В какой базе данных данные организуются в виде графа

Что такое графовая база данных?

Графовая база данных – это нереляционный тип баз данных, основанный на топографической структуре сети. Идея этой БД восходит к математической теории графов. Графы представляют наборы данных в виде узлов, ребер и свойств.

• Узлы, или точки (nodes) – это экземпляры или сущности данных; ими является любой объект, который вы планируете отслеживать. Например, люди, заказчики, подразделения и т.д.
• Ребра, или линии (edges) – это важнейшие концепции в графовых БД. Они отображают взаимосвязь между узлами. Эти связи имеют направление и могут быть одно- или двунаправленными.
• Свойства (properties) содержат описательную информацию, связанную с узлами. В некоторых случаях свойства бывают и у ребер.

Узлы с пояснительными свойствами создают взаимосвязи, представленные через ребра.

Графовые БД предлагают концептуальное представление данных, тесно связанных с реальным миром. Моделировать сложные связи гораздо проще, поскольку отношениям между точками данных уделяется такое же внимание, как и самим данным.

Сравнение графовых и реляционных баз данных

Графовые БД не создавались для замены реляционных БД. Стандартом отрасли на текущий момент считаются реляционные БД. Но перед этим важно понять, что может предложить та или иная разновидность систем.

Реляционные базы данных обеспечивают структурированный подход к данным, а графовые БД считают более гибкими и ориентированы на быстрое понимание взаимосвязей между данными.

Графовые и реляционные БД имеют свою область применения. Сложные взаимосвязи лучше реализовать через графовые БД, поскольку их возможности превосходят традиционные реляционные СУБД. При создании моделей баз данных в реляционных системах MySQL или PostgreSQL требуется тщательное планирование, а в графовых используется более естественный и гибкий подход к данным.

В таблице ниже приведены ключевые отличия между графовыми и реляционными БД:

Как работают графовые базы данных?

Графовые базы данных одинаково относятся к данным и взаимосвязям между ними. Связанные узлы физически связываются, и эта связь рассматривается как часть данных.

При таком моделировании данных вы можете запрашивать взаимосвязи также, как и сами данные. Вместо вычисления и запросов на подключение, графовые БД считывают взаимосвязи напрямую из хранилища.

По гибкости, производительности и адаптивности графовые БД близки к другим нереляционным моделям данных. В них, как и в других нереляционных БД, отсутствуют схемы, что делает данную модель гибкой и легко изменяемой.

Примеры использования графовых баз данных

Есть много примеров, когда графовые БД превосходят все прочие методы моделирования данных. Среди таких примеров можно выделить:

• Рекомендательные сервисы в режиме реального времени. Динамичные рекомендации по продуктам и электронным товарам улучшают пользовательский опыт и максимизируют прибыль. Из известных компаний можно упомянуть Netflix, eBay и Walmart.
• Управление основными данными. Привязка всех данных к одной общей точке обеспечивает постоянство и точность данных. Управление основными данными крайне важно для крупномасштабных компаний мирового уровня.
• GDPR и соблюдение нормативных требований. С графами гораздо проще управлять безопасностью и отслеживать перемещение данных. Базы данных снижают вероятность утечки информации и обеспечивают большую согласованность при удалении данных, чем повышается общее доверие к конфиденциальной информации.
• Управление цифровыми ресурсами. Объем цифрового контента просто огромен и постоянно растет. Графовые БД предлагают масштабируемую и простую модель данных, позволяющую отслеживать цифровые ресурсы: документы, расчеты, контракты и т.д.
• Контекстно-зависимые сервисы. Графы помогают в предоставлении сервисов, приближенных к актуальным характеристиками мира. Будь то предупреждения о стихийных бедствиях, информация о пробках или рекомендации по товарам для конкретного местоположения, – графовые базы данных предлагают логическое решение для реальных обстоятельств.
• Выявление мошенничества. Поиск подозрительных закономерностей и раскрытие мошеннических платежных схем выполняется в режиме реального времени. Выявление и изоляция частей графа позволяет быстрее обнаружить мошенническое поведение.
• Семантический поиск. Обработка естественного языка бывает неоднозначной. Семантический поиск помогает определить значение ключевых слов и выдает более подходящие варианты, которые, в свою очередь проще отобразить с помощью графовых БД.
• Сетевое управление. Сети – это не что иное, как связанные графы. Графовые БД снижают время, необходимое для оповещения сетевого администратора о проблемах в сети.
• Маршрутизация. Информация передается по сети за счет поиска оптимальных маршрутов, и это делает графовые БД идеальным вариантом для маршрутизации.

Какие есть известные графовые базы данных?

С ростом больших данных и аналитики в соцсетях популярность графовых БД возрастает. Моделирование графов поддерживает множество многомодельных БД. Кроме того, доступно много нативных графовых БД.

JanusGraph

JanusGraph – это распределенная, масштабируемая система графовых БД с открытым кодом и широким набором возможностей по интеграции и аналитике больших данных. Ниже приведен перечень основных функций JanusGraph:

• Поддержка ACID-транзакций с возможностью одновременного обслуживания тысяч пользователей
• Несколько вариантов хранения графических данных, включая Cassandra и HBase
• Встроенный сложный поиск, а также дополнительная (опциональная) поддержка Elasticsearch
• Полная интеграция Apache Spark для расширенной аналитики данных
• JanusGraph использует полный по Тьюрингу язык запросов для обхода графов

Neo4j

Neo4j (Network Exploration and Optimization 4 Java, что переводится как «исследование сети и оптимизация для Java») – это графовая база данных, написанная на Java с нативным хранением и обработкой графов. Основные возможности:

• Масштабируемость БД за счет разделения данных на части – сегменты
• Высокая доступность благодаря непрерывному резервному копированию и последовательным обновлениям
• Высокий уровень безопасности: несколько экземпляров баз данных можно разделить, оставив их на одном выделенном сервере
• Neo4j использует Cypher – язык запросов для графовых БД, который очень удобен для программирования

DGraph

DGraph (Distributed graph, что переводится как «распределенный граф») – это распределенная система графовых БД с открытым исходным кодом и хорошей масштабируемостью. Вот несколько интересных возможностей DGraph:

• Горизонтальная масштабируемость для работы в реальной среде с ACID-транзакциями
• DGraph – это свободно распространяемая система с поддержкой множества открытых стандартов
• Язык запросов – GraphQL, который был разработан для API

DataStax Enterprise Graph

DataStax Enterprise Graph – это распределенная графовая БД на базе Cassandra. Она оптимизирована под предприятия. Несколько функций:

• DataStax обеспечивает постоянную доступность для корпоративных нужд
• База данных легко интегрируется с автономной платформой Apache Spark
• Полная интеграция аналитики и поиска в реальном времени
• Масштабируемость за счет наличия нескольких центров обработки данных
• Поддержка Gremlin и CQL для запросов

Плюсы и минусы графовых баз данных

В каждом типе баз данных есть свои плюсы и минусы. Именно поэтому так важно понимать отличия между моделями и доступные возможности для решения конкретных проблем. Графовые БД – это развивающаяся технология с целями, отличными от других типов БД.

Плюсы

Вот несколько плюсов графовых баз данных:

• Гибкая и адаптивная структура
• Четкое представление взаимосвязей между сущностями
• Запросы выводят результаты в реальном времени. Скорость зависит от количества связей

Минусы

Ниже перечислены основные минусы системы:

• Отсутствует стандартизированный язык запросов. Язык зависит от используемой платформы
• Графы не подходят для систем на основе транзакций
• Небольшая база пользователей; при возникновении проблема сложно получить поддержку

Заключение

Графовые базы данных – это отличный подход для анализа сложных отношений между объектами данных. Быстрота запросов и результаты в режиме реального времени хорошо вписываются в требования современных и стремительно растущих исследований данных. Графы – это развивающаяся технология, которую ждет еще много улучшений.

Определение графовой базы данных

Графовые базы данных предназначены для хранения взаимосвязей и навигации в них. Взаимосвязи в графовых базах данных являются объектами высшего порядка, в которых заключается основная ценность этих баз данных. В графовых базах данных используются узлы для хранения сущностей данных и ребра для хранения взаимосвязей между сущностями. Ребро всегда имеет начальный узел, конечный узел, тип и направление. Ребра могут описывать взаимосвязи типа «родитель‑потомок», действия, права владения и т. п. Ограничения на количество и тип взаимосвязей, которые может иметь узел, отсутствуют.

Обход графа в графовой базе данных можно выполнять либо по определенным типам ребер, либо по всему графу. Обход соединений или взаимосвязей в графовых базах данных выполняется очень быстро, поскольку взаимосвязи между узлами не вычисляются во время выполнения запроса, а хранятся в базе данных. Графовые базы данных имеют ряд преимуществ в таких примерах использования, как социальные сети, сервисы рекомендаций и системы выявления мошенничества, когда требуется создавать взаимосвязи между данными и быстро их запрашивать.

Ниже приведен пример графа социальной сети. Имея данные о людях (узлы) и взаимосвязях между ними (ребра), можно узнать, кто является «друзьями друзей» конкретного человека (например, пользователя по имени Howard).

Примеры использования

Выявление мошенничества

Графовые базы данных позволяют выявлять сложные схемы мошенничества. Анализ взаимосвязей в графовых базах данных дает возможность обрабатывать финансовые операции и операции, связанные с покупками, практически в режиме реального времени. С помощью быстрых запросов к графу можно, например, определить, что потенциальный покупатель использует тот же адрес электронной почты и кредитную карту, которые уже использовались в известном случае мошенничества. Графовые базы данных также позволяют без труда обнаруживать определенные шаблоны взаимосвязей, например когда несколько человек связаны с одним персональным адресом электронной почты или когда несколько человек используют один IP‑адрес, но проживают по разным физическим адресам.

Сервисы рекомендаций

Графовые базы данных – хороший выбор для рекомендательных приложений. Используя графовую базу данных, можно хранить в графе взаимосвязи между такими информационными категориями, как интересы покупателя, его друзья и история его покупок. С помощью высокодоступной графовой базы данных можно рекомендовать пользователям товары на основании того, какие товары приобретали другие пользователи, которые интересуются тем же видом спорта и имеют аналогичную историю покупок. Или можно найти людей, у которых есть общий знакомый, но которые еще не знакомы друг с другом, и предложить им подружиться.

Графовые базы данных на AWS

Amazon Neptune

В основе Amazon Neptune лежит специально созданное высокопроизводительное ядро графовой базы данных, оптимизированное для хранения миллиардов взаимосвязей и выполнения запросов к графу с задержками на уровне миллисекунд. Neptune поддерживает популярные модели графов Property Graph и Resource Description Framework (RDF) консорциума W3C, а также соответствующие языки запросов – Apache TinkerPop Gremlin и SPARQL, что позволяет просто создавать запросы для эффективной навигации по наборам сложносвязанных данных.

В целях обеспечения высокой доступности в сервисе Neptune используются реплики чтения, возможность восстановления на момент времени, постоянное резервное копирование в Amazon S3 и репликация в разных зонах доступности. Сервис Neptune безопасен благодаря поддержке шифрования хранимых данных. Сервис Neptune полностью управляем, поэтому при работе с базами данных больше не требуется заниматься такими административными задачами, как выделение оборудования, установка исправлений ПО, установка и настройка самой базы данных, а также ее резервное копирование.

В чем разница между графовой базой данных и реляционной базой данных?

В чем разница между графовой базой данных и реляционной базой данных?

Как в графовых, так и в реляционных базах данных элементы данных хранятся с заранее определенными отношениями между ними. Однако они представляют взаимосвязи между данными совершенно по-разному. В реляционных базах данные хранятся в табличном формате в виде строк и столбцов. Связанные данные также хранятся в таблицах, а точки данных имеют ссылки на исходную таблицу. Операции, связанные с взаимосвязями данных, становятся неэффективными, поскольку требуют поиска в нескольких таблицах данных. Напротив, графовая база данных хранит данные в виде сети сущностей и отношений. В ней используется математическая теория графов для хранения и выполнения операций над отношениями между данными. Графовые базы данных намного эффективнее моделируют отношения. Они значительно повышают эффективность работы приложений в случаях со сложными взаимосвязями данных.

Модель данных: графовая база данных и реляционная база данных

Как графовые, так и реляционные базы данных хранят информацию и представляют взаимосвязи между данными. Однако в реляционной модели приоритет отдается объектам данных, в то время как в графовой модели – отношениям между объектами.

Модель реляционной базы данных

Реляционная база данных использует таблицы данных, которые упорядочивают информацию по строкам и столбцам. Столбцы содержат определенные атрибуты объекта данных, а строки представляют отдельные записи данных.

Фиксированная схема реляционных баз данных требует, чтобы вы заранее описывали связи между таблицами с помощью первичного и внешнего ключей.

Пример

Рассмотрим приложение для социальных сетей с профилями клиентов, которые могут дружить друг с другом. Для моделирования данных понадобятся две таблицы.

Таблица клиентов может выглядеть следующим образом:

Стол друзей может выглядеть следующим образом:

Как видите, при представлении сложных отношений имеет место избыточность и дублирование. Это может повысить требования к хранилищу и снизить производительность при масштабировании.

Модель графовой базы данных

С другой стороны, в графовой базе данных для представления данных используется структура графа со свойствами, ребрами и узлами. Узлы – это объекты, ребра демонстрируют взаимосвязь между этими узлами, а свойства описывают атрибуты узлов и ребер. Эта динамическая структура делает графовую базу данных полезной для представления связанных данных. Она обеспечивает большую гибкость касательно отношений и типов данных.

Пример

Данные для приложения социальных сетей из предыдущего раздела теперь будут представлены следующим образом:

При моделировании взаимосвязей больше нет дублирования или избыточности записей данных.

Ключевые отличия: графовая и реляционная база данных

Помимо различных моделей данных, реляционные и графовые базы данных имеют много различий, которые отличают их по функциональности и полезности.

Эксплуатация

Для запроса к графовой модели данных используются алгоритмы обхода графов. Эти алгоритмы либо ориентированы на глубину, либо на ширину, и это помогает быстро находить и извлекать подключенные данные. Графовые базы данных полезны для сложных взаимосвязей и запросов, поскольку они способны распознавать отношения между данными.

Напротив, реляционные базы данных используют SQL для извлечения данных и управления ими. С помощью SQL пользователи могут выполнять различные типы запросов, такие как SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE, в таблицах. Реляционные базы данных превосходно обрабатывают структурированные данные с четко определенными связями между таблицами. Они особенно эффективны для выполнения сложной фильтрации, агрегирования и объединения нескольких таблиц.

Возможности масштабирования

При масштабировании реляционных баз данных обычно выполняется вертикальное масштабирование. Вертикальное масштабирование – это модернизация аппаратного обеспечения, например процессора, хранилища или памяти, для увеличения нагрузки, с которой может справиться сервер. Вертикальное масштабирование имеет свои ограничения, которые могут создавать проблемы наряду с вопросом стоимости.

Реляционные базы данных также могут использовать сегментирование для горизонтального масштабирования, когда данные распределяются по нескольким серверам. Однако сегментирование усложняет хранение данных и может привести к проблемам с согласованностью.

Напротив, графовые базы данных отлично подходят для горизонтального масштабирования и для этого используют разделение. Все разделы расположены на разных серверах, что позволяет многим серверам параллельно обрабатывать запросы к графам. Благодаря распределению по множеству узлов движок базы данных может эффективно запрашивать данные даже в большом масштабе.

Производительность

Графовые базы данных обеспечивают смежность без индексов, что повышает производительность. Благодаря отсутствию индекса смежности система может перемещаться между связанными сущностями. Поскольку в графовых базах данных связи хранятся в виде ссылок или указателей между узлами, база данных может следовать указателю памяти и быстро перемещаться между объектами. В этом случае базе данных не нужны индексы или таблицы сопоставлений.

Эта система смежности без индексов позволяет графовым базам данных достигать обхода взаимосвязей с постоянным временем. «С постоянным временем» означает, что вы можете последовательно перемещаться между отношениями в графовой базе данных за один и тот же промежуток времени, независимо от размера данных. Прямое соединение между узлами обеспечивает мгновенный доступ, что позволяет быстро запрашивать и отслеживать взаимосвязи. Эти функции делают графовые базы данных очень эффективными.

В качестве альтернативы реляционные базы данных используют поиск по индексам и должны сканировать таблицы для выявления связей между объектами. Можно объединить несколько таблиц, но это требует больших затрат времени, так как системе приходится сканировать большие индексы для большего количества данных. В связи с этим реляционные базы данных не обеспечивают такой же производительности, как графовые.

Удобство использования

Графовые базы данных ориентированы на отношения, что упрощает работу с ними при использовании подключенных данных. Эти базы данных отлично справляются с многоступенчатыми запросами, когда вы перемещаетесь по путям с несколькими взаимосвязями. Для визуального выражения взаимосвязей можно также использовать языки запросов к графам, такие как Gremlin или Cypher. На этих языках можно изучать взаимосвязанные данные, что упрощает синтаксис, используемый для изучения вложенных и объединенных данных.

В реляционных базах данных используется SQL, что может показаться неестественным при управлении многоузловыми запросами. Если запрос состоит из нескольких соединений и охватывает вложенные подзапросы, писать SQL становится сложно. Если не соблюдать осторожность, это может привести к появлению громоздких запросов, которые трудно читать и обрабатывать.

При этом реляционные базы данных являются развитыми и популярными в различных областях применения. Существует несколько инструментов и ресурсов, а также поддержка сообщества, к которым вы можете обратиться для оптимизации системы. Кроме того, они отлично справляются с управлением структурированными данными надежным и совместимым с ACID способом. Свойства ACID – это атомарность, согласованность, изоляция и долговечность, которые помогают обеспечить достоверность данных.

Когда использовать графовую базу данных, а когда –реляционную

Графовые и реляционные базы данных имеют множество эффективных вариантов использования. Поскольку они имеют разные модели данных и несколько основных отличий, то и эффективны они в разных областях.

Графовая база данных

Графовые базы данных предоставляют гибкую схему, позволяющую динамически изменять и адаптировать данные. Сосредоточение внимания на взаимосвязях данных делает его полезным в аналитике, семантическом поиске или рекомендательных механизмах. Графовая база данных – лучший выбор в следующих указанных ниже сценариях.

• Вы работаете с данными, имеющими сложные взаимосвязи, например в социальных сетях, системах обнаружения мошенничества, графах знаний и поисковых системах.
• Вам необходима развивающаяся схема, поскольку вы можете изменять ребра, узлы и свойства, не нарушая остальной структуры базы данных.
• Вы работаете с взаимосвязанными данными и вам необходимо провести три или более перехода между отношениями (одноранговые запросы)

Графовые базы данных гибки, масштабируемы, динамичны и отлично отображают взаимосвязи между данными.

Реляционная база данных

Реляционные базы данных предлагают структурированную схему с отличной поддержкой целостности данных. Реляционная база данных – лучший выбор в указанных ниже сценариях.

• Вам нужны соответствие требованиям ACID и высокий уровень целостности и согласованности данных, как в финансовых транзакциях.
• Вы работаете с высокоструктурированными данными, которые хорошо вписываются в табличную модель данных, как в управлении корпоративными ресурсами.
• Связь между вашими данными ограничена.

Краткое описание различий: реляционная база данных и графовая база данных

Реляционные базы данных

Графовые базы данных

Таблица со строками и столбцами.

Взаимосвязанные узлы с данными, представленными в виде документов JSON.

Операции SQL, такие как создание, чтение, обновление и удаление (CRUD).

Операции включают CRUD и операции обхода графов, основанные на математической теории графов.

Традиционные реляционные базы данных могут масштабироваться по вертикали, но с проблемами горизонтального масштабирования.

Графовая база данных отлично масштабируется по горизонтали. Она может использовать секционирование для распределения данных по многим узлам.

При обходе взаимосвязей реляционные базы данных сталкиваются со сложными запросами, которые могут снизить производительность.

Графовая база данных отлично представляет и запрашивает связи между данными.

Реляционные базы данных хорошо работают с большими наборами данных и структурированными данными. Они испытывают трудности, когда речь идет о многоходовых запросах.

Графовую базу данных легко использовать при работе с данными, ориентированными на взаимосвязи. Используя язык запросов к графам, можно быстро запросить данные из нескольких точек.

Как AWS может помочь удовлетворить ваши требования к реляционным и графовым базам данных?

Amazon Web Services (AWS) предлагает решения как для реляционных, так и для графовых баз данных.

Служба реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS) – это набор управляемых сервисов, который упрощает настройку, использование и масштабирование реляционной базы данных в облаке. Amazon RDS поддерживает несколько движков баз данных, например:

• Служба реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS) для SQL Server для развертывания нескольких выпусков SQL Server (2014, 2016, 2017 и 2019 годов)
• Служба реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS) для MySQL для поддержки MySQL Community Edition версий 5.7 и 8.0.
• Сервис реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS) для MariaDB для поддержки серверов MariaDB версий 10.3, 10.4, 10.5 и 10.6

Аналогично Amazon Neptune – это специально разработанное высокопроизводительное ядро графовой базы данных. Сервис оптимизирован для хранения миллиардов связей и запроса графов с задержкой в миллисекунды.

Neptune поддерживает популярные графовые модели – граф свойств и фреймворк описания ресурсов W3C (RDF). Он также поддерживает языки запросов, такие как Gremlin и SPARQL, поэтому вы можете создавать запросы для навигации по наборам данных с высокой степенью связи.

Neptune предлагает несколько функций:

• В целях обеспечения высокой доступности в этом сервисе используются реплики чтения, возможность восстановления на момент времени, постоянное резервное копирование и репликация в разных зонах доступности.
• Сервис безопасен благодаря поддержке шифрования хранимых данных.
• Он полностью управляем. При работе с базами данных больше не требуется заниматься такими административными задачами, как выделение необходимого оборудования, установка исправлений ПО, установка и настройка самой базы данных, а также ее резервное копирование.

Начните работать с графовыми и реляционными базами данных на AWS, создав аккаунт сегодня.