Migliori soluzioni di database a grafo
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Cosa sono i Database a Grafo?
I database a grafo sono progettati per rappresentare le relazioni (archi) tra punti dati (nodi). Meno rigidi strutturalmente rispetto ai database relazionali, i database a grafo permettono ai nodi di avere una moltitudine di archi; cioè, non c'è limite al numero di relazioni che un nodo può avere. (Un esempio di questo è nella sezione seguente.) Inoltre, ogni arco può avere molteplici caratteristiche che lo definiscono. Non c'è un limite formale—né una standardizzazione—su quanti archi ogni nodo possa avere, né su quante caratteristiche un arco possa avere. I database a grafo possono anche contenere molti pezzi di informazione diversi che non sarebbero necessariamente correlati normalmente.
Ogni nodo è definito da pezzi di informazione chiamati proprietà. Le proprietà potrebbero essere nomi, date, numeri di identificazione, descrittori di base o altre informazioni—qualsiasi cosa che descriva il nodo stesso. I nodi sono connessi da archi, che possono essere diretti o indiretti. Come nella teoria dei grafi matematica, un arco indiretto è bidirezionale; cioè, una relazione può essere portata dal nodo A al nodo B, e dal nodo B al nodo A. Un arco diretto, tuttavia, ha significato solo in una direzione, diciamo dal nodo B al nodo A.
Vantaggi Chiave dei Database a Grafo
- Organizzare una varietà di dati senza strutture rigide
- Offrire scalabilità e adattamento flessibili intrinsecamente
- Descrivere simultaneamente numerose caratteristiche delle relazioni dei dati
Perché Usare i Database a Grafo?
I database a grafo sono ideali per memorizzare e recuperare informazioni che sono indipendenti ma correlate in molti modi. Ad esempio, supponiamo che un utente voglia mappare un gruppo di amici. Ogni amico sarebbe un nodo, con archi tra ogni amico con una caratteristica "amici". Ma, supponiamo che due di quegli amici siano colleghi di lavoro; allora, il loro arco avrebbe anche una caratteristica "colleghi". Gli archi possono ottenere ulteriori definizioni aggiungendo interessi comuni, esperienze personali, e così via.
Poiché i database a grafo sono, per progettazione, più adatti a organizzare ampi set di dati attraverso i quali non ci sono relazioni uniformi o tipi di dati, possono essere strumenti inestimabili per la mappatura sociale, la gestione dei dati master, la creazione di grafi di conoscenza/ontologia, la mappatura delle infrastrutture, i motori di raccomandazione e altro ancora. Un'azienda potrebbe impostare ogni nodo come uno dei loro prodotti, e lasciare che gli archi disegnino relazioni di raccomandazione basate su quale prodotto un consumatore potrebbe acquistare. Potrebbe anche mappare le relazioni tra contatti, dipartimenti e altro.
I database a grafo sono flessibili e scalabili per progettazione, quindi un utente aziendale non avrebbe bisogno di conoscere un caso d'uso esatto o completo per un database a grafo prima di crearlo. Espandere un database a grafo è una questione di aggiungere nuovi nodi e qualsiasi potenziale arco che potrebbe essere associato a loro.
Chi Usa i Database a Grafo?
Come altri database, i database a grafo sono principalmente mantenuti da un amministratore di database o da un team. Detto ciò, a causa della loro ampia copertura, i database a grafo sono spesso accessibili da diverse organizzazioni all'interno di un'azienda. Sviluppo, IT, fatturazione e altro avrebbero tutti validi motivi per aver bisogno di accedere ai database a grafo, a seconda dei loro usi assegnati all'interno dell'azienda.
Caratteristiche dei Database a Grafo
Le soluzioni di database a grafo avranno tipicamente le seguenti caratteristiche.
Creazione e manutenzione del database — I database a grafo permettono agli utenti di costruire e mantenere facilmente un database.
Operazioni CRUD — Un acronimo per creare, leggere, aggiornare e cancellare, le operazioni CRUD delineano le operazioni di base di molti database. I database a grafo dovrebbero essere in grado di eseguire queste operazioni e di solito possono con capacità simile al tipo di database più noto orientato a CRUD, il relazionale.
Scalabilità e flessibilità — I database a grafo possono crescere ed espandersi con i requisiti aziendali. A differenza di alcune altre soluzioni di database, possono scalare più rapidamente con meno preoccupazioni riguardo all'organizzazione rigorosa dei dati, affidandosi invece allo sviluppo di relazioni tra nuovi ed esistenti nodi.
Query semplificate — I database a grafo possono saltare alcune complessità di query più grandi, bypassando cose come chiavi esterne, query annidate e istruzioni di join a favore di relazioni dirette o transitive.
Compatibilità con il sistema operativo — I database a grafo non richiedono un sistema operativo specifico per funzionare, rendendoli una scelta flessibile per qualsiasi sistema operativo.
Tendenze Relative ai Database a Grafo
Grafo vs. relazionale — La discussione tra database a grafo e database relazionali è un punto di conflitto continuo per gli utenti e gli amministratori di database. I database a grafo generalmente si prestano a query di dati più fluide con una sintassi di query più semplice, e sono generalmente migliori nel scalare senza dover preparare nuovi o specifici schemi. Tuttavia, la rigidità dello schema e la normalizzazione dei dati dei database relazionali possono essere estremamente vantaggiose in alcuni casi d'uso, e sono anche generalmente più adatte all'implementazione e all'applicazione di politiche di sicurezza e privacy.
Problemi Potenziali con i Database a Grafo
Sicurezza e privacy — Come accennato sopra, i database a grafo possono avere difficoltà con situazioni di sicurezza e privacy. Richiedono implementazioni più rigorose di misure di sicurezza e accesso. Poiché i database a grafo sono più orientati alla mappatura delle relazioni, quella struttura può anche essere utilizzata in modi che potrebbero sollevare preoccupazioni sulla privacy, come rivelare una visione più esplicita di un cliente o cliente potenziale—e di ogni altro potenziale cliente o cliente a cui sono correlati. Le aziende che implementano database a grafo dovrebbero prestare particolare attenzione a proteggere sia il modo in cui questi database sono accessibili, sia i database stessi.
Implicazioni sull'integrità dei dati — I database a grafo semplificano i modi in cui le informazioni si relazionano ad altre informazioni. Facendo ciò, accorciando o condensando la relazione (rispetto, ad esempio, al traversare numerose tabelle in un database relazionale), è particolarmente vitale che tutti i dati in un database a grafo siano accurati. Una relazione allineata in modo errato può portare direttamente a dati errati, a differenza di un database relazionale dove dati impropri potrebbero incontrare un ostacolo durante una query annidata, generare un errore e rivelare il problema. Quindi, nell'uso dei database a grafo, l'integrità dei dati è di particolare importanza.
Software e Servizi Relativi ai Database a Grafo
Molte conversazioni sui database a grafo sono contestualizzate da una o entrambe le seguenti alternative.
Database RDF — Un tipo di database a grafo, i database del framework di descrizione delle risorse (RDF) o triplestore funzionano attorno al concetto di memorizzare dati come triple. Le triple—in un formato "soggetto–predicato–oggetto"—sono usate specificamente per descrivere la relazione tra due cose.
Database relazionali — I database relazionali—gli archivi di dati "righe e colonne" standard—sono stati lo standard per i database praticamente sin dalla loro nascita. Portano con sé una struttura significativamente più rigida rispetto ai database a grafo, che può essere estremamente vantaggiosa per tracciare grandi volumi di dati simili ma potrebbe rendere più complicato seguire le relazioni tra quei dati.
