Graphische Datenbank im Vergleich

“Graph Database“

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Frequently asked questions

Eine Graphdatenbank ist eine Art von NoSQL-Datenbank, die Daten in Form von Knoten und Kanten speichert. Knoten stehen für Entitäten wie Personen oder Organisationen, während Kanten die Beziehungen zwischen diesen Entitäten darstellen. Eine Kante kann zum Beispiel zwei Knoten miteinander verbinden, die Nutzer/innen darstellen, die sich auf Facebook "angefreundet" haben. Die Beziehung selbst kann auch zusätzliche Informationen darüber enthalten, wie stark die Verbindung ist (z. B. ob sie von einem Nutzer oder beiden initiiert wurde). Diese Struktur ermöglicht komplexere Abfragen als herkömmliche relationale Datenbanken, da du nicht mehrere Tabellen miteinander verbinden musst, bevor du deine Abfrage durchführst. Stattdessen können alle zusammenhängenden Daten mit einfachen Traversal-Algorithmen wie der Deep-First- und der Breadth-First-Suche auf einmal abgefragt werden.

Es gibt viele Arten von Graphdatenbanken. Zu den gängigsten gehören Property Graph, RDF und Triplestore. Jeder Typ hat seine eigenen Stärken und Schwächen, je nachdem, welchen Anwendungsfall du für deine Anwendung oder deinen Geschäftsprozess im Sinn hast. Wenn du z. B. Daten über Personen (z. B. Name, Alter) speichern willst, ist ein Property Graph wahrscheinlich genau das Richtige für dich. Wenn du stattdessen Informationen über Produkte (z. B. Preis) speichern willst, ist eine RDF-Datenbank vielleicht besser geeignet, denn sie ermöglicht es, Beziehungen zwischen Objekten mit Hilfe von URIs auszudrücken und nicht nur mit einfachen Eigenschaften, wie sie in einem Property-Graph-Modell zu finden sind - das erleichtert die Abfrage bei komplexen Abfragen, die mehrere Entitäten aus verschiedenen Bereichen umfassen, wie z. B. "Finde alle Bücher von Autoren, die in London leben".

Graphdatenbanken sind eine neue Art von Datenbanken, die in den letzten Jahren an Popularität gewonnen haben. Sie bieten die Möglichkeit, Beziehungen zwischen Entitäten zu modellieren und abzufragen, was relationale Datenbanken nicht von vornherein unterstützen. Das macht sie ideal für die Modellierung komplexer Datenstrukturen wie soziale Netzwerke oder Produktkataloge, in denen es viele verschiedene Arten von Verbindungen zwischen Objekten gibt (z. B. Freunde mit anderen Freunden). Außerdem können sie zur Speicherung unstrukturierter Daten wie Dokumente und Bilder verwendet werden, da ihr flexibles Schema das Hinzufügen von Attributen ermöglicht, ohne dass du alle Felder im Voraus definieren musst. Und schließlich können Nutzer/innen in Graphdatenbanken über Pfade durch verbundene Knoten navigieren, anstatt vordefinierten Verknüpfungen von einem Tabellen-/Entitätstyp in einen anderen zu folgen. Dies ermöglicht eine natürlichere Art der Abfrage großer Datenmengen als dies mit herkömmlichen SQL-Abfragen auf relationalen Tabellen möglich ist.

Der größte Nachteil einer Graphdatenbank ist, dass sie nicht so weit verbreitet ist und weniger verstanden wird. Das bedeutet, dass es weniger Leute gibt, die dir bei deinen Problemen helfen können, und weniger Unterlagen, die dich durch den Prozess führen. Das bedeutet auch, dass es, wenn etwas schief geht, für andere schwieriger sein kann, den Fehler zu beheben (oder überhaupt zu verstehen), was überhaupt schief gelaufen ist.

Jedes Unternehmen, das Beziehungen zwischen Entitäten speichern und abfragen muss. Dazu gehören Unternehmen in der Finanzbranche, im Gesundheitswesen, im Einzelhandel oder in jeder anderen Branche, in der Daten als Graphen mit verbundenen Knoten gespeichert werden. Graphdatenbanken sind besonders nützlich, um soziale Netzwerke zu analysieren (Facebook), Produktverkäufe im Zeitverlauf zu verfolgen (Amazon) oder zu verstehen, wie Menschen online miteinander interagieren (LinkedIn).

Das erste, was du beachten solltest, ist das Problem, das du zu lösen versuchst. Wenn dein Datenmodell viele Beziehungen enthält, dann ist es wahrscheinlich, dass Graphdatenbanken für die Lösung deiner Probleme nützlich sind. Wenn du z. B. eine E-Commerce-Website betreibst und Produkte empfehlen möchtest, die darauf basieren, was die Kunden in der Vergangenheit gekauft haben oder wo sie wohnen (geografische Lage), dann wäre eine Graphdatenbank geeignet, denn für diese Art von Abfragen müssen viele verschiedene Knoten und Kanten in deinem Datensatz durchlaufen werden. Ein weiterer guter Anwendungsfall für Graphdatenbanken ist, wenn es mehrere Entitäten mit komplexen Beziehungen zwischen ihnen gibt - z. B. soziale Netzwerke wie Facebook oder Twitter, in denen sich Nutzer gegenseitig folgen können, Unternehmen, die voneinander kaufen können usw. In diesem Szenario bieten herkömmliche relationale Datenbanken möglicherweise nicht genug Flexibilität, da ihr Schemadesign es nicht zulässt, neue Attribute hinzuzufügen, ohne größere Auswirkungen auf bestehende Anwendungen/Abfragen unserer Datenbank(en) zu haben. Und schließlich gibt es Leute, die Graphdatenbanken RDBMS vorziehen, weil sie keine ACID-Garantien benötigen und sich nicht um die transaktionale Konsistenz aller Schreibvorgänge kümmern, die von gleichzeitigen Clients zu einem bestimmten Zeitpunkt durchgeführt werden (z. B. Google BigTable).

Eine Graphdatenbank wird als eine Sammlung von Knoten und Kanten implementiert. Die Knoten sind die Entitäten in deinen Daten, wie z.B. Kunden oder Produkte. Die Kanten stellen die Beziehungen zwischen diesen Objekten dar, z. B. dass ein Kunde eine Bestellung für ein anderes Produkt aufgegeben hat. In Neo4j werden diese beiden Arten von Objekten "Knoten" bzw. "Beziehungen" genannt (sie können aber auch anders bezeichnet werden).

Wenn du eine Menge Daten hast, die auf irgendeine Weise miteinander verbunden sind. Wenn deine Daten Beziehungen haben, lohnt es sich wahrscheinlich, eine Graphdatenbank zu verwenden.

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