Beste Graphdatenbanklösungen
Graphdatenbanken verwenden topografische Datenmodelle, um Daten zu speichern. Diese Datenbanken verbinden spezifische Datenpunkte (Knoten) und erstellen Beziehungen (Kanten) in Form von Graphen, die dann vom Benutzer mit Abfragen abgerufen werden können. Knoten können Kunden, Unternehmen oder beliebige Daten darstellen, die ein Unternehmen aufzeichnen möchte. Kanten werden von der Datenbank gebildet, sodass Beziehungen zwischen Knoten vom Benutzer leicht verstanden werden können. Unternehmen können Graphdatenbanken nutzen, wenn sie Daten abrufen und keine Zeit damit verbringen möchten, diese in eindeutige Beziehungen zu organisieren. Große Unternehmen können komplexe Abfragen verwenden, um präzise und detaillierte Informationen über ihre Kunden- und Benutzerinformationen oder Produktverfolgungsdaten abzurufen, unter anderem. Datenbankadministratoren können hohe Datenwerte skalieren und dennoch nutzbare Modelle erstellen. Einige Unternehmen können sich dafür entscheiden, eine RDF-Datenbank zu betreiben, eine Art von Graphdatenbank, die sich auf das Abrufen von Tripeln konzentriert, oder Informationen, die in einer Subjekt-Prädikat-Objekt-Beziehung organisiert sind. Ähnliche Arten von Datenbanken umfassen Dokumentdatenbank-Tools, Schlüssel-Wert-Speicher-Tools, objektorientierte Datenbank-Tools und mehr. Entwickler, die nach einer kostengünstigen Lösung suchen, können sich kostenlose Datenbanksoftware ansehen.
Um in die Kategorie der Graphdatenbanken aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Daten speichern Daten in einem topografischen Schema aufzeichnen und darstellen Benutzern ermöglichen, die Daten mit einer Abfragesprache abzurufenBeste Graphdatenbanken auf einen Blick
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Mehr über Graphdatenbanken erfahren
Was sind Graphdatenbanken?
Graphdatenbanken sind dafür konzipiert, Beziehungen (Kanten) zwischen Datenpunkten (Knoten) darzustellen. Weniger strukturell starr als relationale Datenbanken, erlauben Graphdatenbanken, dass Knoten eine Vielzahl von Kanten haben können; das heißt, es gibt keine Begrenzung für die Anzahl der Beziehungen, die ein Knoten haben kann. (Ein Beispiel dafür finden Sie im folgenden Abschnitt.) Zusätzlich kann jede Kante mehrere Merkmale haben, die sie definieren. Es gibt keine formale Begrenzung—noch Standardisierung—für die Anzahl der Kanten, die jeder Knoten haben kann, noch für die Anzahl der Merkmale, die eine Kante haben kann. Graphdatenbanken können auch viele verschiedene Informationen enthalten, die normalerweise nicht unbedingt miteinander in Beziehung stehen würden.
Jeder Knoten wird durch Informationsstücke definiert, die Eigenschaften genannt werden. Eigenschaften könnten Namen, Daten, Identifikationsnummern, grundlegende Beschreibungen oder andere Informationen sein—alles, was den Knoten selbst beschreibt. Knoten sind durch Kanten verbunden, die gerichtet oder ungerichtet sein können. Wie in der mathematischen Graphentheorie ist eine ungerichtete Kante bidirektional; das heißt, eine Beziehung kann von Knoten A zu Knoten B und von Knoten B zu Knoten A getragen werden. Eine gerichtete Kante hingegen hat nur in eine Richtung Bedeutung, sagen wir von Knoten B zu Knoten A.
Wichtige Vorteile von Graphdatenbanken
- Organisieren Sie eine Vielzahl von Daten ohne starre Strukturen
- Bieten Sie flexible Skalierung und Anpassung von Natur aus
- Beschreiben Sie zahlreiche Datenbeziehungsmerkmale gleichzeitig
Warum Graphdatenbanken verwenden?
Graphdatenbanken sind ideal zum Speichern und Abrufen von Informationen, die unabhängig, aber auf mehrere Arten miteinander verbunden sind. Zum Beispiel, wenn ein Benutzer eine Gruppe von Freunden abbilden möchte. Jeder Freund wäre ein Knoten, mit Kanten zwischen jedem Freund mit der Eigenschaft „Freunde". Aber, sagen wir, zwei dieser Freunde sind Arbeitskollegen; dann hätte ihre Kante auch die Eigenschaft „Arbeitskollegen". Kanten können weiter definiert werden, indem gemeinsame Interessen, persönliche Erfahrungen und so weiter hinzugefügt werden.
Da Graphdatenbanken von Natur aus am besten geeignet sind, breite Datensätze zu organisieren, durch die es keine einheitlichen Beziehungen oder Arten von Daten gibt, können sie unschätzbare Werkzeuge für soziale Kartierung, Stammdatenmanagement, Wissensgraphen/Ontologie, Infrastrukturkartierung, Empfehlungssysteme und mehr sein. Ein Unternehmen könnte jeden Knoten zu einem seiner Produkte machen und Kanten Empfehlungsbeziehungen basierend darauf zeichnen lassen, welches Produkt ein Verbraucher möglicherweise kauft. Es könnte auch Beziehungen zwischen Kontakten, Abteilungen und mehr abbilden.
Graphdatenbanken sind von Natur aus flexibel und skalierbar, sodass ein Geschäftsanwender keinen genauen oder vollständigen Anwendungsfall für eine Graphdatenbank kennen muss, bevor er sie erstellt. Das Erweitern einer Graphdatenbank besteht darin, neue Knoten und alle potenziellen Kanten hinzuzufügen, die mit ihnen verbunden sein könnten.
Wer verwendet Graphdatenbanken?
Wie andere Datenbanken werden Graphdatenbanken hauptsächlich von einem Datenbankadministrator oder Team verwaltet. Das gesagt, aufgrund ihrer breiten Abdeckung werden Graphdatenbanken oft von mehreren Organisationen innerhalb eines Unternehmens genutzt. Entwicklung, IT, Abrechnung und mehr hätten alle berechtigte Gründe, auf Graphdatenbanken zugreifen zu müssen, abhängig von ihren zugewiesenen Verwendungen innerhalb des Unternehmens.
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.
