Was ist eine Graphdatenbank? Analysiere komplexe Daten

Graphdatenbanken verleihen Organisationen mehr Agilität und Skalierbarkeit im Umgang mit ihren Daten.

Sie speichern Daten als ein vernetztes Netzwerk von Datenobjekten und den Beziehungen, die sie verbinden, was es einfacher macht, zu skalieren und zu modifizieren. Dies schafft eine effiziente Möglichkeit, komplexe Abfragen über Datenobjekte und ihre Beziehungen zu verwalten.

Beste Graphdatenbanken können diese Verbindungen schnell durchlaufen und erkunden, was sie für soziale Netzwerke und Empfehlungssysteme geeignet macht. Sie können leicht neue Beziehungen und Daten hinzufügen und die Datenbank an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen lassen.

Lassen Sie uns Graphdatenbanken im Detail erkunden und verstehen, was sie agil macht.

Sie speichern Daten als ein Netzwerk von Beziehungen anstatt in starren Tabellen wie relationale Datenbanken.

Graphdatenbanken haben Knoten, die Datenobjekte speichern. Die Knoten können unbegrenzte Beziehungen unterschiedlicher Art haben. Die Beziehungen werden durch Kanten dargestellt. Sie haben einen Startknoten, einen Endknoten, einen Typ und eine Richtung.

Jeder Knoten in einer Graphdatenbank hat Eigenschaften und Attribute, die ihn beschreiben. Solche Graphen sind auch als Eigenschaftsgraphen bekannt.

Die Struktur von Graphdatenbanken erleichtert es, verborgene Muster und Beziehungen in vernetzten Daten zu entdecken.

Warum sind Graphdatenbanken essenziell?

Mit der zunehmenden Vernetzung von Daten benötigen relationale Datenbanken länger, um auf Abfragen zu reagieren, und das Datenvolumen nimmt zu. Graphdatenbanken reagieren viel schneller. Sie bieten viele Vorteile, wie zum Beispiel:

Leistungsverbesserung

Wenn das Datenvolumen zunimmt, nehmen die Verbindungen zwischen ihnen gleichzeitig zu. Graphdatenbanken schwächeln nicht und arbeiten stabil trotz hoher Datenlast. Graphdatenbanken zeigen eine überlegene Ressourcennutzung und Abfrageantwortzeitleistung.

Skalierbares Modell

Graphdatenbanken ermöglichen es Datenarchitekten, mit der Geschäftsausweitung Schritt zu halten. Sie können leicht Knoten zum bestehenden Datenmodell hinzufügen oder entfernen, ohne das gesamte Modell zu stören, was den Stress reduziert, erschöpfende Modelle mit wenig oder keiner Modifikationsmöglichkeit zu erstellen.

Datenintegrität

Graphdatenbanken unterstützen Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit (ACID) Transaktionen. Das bedeutet, dass Datenoperationen entweder erfolgreich oder nicht erfolgreich sind, wodurch teilweise Updates vermieden werden, die zu Korruption führen könnten. Sie verwenden auch einen Sperrmechanismus, um gleichzeitige Updates mit gleichzeitigem Datenzugriff zu verhindern.

Einige Graphdatenbanken haben Versionierungs- und Auditierungsfunktionen, die helfen, die historische Datenintegrität zu bewahren.

Verbesserte Kontextbewusstsein

Graphdatenbanken spiegeln reale Verbindungen zwischen Datenobjekten wider. Sie machen es einfach, Beziehungen zu verstehen, ohne komplizierte Verarbeitung durchlaufen zu müssen.

Sie können leicht verborgene Muster und Anomalien erkennen, was sie zu wertvollen Vermögenswerten bei der Betrugserkennung und der Bereitstellung personalisierterer Empfehlungen macht.

Merkmale einer Graphdatenbank

Nachfolgend sind einige Eigenschaften aufgeführt, die Graphdatenbanken für Unternehmen geeignet machen, die hauptsächlich mit vernetzten Daten arbeiten.

• Das Fehlen einer vordefinierten Struktur macht es flexibel, komplexe Datenbeziehungen darzustellen, was diesen Datenbanken hilft, sich an fortgeschrittene Datenmodelle anzupassen. Es macht sie geeignet, um Beziehungen in sozialen Netzwerken und Empfehlungssystemen zu verstehen und zu durchlaufen.
• Native Graphverarbeitung ermöglicht es, schnell durch Datenverbindungen zu navigieren, ohne die Kosten von Indexsuchen oder Join-Strategien. Diese Fähigkeit ist auch als indexfreie Adjazenz bekannt. Graphdatenbanken kommen oft mit einer nativen Abfragesprache. Zum Beispiel bietet Cypher für Neo4j eine umfangreiche Syntax für die Interaktion mit Graphdaten.
• Graphdurchlauf und Mustersuche erleichtern es, schnell verborgene Verbindungen zu analysieren und relevante Daten basierend auf festgelegten Kriterien zu extrahieren.

Graphdatenbank vs. relationale Datenbank

Graph- und relationale Datenbanken verwenden unterschiedliche Datenverwaltungsansätze. Sie haben ihre Stärken und Anwendungen. Graphdatenbanken haben Knoten und Kanten, was es einfacher macht, hochvernetzte Daten zu verwalten und abzufragen. Die meisten dieser Datenbanken bieten einen schemalosen Ansatz, der ihre Anwendung in dynamischen Datenstrukturen fördert.

Relationale Datenbanken organisieren Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten, die ein festes Schema verwenden. Sie sind hoch effizient für einfache Operationen, aber Sie könnten Herausforderungen beim Skalieren haben, wenn es komplexe Beziehungen zwischen Datenobjekten gibt.

Relationale Datenbanken sind geeignet für traditionelle Geschäftsanwendungen und Transaktionsverarbeitung.

Wie Graphdatenbanken arbeiten

Graphdatenbanken nutzen Graphmodelle, um Datenbeziehungen als Knoten (Ecken) und Verbindungen (Kanten) darzustellen, was eine effiziente Analyse komplexer, vernetzter Daten ermöglicht. Sie erlauben es Benutzern, Durchlaufabfragen durchzuführen, um Pfade, Distanzen und Muster zwischen Knoten zu erkunden und Einblicke wie Gemeinschaften, Einflussnehmer und Anomalien zu gewinnen.

Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken speichern Graphdatenbanken Beziehungen explizit, was die Notwendigkeit komplexer Joins reduziert und sub-sekunden Abfrageleistung selbst bei massiven Datensätzen ermöglicht. Diese Fähigkeiten machen sie ideal für Anwendungsfälle wie soziale Netzwerkanalyse, Betrugserkennung und Lieferkettenoptimierung.

Graphalgorithmen verstärken die Leistungsfähigkeit von Graphdatenbanken weiter, indem sie Verbindungen analysieren, um Muster und Verhaltensweisen aufzudecken. Zum Beispiel können Algorithmen die Bedeutung von Knoten messen, indem sie eingehende Kanten oder die Bedeutung benachbarter Knoten untersuchen.

Sie können auch Cluster, kürzeste Wege und Anomalien identifizieren und bieten tiefere Einblicke in Daten. Durch die nahtlose Integration in Machine-Learning-Workflows bieten Graphdatenbanken eine robuste Grundlage, um neue Beziehungen und Trends zu entdecken, unterschiedliche Datenquellen zu verknüpfen und verborgene Verbindungen in großem Maßstab aufzudecken.

Arten von Graphdatenbanken

Es gibt einige bemerkenswerte Arten von Graphdatenbanken, die Ingenieure beim Entwerfen von Anwendungen verwenden, die auf Beziehungen zwischen Datenobjekten beruhen.

Eigenschaftsgraphdatenbanken

Wie eine Graphdatenbank sind ihre Knoten Zeiger, die Datenobjekte speichern, und die Kanten repräsentieren ihre Beziehungen. Allerdings haben sowohl Knoten als auch Kanten Eigenschaften, die mit ihnen verbunden sind. Dies sind Schlüssel-Wert-Paare, die zusätzliche Daten speichern.

Zum Beispiel kann ein Knoten Eigenschaften wie Name, Alter oder E-Mail haben, während die Kante das Startdatum einer Freundschaft enthält. Es repräsentiert Datenobjekte und ihre Beziehungen ganzheitlich und spiegelt ihre realen Komplexitäten wider.

Sie werden wahrscheinlich Anwendungen von Eigenschaftsgraphdatenbanken in Anwendungsfällen wie sozialen Netzwerken oder Betrugserkennung finden. Verwenden Sie Abfragesprachen wie Cypher, Gremlin oder Graph Query Language (GQL).

Resource Description Framework (RDF)

RDF-Datenbanken spezialisieren sich auf den Umgang mit semantischen Daten. Es umfasst eine Beschreibung der Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten. Es ist ideal für Anwendungsfälle, in denen Dateninteroperabilität und Verknüpfung entscheidend sind. Sie finden RDF-Datenbanken in Anwendungen, bei denen das Abfragen von Daten von ihren semantischen Beziehungen abhängt.

Sie repräsentieren Daten mit einem Subjekt, Prädikat und Objekt, was sie bevorzugt für das Abfragen vernetzter Daten macht. Sie können diese Datenbanken mit SPARQL Protocol and RDF Query Language (SPARQL), ausgesprochen „sparkle“, abfragen, da es eine anspruchsvollere Abfrage der Semantik von Daten ermöglicht.

Hypergraphdatenbanken

Hypergraphdatenbanken behandeln komplexe Beziehungen mit mehr als zwei Entitäten. Sie ermöglichen es einer Kante, sich mit mehreren Knoten zu verbinden, was sie zu einer bevorzugten Datenbank in der computergestützten Biologie oder Netzwerktopologie macht, wo Beziehungen mehrere Entitäten umfassen. Diese Datenbanken sind Erweiterungen typischer Graphdatenbanken.

Anwendungsfälle von Graphdatenbanken

Graphdatenbanken implementieren ein flexibles und intuitives Datenmodell, das die Beziehungen zwischen Entitäten betont. Es macht sie geeignet für verschiedene Anwendungen wie:

• Soziale Netzwerke: Diese Datenbanken helfen, Freunde und andere Verbindungen in sozialen Medien Apps zu verwalten, was es einfacher macht, neue Freunde zu finden und zu verstehen, wie sie mit den Menschen, die Sie kennen, verbunden sind.
• Betrugserkennung: Banken und Finanzinstitute erkennen ungewöhnliche Muster, die auf Betrug hindeuten könnten, mithilfe von Graphdatenbanken. Sie analysieren schnell Transaktionen zwischen Konten, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen, wie z.B. Kontoanmeldungen von verschiedenen Standorten, aber mit derselben IP-Adresse.
• Wissensgraphen: Wissensgraphen helfen Suchmaschinen und digitalen Assistenten, Informationen zu organisieren, um die Anfragen der Benutzer effektiv zu beantworten.
• Lieferketten und Logistik: Diese Datenbanken können komplexe Beziehungen in Daten bestimmen, was Ihnen hilft, Bestände zu verwalten und Lieferkettenrouten zu optimieren.

Vorteile von Graphdatenbanken

Graphdatenbanken bieten mehrere überzeugende Vorteile, die sie zu einer idealen Wahl für die Verwaltung komplexer, vernetzter Daten machen:

• Effiziente Beziehungshandhabung: Graphdatenbanken speichern Beziehungen explizit, was eine schnelle Durchquerung und Analyse ohne die Notwendigkeit komplexer Joins ermöglicht.
• Hohe Leistung für vernetzte Daten: Sie führen komplexe Abfragen zu vernetzten Daten in Sekundenbruchteilen aus, was sie ideal für groß angelegte, Echtzeitanwendungen macht.
• Flexibles Datenmodell: Graphdatenbanken können sich an sich ändernde Datenstrukturen anpassen, was sie für dynamische und sich entwickelnde Datensätze geeignet macht.
• Erweiterte Einblicke mit Graphalgorithmen: Eingebaute Algorithmen decken Muster, Gemeinschaften und Anomalien auf, die mit traditionellen Methoden schwer zu erkennen sind.

Einschränkungen von Graphdatenbanken

Während Graphdatenbanken erhebliche Vorteile haben, bringen sie auch bestimmte Einschränkungen mit sich, die sie möglicherweise nicht für alle Anwendungsfälle geeignet machen:

• Begrenzte Unterstützung für komplexe Abfragen: Während sie für beziehungsintensive Abfragen optimiert sind, können Graphdatenbanken bei komplexeren Aggregationen oder groß angelegten Batchverarbeitungen Schwierigkeiten haben.
• Steilere Lernkurve: Entwickler benötigen möglicherweise spezielles Wissen, um Graphdatenmodelle effektiv zu entwerfen und abzufragen, was die Einführung erschwert.
• Skalierungsherausforderungen: Obwohl Graphdatenbanken bei vernetzten Daten gut abschneiden, können sie Schwierigkeiten haben, wenn sie horizontal über verteilte Systeme skaliert werden.
• Weniger ausgereiftes Ökosystem: Im Vergleich zu relationalen Datenbanken haben Graphdatenbanken ein kleineres Ökosystem von Tools, Bibliotheken und Integrationen, was die Flexibilität in einigen Anwendungsfällen einschränken kann.

Top 5 Graphdatenbanken

Viele Unternehmen verwenden Graphdatenbanken, um Daten abzurufen, ohne sie in spezifische Beziehungen zu sortieren. Wenn Sie dies planen, wird Ihnen diese Liste helfen, eine perfekte Graphdatenbank für Ihr Unternehmen auszuwählen.

Um in die Liste der Top-Graphdatenbanken aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

• Daten speichern
• Daten in einem topografischen Schema speichern und darstellen
• Benutzern erlauben, Abfragesprachen zu verwenden, um Daten abzurufen

*Dies sind die führenden Graphdatenbanken aus dem G2 Fall 2024 Grid® Report. Einige Bewertungen wurden möglicherweise zur Klarheit bearbeitet.

1. Neo4j Graphdatenbank

Unternehmen vertrauen der Neo4j Graphdatenbank für ihre Geschwindigkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit, um transaktionale und analytische Workloads zu unterstützen. Sie haben die Möglichkeit, aus mehreren Cloud-Optionen zu wählen, wie selbst gehostet, hybrid, Multi-Cloud oder einem vollständig verwalteten Cloud-Service.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Neo4j ist eine großartige Plattform für neue Benutzer, um die Befehle zu lernen. Es ist sehr interessant, und wir können den Befehl zusammen mit seinen Ergebnissen sehen. Wir können das Ergebnis auf verschiedene Weise sehen, wie im Graphformat, in Tabellen, Text oder Code.“

- Neo4j Graphdatenbank Bewertung, Rupali M.

Was Benutzer nicht mögen:

„Manchmal ist ihre eigene Abfragesprache, genannt Cypher, ein wenig unklar und schwer zu tippen.“

- Neo4j Graphdatenbank Bewertung, Carlos V.

2. Amazon Neptune

Amazon Neptune bietet serverlose Datenbank- und Graphanalysen für Skalierbarkeit und Leistung. Es bietet unbegrenzte Knoten und Kanten, während es Ihre Datenbank mit ACID-Transaktionen und Verschlüsselung bei Übertragung oder Ruhe sichert.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Das Beste an diesem AWS-Datenbank-Tool ist seine Hochgeschwindigkeitsleistung, Skalierbarkeit, Stabilität und Sicherheit. Wir haben Funktionen wie Datenbanküberwachung, Datenmodellierung und Integrationsmöglichkeiten genutzt.“

- Amazon Neptune Bewertung, Alpesha B.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die AWS-Konsole UI ändert sich so häufig, dass, wenn Sie 30 Tage nicht arbeiten, Sie eine neue UI für die Dienste sehen, an denen Sie in der Vergangenheit gearbeitet haben.“

- Amazon Neptune Bewertung, Rishi R.

3. ArangoDB

ArangoDB unterstützt flexible Datenmodelle mit einem Datenbankkern und einer einheitlichen Abfragesprache, der Abfragesprache (AQL). AQL ist eine deklarative Sprache, die es ermöglicht, verschiedene Datenzugriffsmuster in einer einzigen Abfrage zu kombinieren.

ArangoDB bietet einen Hochleistungs-Graphdatenbankdienst, der einen integrierten Dokumentenspeicher und georäumliche Fähigkeiten bietet.

Was Benutzer am meisten mögen:

„ArangoDb ist eine äußerst vielseitige und gut ausgestattete Datenbank. Da sie wirklich multimodell ist, kann sie jedem Zweck dienen, den die meisten Entwickler benötigen würden, zusammen mit Volltext- und georäumlichen Abfragen. Während unsere Nutzung von ArangoDb kaum an der Oberfläche gekratzt hat, wissen wir, dass die Macht, die sie bringen kann, immer da ist, wenn wir sie brauchen. Die AQL-Sprache ist ziemlich klar, obwohl es eine Weile dauern kann, bis man vollständig versteht, wie man Ergebnisse aktualisiert oder formt, wie man sie benötigt, und die verschiedenen Möglichkeiten, wie man die Daten filtern kann, bedeutet oft, dass man zurückkommen und Abfragen neu gestalten muss, wenn die Daten wachsen.“

- ArangoDB Bewertung, Sky R.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die GUI stürzt manchmal ab. Außerdem ändert sich die Position der Knoten jedes Mal, wenn ein Graph neu geladen wird, was es schwer macht, zu folgen. Ich frage mich, warum für diese Visualisierung der Zufallssamen nicht festgelegt ist.“

- ArangoDB Bewertung, Arman I.

4. Kibana

Elastic’s Kibana bietet eine flexible Analyse- und Visualisierungsplattform. Es bietet eine Echtzeitzusammenfassung und Diagramme von Streaming-Daten innerhalb einer intuitiven Benutzeroberfläche für verschiedene Benutzer. Die Plattform ermöglicht es Ihnen auch, Dashboards einzubetten und Berichte sofort zu teilen.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Eine der herausragenden Funktionen des Elastic Stack, die ich besonders schätze, ist seine Fähigkeit, Daten nahtlos in großem Maßstab zu verarbeiten und gleichzeitig eine Vielzahl leistungsstarker Funktionen anzubieten. Die Such- und Analysefähigkeiten des Elastic Stack sind außergewöhnlich. Mit Elasticsearch als Kernkomponente liefert es blitzschnelle Suchergebnisse und führt komplexe Analysen auf großen Datenmengen mit beeindruckender Effizienz durch. Ob beim Durchsuchen großer Mengen an Textinformationen, beim Aggregieren und Visualisieren von Daten oder beim Durchführen fortgeschrittener Analysen, die Suchfunktionalität des Elastic Stack ist äußerst robust und flexibel.“

- Kibana Bewertung, Vijaya Kumar N.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die Benutzeroberfläche ist etwas alt. Es gibt keine KI-Unterstützung im Elastic Stack, einschließlich Logstash und Kibana. Sie müssen an der Benutzeroberfläche (UI) arbeiten, um den Stand zu erreichen, an dem sich die Nutzung ausweitet.“

- Kibana Bewertung, Rajat J.

5. DataStax

DataStax’s Astra DB Vektordatenbanken bieten Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), Echtzeit-Datenpipelines und Integrationen zur Bereitstellung von KI-Anwendungen. Es treibt KI-Anwendungen mit skalierbaren Daten und produktionsbereiten Vektordatentools an, während es sich nahtlos in die Tech-Stacks der Entwickler integriert.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Der Kundensupport war von Anfang an großartig. DataStax möchte, dass Sie mit Ihrem Projekt erfolgreich sind.“

- DataStax Bewertung, Jan S.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die Dokumentation ist etwas mangelhaft, wird aber durch direkten Support ausgeglichen.“

- DataStax Bewertung, Reinaldo G.

Lassen Sie verborgene Muster hervortreten

Graphdatenbanken ermöglichen es Ihnen, komplexe Beziehungen und Datennetze zu verwalten. Sie können effizient Verbindungen abbilden und navigieren und zuvor verborgene Muster finden.

Dies macht Graphdatenbanken für verschiedene Operationen geeignet, bei denen Beziehungen zwischen Daten von entscheidender Bedeutung sind, wie z.B. bei der Betrugserkennung.

Erfahren Sie mehr über NoSQL-Datenbankdesign und -managementansatz und erkunden Sie die Funktionen und Vorteile, eine solche zu haben.