Beste Graphdatenbanklösungen

Was sind Graphdatenbanken?

Warum Graphdatenbanken verwenden?

Wer verwendet Graphdatenbanken?

Funktionen von Graphdatenbanken

Graphdatenbanklösungen verfügen in der Regel über die folgenden Funktionen.

Datenbankerstellung und -wartung — Graphdatenbanken ermöglichen es Benutzern, einfach eine oder mehrere Datenbanken zu erstellen und zu pflegen.

CRUD-Operationen — Ein Akronym für erstellen, lesen, aktualisieren und löschen, CRUD-Operationen definieren grundlegende Operationen vieler Datenbanken. Graphdatenbanken sollten in der Lage sein, diese Operationen auszuführen und können dies normalerweise mit ähnlicher Fähigkeit wie der bekannteste CRUD-orientierte Datenbanktyp, relational.

Skalierbarkeit und Flexibilität — Graphdatenbanken können mit den Geschäftsanforderungen wachsen und sich erweitern. Im Gegensatz zu einigen anderen Datenbanklösungen können sie schneller skalieren, ohne sich um eine strikte Datenorganisation sorgen zu müssen, sondern verlassen sich stattdessen auf die Entwicklung von Beziehungen zwischen neuen und bestehenden Knoten.

Vereinfachte Abfragen — Graphdatenbanken können einige größere Abfragekomplexitäten überspringen, indem sie Dinge wie Fremdschlüssel, verschachtelte Abfragen und Join-Anweisungen zugunsten direkter oder transitiver Beziehungen umgehen.

Betriebssystemkompatibilität — Graphdatenbanken erfordern kein spezifisches Betriebssystem, um zu laufen, was sie zu einer flexiblen Wahl für jedes Betriebssystem macht.

Trends im Zusammenhang mit Graphdatenbanken

Graph vs. relational — Die Diskussion Graphdatenbank vs. relationale Datenbank ist ein fortlaufender Konfliktpunkt für Datenbankbenutzer und -administratoren gleichermaßen. Graphdatenbanken eignen sich im Allgemeinen besser für flüssigere Datenabfragen mit einfacherer Abfragesyntax und sind im Allgemeinen besser darin, ohne die Notwendigkeit, neue oder spezifische Schemata vorzubereiten, zu skalieren. Aber die Schema-Rigidität und Daten-Normalisierung von relationalen Datenbanken kann in einigen Anwendungsfällen äußerst vorteilhaft sein, und sie sind auch im Allgemeinen besser geeignet für die Implementierung und Durchsetzung von Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien.

Potenzielle Probleme mit Graphdatenbanken

Sicherheit und Datenschutz — Wie oben angedeutet, können Graphdatenbanken mit Sicherheits- und Datenschutzsituationen zu kämpfen haben. Sie erfordern strengere Implementierungen von Sicherheits- und Zugriffsmaßnahmen. Da Graphdatenbanken mehr auf die Abbildung von Beziehungen ausgerichtet sind, kann diese Struktur auch auf eine Weise genutzt werden, die Datenschutzbedenken aufwerfen könnte, wie z.B. eine offenere Sicht auf einen Kunden oder Klienten zu offenbaren—und jeden anderen potenziellen Kunden oder Klienten, mit dem sie in Beziehung stehen. Unternehmen, die Graphdatenbanken implementieren, sollten besonders darauf achten, sowohl den Zugriff auf diese Datenbanken als auch die Datenbanken selbst zu sichern.

Datenintegritätsimplikationen — Graphdatenbanken vereinfachen die Art und Weise, wie Informationen sich auf andere Informationen beziehen. Indem sie die Beziehung verkürzen oder verdichten (im Vergleich zu, sagen wir, dem Durchlaufen zahlreicher Tabellen in einer relationalen Datenbank), ist es besonders wichtig, dass alle Daten in einer Graphdatenbank korrekt sind. Eine falsch ausgerichtete Beziehung kann direkt zu falschen Daten führen, im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank, wo falsche Daten auf ein Problem stoßen könnten, während einer verschachtelten Abfrage einen Fehler werfen und das Problem aufdecken. Daher ist bei der Verwendung von Graphdatenbanken die Datenintegrität von besonders hoher Bedeutung.

Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Graphdatenbanken

Viele Gespräche über Graphdatenbanken werden durch eine oder beide der folgenden Alternativen kontextualisiert.

RDF-Datenbanken — Eine Art von Graphdatenbank, Resource Description Framework (RDF) oder Triplestore-Datenbanken funktionieren nach dem Konzept, Daten als Tripel zu speichern. Tripel—in einem „Subjekt–Prädikat–Objekt"-Format—werden speziell verwendet, um die Beziehung zwischen zwei Dingen zu beschreiben.

Relationale Datenbanken — Relationale Datenbanken—die standardmäßigen „Zeilen und Spalten"-Datenspeicher—waren seit ihrer Einführung der Standard für Datenbanken. Sie bringen eine deutlich rigidere Struktur mit sich als Graphdatenbanken, was äußerst vorteilhaft sein kann, um große Mengen ähnlicher Daten zu verfolgen, aber es könnte komplizierter machen, Beziehungen zwischen diesen Daten zu verfolgen.