Die 10 besten Graph-Datenbanklösungen zum Ausprobieren

Graphdatenbanken speichern stark vernetzte, dichte Daten und verarbeiten Abfragen effizient. Aber wissen Sie, wann Sie welche Graphdatenbank verwenden sollten? Lesen Sie, um mehr zu erfahren.

„Daten sind das neue Öl.“ Das Wachstum eines Unternehmens hängt davon ab, wie es Daten effektiv speichert und nutzt. Jeden Tag werden 2,5 Quintillionen Bytes an Daten generiert. Wir brauchen also fehlertolerante Systeme und Warehouses, in denen Daten effektiv gespeichert und verwaltet werden können. Zunächst wurden relationale Datenbanken verwendet.

Aber im Laufe der Zeit änderten sich Menge und Art der Daten schnell. Daher bestand die Notwendigkeit, Video, Audio, Bilder usw. zu speichern. Dies war der Auslöser für die Entwicklung von SQL, NoSQL-Datenbanken, Hadoop, Graphdatenbanken usw. Jede hat ihre eigenen Anwendungsfälle und befasst sich mit unterschiedlichen Datenformaten. Graphdatenbanken wurden entwickelt, um Operationen mit Daten zu vereinfachen und um sie effektiv zu speichern.

Graphdatenbanken

Ein Graph ist eine Datenstruktur, die in Form von Knoten und Kanten dargestellt wird. Eine Datenbank ist eine Sammlung von Tabellen, die Daten und die Beziehungen zwischen den Daten speichern. Eine Graphdatenbank ist eine Datenbank, die Daten in Knoten und die Beziehungen innerhalb von Daten in Form von Kanten speichert. Graphdatenbanken helfen bei der Bearbeitung von Echtzeitabfragen und verwalten viele-zu-viele-Beziehungen zwischen Entitäten effektiv.

Beliebte Diagrammdatenmodelle umfassen Eigenschaftsdiagramme und RDF-Diagramme. Analysen und Abfragen werden hauptsächlich mithilfe von Eigenschaftsdiagrammen durchgeführt. Die Datenintegration erfolgt mithilfe von RDF-Diagrammen. Der Unterschied zwischen Eigenschafts- und RDF-Graphen besteht darin, dass RDF-Graphen in Form von Tripeln dargestellt werden, dh Subjekt, Prädikat und Objekt.

Graphdatenbanken speichern Daten in Knoten und die Beziehung zwischen den Daten in Form von Kanten zwischen den Knoten. Die Kanten im Diagramm können gerichtet (unidirektional) oder ungerichtet (bidirektional) sein.

Die Abfrageverarbeitung erfolgt durch Durchlaufen des Graphen. Zur effektiven Beantwortung von Anfragen werden Graph-Traversal-Algorithmen eingesetzt, die dabei helfen, den Weg von einem Knoten zum anderen, den Abstand zwischen den Knoten, das Auffinden von Mustern, Schleifen innerhalb des Graphen und die Möglichkeit zur Bildung von Clustern usw. zu finden.

Anwendungen von Graphdatenbanken

Graphdatenbanken werden in der Betrugserkennung verwendet. Die Knoten/Entitäten könnten Namen, Adressen, Geburtsdatum usw. von Personen und einige betrügerische IP-Adressen, Gerätenummern usw. sein. Wenn ein betrügerischer Knoten mit einem nicht betrügerischen Knoten interagiert, werden Verbindungen zwischen ihnen gebildet und als markiert verdächtig.

Social-Media-Websites verwenden Diagrammdatenbanken, um Empfehlungen der Personen anzuzeigen, mit denen wir uns möglicherweise verbinden möchten, und die Inhalte, die wir anzeigen möchten. Dies geschieht mit Hilfe von Graphtraversalen in der Datenbank.

Netzwerk-Mapping und Infrastrukturmanagement, Konfigurationselemente usw. werden ebenfalls mithilfe von Graphdatenbanken effektiv gespeichert und verwaltet.

Graphdatenbank vs. relationale Datenbank

In einer Graphdatenbank werden Tabellen mit Zeilen und Spalten durch Knoten und Kanten ersetzt. Die Beziehungen zwischen Daten werden auf Kanten in einer Graphdatenbank gespeichert.

Eine relationale Datenbank speichert Beziehungen zwischen Tabellen mithilfe von Fremdschlüsseln und anderen Tabellen. Das Extrahieren von Daten oder Abfragen ist einfach und erfordert keine komplexen Joins in einer Graphdatenbank, aber das ist bei relationalen Datenbanken nicht der Fall.

Relationale Datenbanken eignen sich am besten für Anwendungsfälle mit Transaktionen, während Graphdatenbanken für beziehungsintensive und datenintensive Anwendungen geeignet sind.

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Graphdatenbanken unterstützen strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten, während relationale Datenbanken ein festes Schema haben müssen.

Graphdatenbanken erfüllen dynamische Anforderungen, während relationale Datenbanken im Allgemeinen für bekannte und statische Probleme verwendet werden.

Graph vs. relationale Datenbanken

Sehen wir uns nun die besten Lösungen für Graphdatenbanken an.

Cayley

Cayley ist eine Open-Source-Grafikdatenbank, die von Apache 2.0 entwickelt wurde. Es wurde mit Go erstellt und arbeitet mit verknüpften Daten. Cayley ist die Datenbank, die beim Aufbau von Googles Freebase und Knowledge Graph verwendet wird. Es unterstützt mehrere Abfragesprachen wie MQL und Javascript mit einem Gremlin-basierten Diagrammobjekt.

Es ist einfach zu bedienen, schnell und modular aufgebaut. Es kann verschiedene Backend-Speicher wie LevelDB, MongoDB und Bolt integrieren und mit ihnen interagieren. Es unterstützt verschiedene APIs von Drittanbietern, die in mehreren Sprachen geschrieben sind, wie Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript und Clojure. Es kann in Docker und Kubernetes bereitgestellt werden. Die Schlüsselbereiche, in denen Cayley eingesetzt wird, sind Informationstechnologie, Computersoftware und Finanzdienstleistungen.

Amazon Neptun

Amazon Neptune ist dafür bekannt, dass es bei stark vernetzten Datensätzen außergewöhnlich gut abschneidet. Es ist zuverlässig, sicher, vollständig verwaltet und unterstützt offene Graph-APIs. Es kann Milliarden von Beziehungen speichern und Daten mit extrem geringer Latenz von einigen Millisekunden abfragen.

Das Datenmodell des Neptun-Graphen besteht aus 4 Positionen, nämlich Subjekt (S), Prädikat (P), Objekt (O) und Graph (G). Jede dieser Positionen wird verwendet, um die Position des Quellenknotens, des Zielknotens, die Beziehung zwischen ihnen und ihre Eigenschaften zu speichern.

Es verwendet auch einen Cache, der die Ausführung von Leseabfragen beschleunigt. Die Daten werden in Form von DB-Clustern gespeichert. Jeder Cluster besteht aus einer primären DB-Instance und Read Replicas von DB-Instances. Neptune ist sehr sicher, da es IAM-Authentifizierung, SSL-Zertifizierung und Protokollüberwachung verwendet. Es ist auch einfach, Daten aus anderen Quellen in Amazon Neptune zu migrieren. Es stellt auch Ausfallsicherheit sicher, indem es Replikate und regelmäßige Sicherungen erstellt. Einige Unternehmen, die Neptune verwenden, sind Herren, Onedot, Juncture und Hi Platform.

Neo4j

Neo4j ist eine skalierbare, sichere, bedarfsgesteuerte und zuverlässige Graphdatenbank. Neo4j wurde mit Java erstellt, wobei Cypher als Abfragesprache verwendet wurde. Es verwendet das Bolt-Protokoll und alle Transaktionen erfolgen über einen HTTP-Endpunkt. Es ist viel schneller bei der Beantwortung von Abfragen im Vergleich zu anderen relationalen Datenbanken. Es hat nicht den Overhead komplexer Verknüpfungen und seine Optimierungen funktionieren gut, wenn der Datensatz groß und hochgradig verbunden ist. Es bietet den Vorteil der Diagrammspeicherung zusammen mit den ACID-Eigenschaften einer relationalen Datenbank.

Neo4j unterstützt verschiedene Sprachen wie Java, .NET, Node.js, Ruby, Python usw. mit Hilfe von Treibern. Es wird auch in Graph Data Science-, Analyse- und Machine-Learning-Workflows verwendet. Neo4j Aura DB ist eine fehlertolerante und vollständig verwaltete Cloud-Graph-Datenbank. Unternehmen wie Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung usw. verwenden Neo4j.

ArangoDB

ArangoDB ist eine Open-Source-Datenbank mit mehreren Modellen. Der Multi-Modell-Ansatz ermöglicht es Benutzern, die Daten in jeder Abfragesprache ihrer Wahl abzufragen. Die Knoten und Kanten von ArangoDB sind JSON-Dokumente. Jedes Dokument hat eine eindeutige ID. Beziehungen zwischen zwei Knoten werden in Form von Kanten angezeigt, und ihre eindeutigen IDs werden gespeichert. Seine gute Leistung ist auf das Vorhandensein eines Hash-Index zurückzuführen.

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Traversals, Joins und Suchen in den Datenbanken wurden verbessert. Es hilft beim Entwerfen, Skalieren und Anpassen an verschiedene Architekturen. Es spielt eine wichtige Rolle bei komplexen datenwissenschaftlichen Aufgaben wie Merkmalsextraktion und erweiterter Suche.

ArrangoDB kann in einer Cloud-basierten Umgebung ausgeführt werden und ist mit Mac OS, Linux und Windows kompatibel. LDAP-Authentifizierung, Datenmaskierung und Verschlüsselungsalgorithmen gewährleisten die Sicherheit der Datenbank. Es wird in den Bereichen Risikomanagement, IAM, Betrugserkennung, Netzwerkinfrastruktur, Empfehlungsmaschinen usw. verwendet. Accenture, Cisco, Dish und VMware sind einige Organisationen, die ArangoDB verwenden.

DataStax

DataStax ist eine NoSQL-Cloud-Datenbank als Service, die auf Apache Cassandra basiert. Es ist hochgradig skalierbar und verwendet eine Cloud-native Architektur. Es ist zuverlässig und sicher. Jedes in einem DataStax gespeicherte Dokument hat einen Index, der beim einfachen Suchen und schnellen Abrufen von Daten hilft. Shards werden über den indizierten Daten erstellt. Verschiedene Datenquellen können verwendet werden, um Anwendungen mit Datastax Enterprise-Tools, Kafka und Docker zu erstellen.

Die aus Quellen gesammelten Daten werden an ein Hadoop-Ökosystem und DataStax gesendet. Hadoop verwaltet Sicherheit, Betrieb, Datenzugriff und Verwaltung durch Interaktion mit DataStax. Die Daten werden mithilfe von Entwicklungs- und Betriebstools von Datastax verfeinert.

Die analysierten Informationen werden dann für statistische Analysen, Unternehmensanwendungen, Berichte usw. verwendet. Da es Cloud-basiert ist, zahlen Kunden für das, was sie verwenden, und die Preise sind angemessen. Verizon, CapitalOne, TMobile und Overstock sind einige Unternehmen, die DataStax verwenden.

DB orientieren

OrientDB ist eine Diagrammdatenbank, die Daten effektiv verwaltet und dabei hilft, visuelle Darstellungen für die Präsentation von Daten zu erstellen. Es handelt sich um eine Graphdatenbank mit mehreren Modellen, die mit Java erstellt wurde. Es speichert Daten in Form von Schlüssel-Wert-Paaren, Dokumenten, Objektmodellen usw. Es besteht aus drei wesentlichen Komponenten: Graph-Editor, Studio-Abfrage und Befehlszeilenkonsole.

Ein Grafikeditor wird verwendet, um Daten zu visualisieren und mit ihnen zu interagieren. Die Studio-Abfrageschnittstelle wird verwendet, um Abfragen auszuführen und die Ausgabe sofort in einem Bild- und Tabellenformat bereitzustellen. Die Befehlszeilenkonsole wird verwendet, um Daten von OrientDB abzufragen. Es hat eine verteilte Architektur mit mehreren Servern, die Lese- und Schreibvorgänge ausführen können. Replikatserver werden zum Ausführen von Lese- und Abfragevorgängen verwendet. Es unterstützt die Indizierung und ist auch ACID-konform. Einige der Unternehmen, die OrientDB verwenden, sind Comcast Corporation und Blackfriars Group.

Dgraph

Dgraph ist eine Cloud-Graph-Datenbank, die GraphQL unterstützt. Es wurde mit Go erstellt. Es minimiert die Netzwerkaufrufe und reduziert die Latenz durch Maximierung der gleichzeitigen Abfrageverarbeitung. Die nahtlose Integration von Dgraph mit GraphQL hilft bei der einfachen Entwicklung von GraphQL-Backend-Anwendungen.

Eine GraphQL-Mutation wird durch eine Lambda-Funktion geleitet, die mit der Datenbank und einer Datenpipeline interagiert. Dies vereinfacht die Abfrageverarbeitung. Es ist horizontal skalierbar, d. h. die Anzahl der Ressourcen wird mit zunehmenden Abfragen und Daten erhöht. Es bietet verschiedene Funktionen wie JWT-basierte Autorisierung, Datenvisualisierung, Cloud-Authentifizierung, Datensicherungen usw. Einige Organisationen, die Dgraph verwenden, umfassen Intuit, Intel und Factset.

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Tigergraph

Tigergraph ist eine Datenbank für Eigenschaftsgraphen, die mit C++ entwickelt wurde. Es ist hochgradig skalierbar und führt erweiterte Analysen für stark vernetzte Daten durch. Es verwendet eine native Graphstruktur zum Speichern von Daten und eine Graphverarbeitungs-Engine zum Verarbeiten von Daten. Die Datenbank wird auf der Festplatte und im Arbeitsspeicher gespeichert und verwendet außerdem einen CPU-Cache zum schnellen Abrufen. Es nutzt die Map Reduce-Funktion zur parallelen Datenverarbeitung.

Es ist extrem schnell und skalierbar. Es führt parallele Berechnungen durch und bietet Echtzeit-Updates. Es verwendet Datenkomprimierungstechniken und komprimiert die Daten um das 10-fache. Es partitioniert die Daten automatisch serverübergreifend und erspart dem Benutzer die Zeit und Mühe, die erforderlich sind, um Daten manuell zu fragmentieren. Es wird zur Betrugserkennung in Haushalten, im Lieferkettenmanagement und zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung eingesetzt. JPMorgan Chase, Intuit und United Health Group sind einige Organisationen, die Tigergraph verwenden.

AllegroGraph

AllegroGraph verwendet die Entity-Event Knowledge Graph-Technologie, um Analysen und Entscheidungen für stark vernetzte, komplexe und dichte Daten durchzuführen. Die Daten werden im JSON- und JSON-LD-Format in den Knoten des Diagramms gespeichert. Es verwendet die REST-Protokollarchitektur. Es verarbeitet auch extrem große Datensätze, indem es die Daten basierend auf bestimmten Kriterien fragmentiert und auf mehrere Wissensdatenbank-Repositories verteilt.

Dies ist aufgrund der FedShard-Funktion der AllegroGraph-Datenbank möglich. Die Ausführung von Abfragen erfolgt durch Kombination der Föderationen mit Wissensdatenbank-Repositories. Es unterstützt XML-Schematypen und verwendet dreifache Indizes. Es speichert Geodaten wie Breiten- und Längengrade und zeitliche Daten wie Datum, Zeitstempel usw. Es ist auch mit Windows, Mac und Linux kompatibel. Es wird in der Betrugserkennung, im Gesundheitswesen, bei der Identifizierung von Einheiten, der Risikovorhersage usw. verwendet.

Sternenhund

Stardog ist eine Graphdatenbank, die eine Graphdatenvirtualisierung durchführt und Daten aus Data Warehouses und Data Lakes verknüpft, ohne die Daten physisch an einen neuen Speicherort zu kopieren. Stardog basiert auf offenen RDF-Standards. Es unterstützt strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Diese Art der Materialisierung durch Stardog bietet Flexibilität. Es ist die einzige Graphdatenbank, die Wissensgraphen und Virtualisierung kombiniert.

Stardog verwendet eine von KI unterstützte Inferenz-Engine, um Abfrageausgaben effizient zu verarbeiten und bereitzustellen. Es ist eine ACID-konforme Graphdatenbank. Gleichzeitige Lese- und Schreibvorgänge werden unterstützt. Aufgrund der „State-of-the-Art“-Architektur bewältigt es komplexe Anfragen mit Leichtigkeit. Es wird im IT Asset Management, Data Management & Analytics eingesetzt und bietet Hochverfügbarkeit. Einige Unternehmen, die Stardog verwenden, sind Cisco, eBay, NASA und Finra.

Letzte Worte

Graphdatenbanken helfen, viele-zu-viele-Beziehungen einfach abzufragen und Daten effektiv zu speichern. Sie sind skalierbar, sicher und können in viele Tools, APIs und Sprachen von Drittanbietern integriert werden. In den letzten Jahren wurden sie in die Cloud integriert und bieten die beste Leistung.

Sie vereinfachen komplexe Verknüpfungen in einfache Abfragen, was es für die Entwickler zu einer leichten Aufgabe macht. Auch datenintensive Aufgaben wie IoT und Big Data sind Graphdatenbanken. Diese werden sich weiterentwickeln und in Zukunft sicherlich auf andere Anwendungsfälle ausdehnen.

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