Saturs
- Kas ir grafiku datu bāze?
- Kā darbojas grafiku datu bāze?
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
- Atšķirība starp grafiku datu bāzēm un relāciju datu bāzēm
- Grafiku datu bāzes gadījumu izpēte
- Kopsavilkums
Avots: Nongpimmy / Dreamstime.com
Izņemšana:
Diagrammu datu bāzes izmanto tīkla koncepcijas, lai apstrādātu datus daudz ātrāk un efektīvāk nekā tradicionālās datu bāzes.
Mūsdienu datu balstītas lietojumprogrammas lielā mērā ir atkarīgas no attiecīgajām atziņām, kas iegūtas no milzīgajiem datu apjomiem, ar kuriem tās apstrādā katru dienu. Lai katru reizi gūtu labāku ieskatu, lietojumprogrammām jāspēj sarežģīt vaicājumus, un datu bāzei jāspēj adresēt sarežģītus vaicājumus. Tradicionālās RDBMS sistēmas, kas paļaujas uz SQL, nespēj apstrādāt ārkārtīgi sarežģītus vaicājumus. Grafiku datu bāzes ir spējušas atrisināt šo problēmu, jo tās paļaujas uz objektiem un attiecībām starp objektiem. Balstoties uz šo pieņēmumu, ir iespējams gūt dziļu ieskatu. Diagrammu datu bāzu izmantošana tomēr ir ierobežota, lai gan ir skaidri redzamas pazīmes, ka tai būs nozīmīga loma, jo uzņēmumi arvien vairāk un vairāk paļaujas uz ieskatiem sava biznesa nodrošināšanā. (Plašāku informāciju par datu bāzēm kopumā skatīt Ievads datu bāzēs.)
Kas ir grafiku datu bāze?
Lai saprastu diagrammu datu bāzes, izmantojiet šo piemēru:
Bils un viņa ģimene vēlas plānot atvaļinājumu vietā, kur tiek piedāvāti lieliski Āzijas virtuves ēdieni. Viņš ir sācis plānot agri, un viens no veidiem, kā atrast informāciju, protams, ir Google. Kaut arī informācija no Google ir ticama un laba, Bilam ir svarīgi iegūt pēc iespējas precīzāku informāciju. Tātad, viņš sāk lūgt savus draugus, paziņas un kolēģus. Pieņemsim, ka Bils jautā Ryanam, Sheena un Džonam, kuri ir viņa galvenie kontakti (1. kontakta līmenis). Visi trīs sola atbildēt, izmantojot informāciju, cik drīz vien iespējams. Raiens jautā savam draugam Gregam, kurš jautā savam brālēnam Martinam, kurš pāris reizes ir bijis Bangkokā. Martins iesaka visu savu iecienīto ēstuvju nosaukumus un detaļas Bangkokā, kas pazīstamas ar viņu Āzijas ēdieniem. Šī informācija tiek nodota atpakaļ Bilam.
Jūs tikko esat redzējis reālās dzīves sarežģīta vaicājuma piemēru, kura pamatā ir objekti un attiecības. Grafu datu bāze darbojas pēc tāda paša principa. Tas ir par tīklu, objektiem un to attiecībām tīklā.
Būtībā grafiku datu bāze spēj izveidot ārkārtīgi sarežģītus grafikus un sniedz ieskatu, ko SQL vaicājumu bāzes RDBMS sistēmas nespēj. Un tas ir unikālais grafiku datu bāzu pārdošanas punkts.
Kā darbojas grafiku datu bāze?
Iepriekš aprakstītais diagrammu datu bāzes apraksts sniedz zināmu ideju par principiem, kurus grafiku datu bāze piemēro, meklējot informāciju vai ieskatu. Būtībā tas šķērso objektu un attiecību tīklu, pamatojoties uz vaicājumu, un atgriež rezultātus.
Ja ņemam iepriekš minēto Bila piemēru, kā tad grafu datu bāze varētu veikt savu darbu? Acīmredzot piemērā ir daudz attiecību un mezglu. Ja mēs redzētu attiecību attālumu, tas izskatās šādi:
Rēķins = 0 (izcelsme)
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, ja nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Raiens = 1
Šeēna = 1
Jānis = 1
Gregs = 2
Martins = 3
Attālums starp sākumpunktu (nulle) un mezglu, kas sniedz informāciju, reālajā dzīvē varētu būt vēl lielāks - tas ir, kā darbojas tīkls.
Iedomājieties lietojumprogrammu, kurā ietverts vaicājums, pamatojoties uz Bila prasību. Tas būtu kaut kas līdzīgs:
Atrodiet visus draugus, kuri ir saistīti ar pieciem draugiem, kuriem patīk Āzijas ēdieni, kuri ir apmeklējuši Taizemi un dzīvo 5 jūdžu attālumā no Dalasas.
Tirgū ir pieejams ļoti daudz grafu datu bāzu, un Neo4j ir starp tām vispopulārākais. Neo4j savu popularitāti var attiecināt uz faktiem, ka tas ir gan efektīvs, gan atvērts avots. Tātad, kad vaicājat Neo4j, lai atrisinātu Bila problēmu, vaicājums varētu izskatīties šādi:
// atlasiet draugus un draugu draugus, Āzijas ēdiena atslēgas vārdu, Bangkokas atslēgvārdu, sakārtojiet pēc attiecību dziļuma
Virkne findFriendsQuery = "sākums n = mezgls (*), persona = mezgls ({userNode}) MATCH p = (persona) - (draugs) atdod atšķirīgu p secību pēc garuma (p)";
Balstoties uz vaicājumu, Neo4j gatavojas meklēt savā pieejamajā tīklā un atrast tuvākās atbilstības.
Atšķirība starp grafiku datu bāzēm un relāciju datu bāzēm
Galvenais punkts, kurā salīdzina relāciju datu bāzes un grafu datu bāzes, ir darījumu ātrums, tas ir, cik ātri tas var apstrādāt sarežģītu vaicājumu lielā datu kopā.
Emīls Eifrems, uzņēmuma Neo Technology izpilddirektors, kas atrodas aiz Neo4j, izmērīja gan relāciju, gan grafu datu bāzu veiktspēju pēc vairākiem parametriem. Vaicājums bija šāds: no 1000 lietotājiem ar katru lietotāju, kam ir 50 vai vairāk draugu, noskaidrojiet, vai viens lietotājs ir savienots ar citu ar 4 vai mazāk apiņiem. Rezultāti ir norādīti zemāk:
- Populārā atvērtā koda relāciju datu bāze vaicājuma apstrādei aizņēma 200 ms, bet grafu datu bāzei - 2 ms.
- Kad viens un tas pats vaicājums tika veikts uz 1 000 000 lietotāju bāzes, grafiku datu bāze aizņēma 2 ms, savukārt relāciju datu bāze bija jāpārtrauc pēc dažu dienu ilgas nebeidzamas apstrādes.
Galvenais iemesls, kāpēc relāciju datu bāzei bija nepieciešams tik ilgs laiks, lai apstrādātu vaicājumus, bija tas, ka tā meklēja datus par katru vaicājumā norādīto vārdu. Nav brīnums, ka tas prasīja tik ilgu laiku! Lielākā datu bāzē tas prasītu vēl ilgāku laiku. Grafiku datu bāze, no otras puses, aplūkos tikai tos ierakstus, kas ir tieši saistīti ar ierakstiem datu bāzē. Ja grafiku datu bāzei ir atļauts noteikts apiņu skaits, tad tā precīzi pieturas. Tas bija iemesls, kāpēc grafiku datu bāze salīdzinoši viegli varēja apstrādāt sarežģītus jautājumus par milzīgām datu kopām un sasniegt ātrākus rezultātus. (Lai uzzinātu vairāk par darbu ar datu bāzēm, skatiet Datu bāzes administrēšanas karjera 101. lpp.)
Grafiku datu bāzes gadījumu izpēte
Ir bijuši daudz veiksmīgu grafiku datu bāzu pielietojumu dažādās nozarēs. Lielie uzņēmumi ir rādījuši ceļu, veidojot savus pasaules klases produktus, izmantojot grafiku datu bāzes principus. Sākotnēji tika uzskatīts, ka, tā kā runa ir par mezgliem un attiecībām, dažas nozares, piemēram, sociālie mediji, varētu gūt labumu no tā. Tomēr no tā ir guvušas labumu arī citas nozares, piemēram, tiešsaistes iepazīšanās, ražošana un tiešsaistes darba portāli. Tālāk ir sniegti daži piemēri:
- ir veiksmīgi izmantojis grafiku datu bāzi, lai izveidotu savu pasaules klases produktu. Mūsdienās jūs varat meklēt informāciju, pārvietojoties pa visu savu draugu un viņu draugu tīklu utt.
- LinkedIn strādā pie tā daudz publiskotā ekonomiskā grafika. Ekonomiskais grafiks plāno nodrošināt piemērotas iespējas visiem tā lietotājiem, savienojot lietotājus ar uzņēmumiem un viņu profiliem līdz noteiktam līmenim.
- Ieteikumu sistēma, kas ir ļoti svarīgs rīks daudziem tiešsaistes mazumtirgotājiem, ir izmantojusi grafiku datu bāzes principus, lai sniegtu efektīvus, atbilstošus ieteikumus potenciālajiem patērētājiem. Ieteikumu meklētājprogrammas pamatā meklē klientus tīklā, kuri noteiktā laika posmā ir veikuši līdzīgus pirkumus, un pieņem, ka klientam, kurš pārlūko līdzīgus produktus, būs vienādas gaumes un izvēles.
Kopsavilkums
Izmantojot visu grafiku datu bāzu potenciālu, daudzi uzņēmumi joprojām turpina panākt tendenci. Tātad, būs jāpaiet nedaudz laika, līdz grafiku datu bāzes tiek plaši pieņemtas. Lai gan grafu datu bāzes potenciāls sarežģītu problēmu risināšanā vairs nav apšaubāms, relāciju datu bāzes pozīcija nekādā veidā netiek apdraudēta. Grafa datu bāzei vislabākais ir tas, ka to var piedāvāt kā atvērtā pirmkoda tehnoloģiju. Nozares var izmantot ieguvumus.