Графовые базы данных: новый взгляд на данные

Содержание

• Что такое база данных графиков?
• Как работает база данных графиков
• Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
• Тематические исследования
• Case Study - Интернет-знакомства
• Case Study - Профессиональные сетевые сайты
• Факты и цифры из отрасли
• Заключение

Источник: Blueximages / Dreamstime.com

вынос:

Графические базы данных используются во многих отраслях промышленности благодаря их уникальной способности анализировать связи между частями данных.

Важность больших данных растет. Тем не менее, чтобы максимально использовать данные, компании должны быть в состоянии найти практические идеи из них. Чтобы найти глубокое понимание, должны быть как глубокие запросы, так и хорошая аналитика возвращаемых данных. Традиционные запросы SQL сталкиваются с ограничениями, когда речь идет о сложных, многоуровневых запросах, и это ограничивает цель компании по извлечению значимых данных.

Графовые базы данных позволили компаниям запускать сложные, многослойные запросы, на которые можно мгновенно отвечать, тогда как традиционные базы данных SQL затруднились бы отвечать на такие запросы. Сложные запросы возвращают беспрецедентную и ценную информацию. Графические базы данных используются во многих отраслях, таких как социальные сети, здравоохранение и онлайн-знакомства. Кажется, что графовая база данных предоставляет новый взгляд на данные.

Что такое база данных графиков?

Графическая база данных используется для хранения информации о различных объектах, сопоставления связей между объектами и запросов отношений между объектами. В этом отношении сущностями могут быть многие вещи, такие как люди, компании, животные и автомобили. Сущность может иметь определенные отношения с другой сущностью. Например, Мартин, сущность, является другом Джима, другой сущности. Мартин может владеть автомобилем BMW. В обоих примерах Мартин, Джим и БМВ - сущности с определенными отношениями между ними. «Мартин - друг Джима» означает, что дружба - это отношения между двумя сущностями. Точно так же «Мартин владеет BMW» означает, что право собственности - это отношения между Мартином и его BMW. На языке графической базы данных отношения называются ребрами. Отношения показаны в форме графа, и, следовательно, концепция называется базой данных графа. (Подробнее о базах данных графов см. В разделе Как базы данных графов переносят данные в сеть.)

Концепция графовой базы данных реализуется в таких отраслях, как здравоохранение, социальные сети и электронная коммерция. Примеры, приведенные ранее в этой статье, просты и понятны, но варианты использования, реализованные в отраслях, очень сложны. Возьмите пример сайта электронной коммерции, который предоставляет рекомендации для клиентов. Как веб-сайт предоставляет рекомендации по продукту, которые подходят для клиента? Как сайт узнает о потребностях и предпочтениях клиента? Ключ лежит в продукте, который просматривает клиент.Если клиент просматривает книгу по управлению персоналом, логика рекомендации сайта ищет других клиентов, которые просмотрели или купили эту книгу. В то же время логика также определяет другие похожие или связанные книги, которые просмотрели или приобрели другие пользователи со схожими интересами, и пользователю рекомендуются аналогичные книги.

Как работает база данных графиков

Давайте подробнее рассмотрим графовые базы данных на примере. Предположим, что производитель смартфонов хочет запустить смартфон с несколькими расширенными функциями. Менеджмент продукта определит характеристики после определения потребностей и предпочтений своей целевой аудитории, то есть руководителей компаний. Производитель смартфонов имеет одну или несколько баз данных, которые собирают и хранят данные о исполнительных профилях из нескольких источников данных. Теперь менеджеры по продуктам создают структуру данных графа на основе данных, которые выглядят так, как показано ниже:

Из изображения выше менеджеры по продукту делают следующие выводы или бизнес-решения:

• Стив - менеджер по персоналу, который активно использует мессенджер. Его связи в отделе кадров, вероятно, также используют мессенджер из-за своего профиля работы. Итак, хорошие мессенджеры в смартфоне могут быть важны.
• Основной причиной, по которой Дебра и подруга ее мужа Тревора часто посещают антивирусные форумы, могут быть проблемы безопасности в их смартфонах или компьютерах. Итак, новый смартфон может иметь встроенные функции безопасности.
• Авраам использует Fitbit, который указывает, что он контролирует свою физическую форму. Таким образом, было бы неплохо, если бы новый смартфон мог синхронизировать данные с устройств Fitbit и отображать их в удобной для пользователя форме.

Приведенный выше пример показывает, как графические данные могут быть использованы для решения бизнес-задач.

Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни

Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.

Тематические исследования

Приведенные ниже тематические исследования показывают, как графические базы данных помогли решить сложные проблемы в индустрии онлайн-знакомств и поиска работы в Интернете.

Case Study - Интернет-знакомства

Проблема: Интернет-порталы знакомств хотят найти подходящие совпадения для своих подписчиков. Для этого порталы нуждаются в информации о других участниках веб-сайта, которые могут иметь схожие вкусы, предпочтения, опыт работы и другую информацию.

Решение: Многие онлайн-порталы используют графические базы данных, чтобы путешествовать по деталям миллионов пользователей и получать информацию. Исходя из этого, сайт готовит матчи по вкусу, образованию, увлечениям и другим деталям. Веб-сайт определяет, что эти профили, скорее всего, хорошо соответствуют конкретному профилю, и предоставляет соответствующие рекомендации.

Case Study - Профессиональные сетевые сайты

Проблема: Профессиональные сетевые веб-сайты, такие как LinkedIn, хотят порекомендовать наиболее подходящие соединения и задания на основе ряда параметров, таких как профиль, представления подключений, представления профиля и членство в группах, которые отражают интересы и предпочтения.

Решение: Для этого такие сетевые веб-сайты проходят через несколько уровней соединений, таких как соединения соединений соединений и так далее. Затем графическая логика находит общие профессиональные интересы, карьеру, профили работы, членство в группах и другую информацию и на основе полученных результатов предоставляет рекомендации как для сетей, так и для рабочих мест.

Факты и цифры из отрасли

Факты и цифры, приведенные ниже, показывают, насколько графическая база данных была принята в отрасли:

• Более 30 компаний Global 2000, включая Wal-Mart, eBay, Lufthansa и Deutsche Telekom, приняли Neo4j, самую популярную графическую базу данных, созданную Neo Technology.
• Отраслевой обозреватель DB-Engines может сказать о популярности и внедрении графовых баз данных: «Графические СУБД набирают популярность быстрее, чем любая другая категория баз данных», поскольку с января 2013 года она выросла почти на 300 процентов.
• С мая 2013 года многие крупные сайты онлайн-знакомств начали использовать графовые базы данных.
• LinkedIn имеет большую команду, работающую над собственной системой баз данных графов.
• сильно зависит от графической базы данных, а также выпустил FlockDB, графическую базу данных с открытым исходным кодом. (Подробнее о базах данных с открытым исходным кодом см. Почему базы данных с открытым исходным кодом набирают популярность.)
• Чтобы сделать графические базы данных простыми в использовании для корпоративных пользователей, Teradata выпустила новый тип SQL, известный как SQL-GR.

Заключение

Графовая база данных представляет новый способ просмотра больших данных. Есть два очевидных преимущества графических данных:

1. Системы управления реляционными базами данных (RDBMS) не могут обрабатывать огромные объемы данных за короткий период времени. Кроме того, он не может организовать огромные объемы данных. Графовая база данных может пересекать любое количество отношений между сущностями и логически организовывать информацию.
2. Базы данных графиков чрезвычайно эффективны при получении соответствующей информации после поиска нескольких объектов и связей. Как указывалось ранее, они могут запрашивать и возвращать чрезвычайно ценную информацию, которую системы BI могут представлять в удобной для пользователя форме.

Похоже, что это только вопрос времени, когда другие отрасли, имеющие дело с огромными объемами данных, такие как банковское дело и финансы, фармацевтика, оборона и разведка, также будут использовать графовые базы данных. На самом деле, раскрытие преступлений и выявление страхового мошенничества с помощью сетей, отношений и организаций с графическими данными, несомненно, является интересной задачей.