Графовые базы данных с пояснениями

В течение долгого времени «большие данные» были одним из слов, обозначающих продолжающуюся цифровизацию нашего общества. Широкая доступность больших объемов данных, однако, также ставит перед нами некоторые проблемы: Иными словами, быстро растущие, быстро меняющиеся и слабо структурированные объемы данных также требуют высокопроизводительных ИТ-решений, чтобы их можно было эффективно анализировать и использовать.

Одной из моделей баз данных, которая может обрабатывать сильно взаимосвязанную информацию, является графовая база данных. Она также дает ответ на проблемы классической реляционной базы данных, которая при работе с большими и сложными массивами данных быстро выходит за свои пределы. Графовые базы данных, таким образом, относятся к современным альтернативам баз данных, свободным от традиционного реляционного подхода, которые объединяются под общим термином NoSQL («Не только SQL»). Но как именно работает графовая база данных, и какие преимущества дает ее структура?

Как следует из названия, графовая база данных моделируется на основе графов. Эти графы представляют сложную, взаимосвязанную информацию, а также отношения внутри нее в наглядной форме, и хранят эти данные в виде большого, целостного набора данных. Графы состоят из узлов — четко обозначенных и идентифицируемых сущностей и объектов данных — и ребер. Последние включают отношения между объектами. Оба компонента визуально представлены в виде точек и линий. Ребра имеют начальную и конечную точки, а каждый узел всегда имеет определенное количество связей с другими узлами, входящих, исходящих или ненаправленных.

Устоявшимися концепциями для построения таких графовых баз данных являются маркированный граф свойств и система описания ресурсов (RDF): В первом случае определенные свойства присваиваются как узлам, так и ребрам. В системе описания ресурсов (RDF), между тем, моделирование графа регулируется с помощью троек и четверок. Тройки состоят из трех элементов по схеме узел-край-узел. Квады дополняют тройки дополнительной контекстной информацией, что облегчает организацию последних в группы.

Существует широкий спектр возможностей запросов, которые могут быть использованы при использовании графовой базы данных. Основной причиной этого является отсутствие единого языка запросов. В отличие от традиционных моделей, графовые базы данных полагаются на специальные алгоритмы для выполнения своей основной функции: упрощения и ускорения сложных запросов к данным.

Два наиболее важных алгоритма — это поиск в глубину и поиск в ширину: При поиске по глубине в каждом случае ищется следующий нижележащий узел, а при поиске по ширине происходит переход от слоя к слою. Эти алгоритмы позволяют находить паттерны графа, а также прямые и косвенные смежные узлы. Другие алгоритмы позволяют рассчитать кратчайший путь между двумя узлами, а также выявить клики (подмножества узлов) и горячие точки (информация, которая особенно сильно взаимосвязана). Одной из сильных сторон базы данных графов является то, что связи хранятся в самой базе данных, поэтому их не нужно вычислять в запросе. Это обеспечивает высокую скорость работы даже при сложных запросах.

Реляционные базы данных стали стандартом в области баз данных с момента их первого появления в 1970 году. В отличие от графовых баз данных, они работают на основе таблиц, которые организуют отношения наборов данных, называемых кортежами, в отдельные строки. В столбцах, между тем, могут быть проиллюстрированы характеристики с изменяющимися значениями атрибутов. За исключением структуры и состава, их функционирование также принципиально отличается от представления с помощью графов. Для того чтобы иметь возможность представлять и хранить отношения с сильно взаимосвязанной информацией, несколько таблиц должны быть трудоемко связаны и смещены друг с другом. При больших объемах данных это часто может оказаться трудоемким и дорогостоящим.

В то время как в табличных базах данных используется исключительно язык запросов SQL («структурированный язык запросов»), более современные базы данных NoSQL все больше отходят от этого языка запросов и связанной с ним реляционной концепции — подход, которому следуют и графовые базы данных, являющиеся членом семьи NoSQL. Наряду с графовыми базами данных, к этому семейству относится множество других моделей, таких как базы данных, ориентированные на ключи и значения, базы данных, ориентированные на столбцы, и базы данных, ориентированные на документы. Они в основном обрабатывают и хранят более структурированные и менее взаимосвязанные наборы данных.

Графовые базы данных могут использоваться во многих различных отраслях и целях. Они позволяют анализировать взаимосвязанную информацию, понимать, оценивать и делать полезными процессы и связи.

Типичным примером использования графовых баз данных является анализ взаимоотношений пользователей в социальных сетях или покупательского поведения пользователей в интернет-магазинах. На основе различных данных и отношений можно делать целевые предложения о товарах и друзьях, например, позволяя строить индивидуальные персональные и продуктовые сети. Предприятия также выигрывают от возможности создания комплексных профилей клиентов на основе информации из поисковых запросов, истории кликов и других компонентов. Графовые базы данных используются в управлении цепочками поставок для отслеживания всех процессов, начиная с проектирования и заканчивая продажами. Наконец, базы данных используются для оценки рисков, выявления мошенничества и отладки.

Прочность базы данных можно измерить с помощью четырех основных факторов: Целостность, производительность, эффективность и масштабируемость. Запрос данных должен стать быстрее и проще — основное назначение графовых баз данных можно примерно так сформулировать. Там, где реляционные базы данных достигают предела своих возможностей, графовая модель является особенно гибкой, поскольку сложность и количество данных не оказывают негативного влияния на процесс запроса в этой модели.

Кроме того, в графовой модели баз данных реальные факты могут храниться естественным образом. Используемая структура очень похожа на человеческое мышление, поэтому связи настолько четкие. Однако графовые базы данных не являются полным решением. Они ограничены, например, в том, что касается масштабируемости. Поскольку они в основном предназначены для одноуровневой архитектуры, рост представляет собой (математическую) проблему. Кроме того, до сих пор не существует единого языка запросов.

Обзор преимуществ и недостатков графовых баз данных:

Графовые базы данных не следует рассматривать в целом как абсолютно лучшую замену традиционным базам данных. Реляционные структуры остаются вполне разумными стандартными моделями, гарантирующими высокую целостность и стабильность данных и допускающими гибкое масштабирование. Как часто бывает, то же самое применимо и здесь: Все зависит от поставленной цели!

• Neo4j: Neo4j является самой популярной графовой базой данных и задумана как модель с открытым исходным кодом.
• Amazon Neptune: Эта база данных графов может использоваться с публичным облаком для Amazon Web Services и была выпущена в 2018 году как высокопроизводительная база данных.
• SAP Hana Graph: С SAP Hana разработчик SAP создал платформу, основанную на реляционной системе управления базами данных и дополненную интегрированной графо-ориентированной моделью SAP Hana Graph.
• OrientDB: Эта графовая база данных является одной из самых быстрых моделей, доступных в настоящее время.