas notiek, izmantojot HTTP galapunktu. Salīdzinot ar citām relāciju datu bāzēm, tas ir daudz ātrāk atbildot uz vaicājumiem. Tam nav daudz sarežģītu savienojumu, un tā optimizācija darbojas labi, ja datu kopas lielums ir liels un ļoti savienots. Tā piedāvā grafiku uzglabāšanas priekšrocības, kā arī relāciju datu bāzes ACID īpašības.

Neo4j atbalsta dažādas valodas, piemēram, Java, .NET, Node.js, Ruby, Python utt., izmantojot draiverus. To izmanto arī grafiku datu zinātnē, analīzē un mašīnmācīšanās darbplūsmās. Neo4j Aura DB ir kļūmēm izturīga un pilnībā pārvaldīta mākoņa grafiku datu bāze. Uzņēmumi, piemēram, Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung utt., izmanto Neo4j.

  Kā apgriezt ekrānuzņēmumu operētājsistēmā Mac

ArangoDB

ArangoDB ir atvērtā koda vairāku modeļu datu bāze. Vairāku modeļu pieeja ļauj lietotājiem vaicāt datus jebkurā viņu izvēlētajā vaicājuma valodā. ArangoDB mezgli un malas ir JSON dokumenti. Katram dokumentam ir unikāls ID. Attiecības starp diviem mezgliem tiek norādītas malu veidā, un tiek saglabāti to unikālie ID. Tā labā veiktspēja ir saistīta ar jaucējindeksa klātbūtni.

Tiek uzlabota pārvietošanās, pievienošanās un meklēšana datu bāzēs. Tas palīdz izstrādāt, mērogot un pielāgoties dažādām arhitektūrām. Tam ir svarīga loma sarežģītos datu zinātnes uzdevumos, piemēram, funkciju ieguvē un izvērstā meklēšanā.

ArrangoDB var darboties mākoņa vidē un ir saderīgs ar Mac OS, Linux un Windows. LDAP autentifikācija, datu maskēšana un šifrēšanas algoritmi nodrošina datubāzes drošību. To izmanto riska pārvaldībā, IAM, krāpšanas atklāšanā, tīkla infrastruktūrā, ieteikumu programmās utt. Accenture, Cisco, Dish un VMware ir dažas organizācijas, kas izmanto ArangoDB.

DataStax

DataStax ir NoSQL mākoņa datubāze kā pakalpojums, kas izveidots uz Apache Cassandra. Tas ir ļoti mērogojams un izmanto mākoņdatošanas arhitektūru. Tas ir uzticams un drošs. Katram DataStax saglabātajam dokumentam ir indekss, kas palīdz ērti meklēt un ātri izgūt datus. Pār indeksētajiem datiem tiek izveidotas šķembas. Lai izveidotu lietojumprogrammas ar Datastax Enterprise rīkiem, Kafka un Docker, var izmantot dažādus datu avotus.

No avotiem savāktie dati tiek nosūtīti uz Hadoop ekosistēmu un DataStax. Hadoop pārvalda drošību, darbības, piekļuvi datiem un pārvaldību, mijiedarbojoties ar DataStax. Dati tiek precizēti, izmantojot Datastax izstrādes un operāciju rīkus.

Pēc tam analizētā informācija tiek izmantota statistiskai analīzei, uzņēmuma lietojumprogrammām, pārskatu veidošanai utt. Tā kā tā ir balstīta uz mākoņiem, klienti maksā par to, ko viņi izmanto, un cenas ir saprātīgas. Verizon, CapitalOne, TMobile un Overstock ir daži uzņēmumi, kas izmanto DataStax.

Orient DB

OrientDB ir grafiku datu bāze, kas efektīvi pārvalda datus un palīdz izveidot vizuālus attēlus datu demonstrēšanai. Tā ir vairāku modeļu grafiku datu bāze, un tā tika izveidota, izmantojot Java. Tas glabā datus atslēgu-vērtību pāru, dokumentu, objektu modeļu uc veidā. Tas sastāv no 3 nozīmīgiem komponentiem: grafiku redaktora, studijas vaicājuma un komandrindas konsoles.

Diagrammu redaktors tiek izmantots, lai vizualizētu datus un mijiedarbotos ar tiem. Studio vaicājumu saskarne tiek izmantota, lai izpildītu vaicājumus un nekavējoties nodrošinātu izvadi attēla un tabulas formātā. Komandrindas konsole tiek izmantota datu vaicāšanai no OrientDB. Tam ir sadalīta arhitektūra ar vairākiem serveriem, kas var veikt lasīšanas un rakstīšanas darbības. Reprodukcijas serveri tiek izmantoti lasīšanas un vaicājumu operāciju veikšanai. Tā atbalsta indeksēšanu un ir arī saderīga ar ACID. Daži no uzņēmumiem, kas izmanto OrientDB, ir Comcast Corporation un Blackfriars Group.

Dgraph

Dgraph ir mākoņa grafiku datu bāze, kas atbalsta GraphQL. Tas tika izveidots, izmantojot Go. Tas samazina tīkla zvanu skaitu un samazina latentumu, maksimāli palielinot vienlaicīgu vaicājumu apstrādi. Nevainojama Dgraph integrācija ar GraphQL palīdz viegli izstrādāt GraphQL aizmugursistēmas lietojumprogrammas.

GraphQL mutācija tiek nodota caur Lambda funkciju, kas mijiedarbojas ar datu bāzi un datu cauruļvadu. Tas vienkāršo vaicājumu apstrādi. Tas ir horizontāli mērogojams, kas nozīmē, ka resursu skaits tiek palielināts, palielinoties vaicājumiem un datiem. Tas nodrošina dažādas funkcijas, piemēram, uz JWT balstītu autorizāciju, datu vizualizatoru, mākoņa autentifikāciju, datu dublējumus utt. Dažas organizācijas, kas izmanto Dgraph, ietver Intuit, Intel un Factset.

  Izvēlieties sastāvdaļas un saņemiet receptes ar informāciju par kalorijām

Tīģeragrāfs

Tigergraph ir īpašumu grafiku datu bāze, kas izstrādāta, izmantojot C++. Tas ir ļoti mērogojams un veic uzlabotu analīzi par ļoti savienotiem datiem. Tas izmanto sākotnējo grafiku struktūru datu glabāšanai un grafiku apstrādes dzinēju datu apstrādei. Datu bāze tiek saglabāta diskā un atmiņā, kā arī ātrai izguvei izmanto CPU kešatmiņu. Paralēlai datu apstrādei tiek izmantota funkcija Map Reduce.

Tas ir ārkārtīgi ātrs un mērogojams. Tas veic paralēlus aprēķinus un nodrošina reāllaika atjauninājumus. Tas izmanto datu saspiešanas paņēmienus un saspiež datus 10x. Tas automātiski sadala datus starp serveriem, ietaupot lietotājam laiku un pūles, kas nepieciešamas datu manuālai sadalīšanai. To izmanto krāpšanas atklāšanai mājsaimniecībās, piegādes ķēdes pārvaldībai un veselības aprūpes uzlabošanai. JPMorgan Chase, Intuit un United Health Group ir dažas organizācijas, kas izmanto Tigergraph.

AllegroGraph

AllegroGraph izmanto entītiju notikumu zināšanu diagrammu tehnoloģiju, lai veiktu analīzi un pieņemtu lēmumus par ļoti saistītiem, sarežģītiem un blīviem datiem. Dati tiek glabāti JSON un JSON-LD formātā diagrammas mezglos. Tas izmanto REST protokola arhitektūru. Tas attiecas arī uz ārkārtīgi lielām datu kopām, sadalot datus, pamatojoties uz konkrētiem kritērijiem, un izplatot tos vairākās zināšanu bāzes krātuvēs.

Tas ir iespējams, pateicoties AllegroGraph datu bāzes FedShard funkcijai. Vaicājumu izpilde notiek, apvienojot federācijas ar zināšanu bāzes krātuvēm. Tā atbalsta XML shēmu tipus un izmanto trīskāršus indeksus. Tajā tiek glabāti ģeotelpiskie dati, piemēram, platuma un garuma grādi, kā arī laika dati, piemēram, datums, laikspiedols utt. Tas ir saderīgs arī ar Windows, Mac un Linux. To izmanto krāpšanas atklāšanā, veselības aprūpē, subjektu identificēšanā, riska prognozēšanā utt.

Stardogs

Stardog ir grafiku datu bāze, kas veic grafiku datu virtualizāciju un saista datus no datu noliktavām un datu ezeriem, fiziski nekopējot datus jaunā krātuves vietā. Stardog ir veidots uz RDF atvērtajiem standartiem. Tas atbalsta strukturētus, daļēji strukturētus un nestrukturētus datus. Šāda veida Stardog īstenotā materializācija piedāvā elastību. Tā ir vienīgā grafiku datu bāze, kas apvieno zināšanu grafikus un virtualizāciju.

Stardog izmanto izsecināšanas dzinēju, ko darbina AI, lai efektīvi apstrādātu un nodrošinātu vaicājumu izvades. Tā ir ar ACID saderīga grafiku datu bāze. Tiek atbalstīta vienlaicīga lasīšana un rakstīšana. Tas viegli apstrādā sarežģītus vaicājumus, pateicoties “modernajai” arhitektūrai. To izmanto IT līdzekļu pārvaldībā, datu pārvaldībā un analīzē un nodrošina augstu pieejamību. Daži uzņēmumi, kas izmanto Stardog, ir Cisco, eBay, NASA un Finra.

Nobeiguma vārdi

Grafiku datu bāzes palīdz viegli vaicāt daudzu-daudzu attiecības un efektīvi uzglabāt datus. Tie ir mērogojami, droši, un tos var integrēt ar daudziem trešo pušu rīkiem, API un valodām. Pēdējos gados tie ir integrēti mākonī un nodrošina vislabāko veiktspēju.

Tie vienkāršo sarežģītus savienojumus vienkāršos vaicājumos, padarot to vienkāršu uzdevumu izstrādātājiem. Datu ietilpīgi uzdevumi, piemēram, IoT un Big Data, ir arī grafiku datu bāzes. Tie turpinās attīstīties un noteikti paplašināsies arī citos lietošanas gadījumos nākotnē.