Wykresowe bazy danych: nowy sposób myślenia o danych

Autor: Louise Ward
Data Utworzenia: 5 Luty 2021
Data Aktualizacji: 28 Czerwiec 2024
Anonim
Wykresowe bazy danych: nowy sposób myślenia o danych - Technologia
Wykresowe bazy danych: nowy sposób myślenia o danych - Technologia

Zawartość


Źródło: Blueximages / Dreamstime.com

Na wynos:

Graficzne bazy danych są wykorzystywane przez wiele gałęzi przemysłu ze względu na ich unikalną zdolność do analizowania związków między częściami danych.

Znaczenie dużych zbiorów danych rośnie. Aby jednak jak najlepiej wykorzystać dane, firmy muszą być w stanie znaleźć na ich podstawie przydatne informacje. Aby znaleźć szczegółowe informacje, potrzebne są zarówno głębokie zapytania, jak i dobre analizy dotyczące zwracanych danych. Tradycyjne zapytania SQL napotykają ograniczenia, jeśli chodzi o złożone, wielowarstwowe zapytania, a to ogranicza cel firmy polegający na pozyskiwaniu znaczących danych.

Graficzne bazy danych umożliwiły firmom uruchamianie złożonych, wielowarstwowych zapytań, na które można natychmiast odpowiedzieć, podczas gdy tradycyjne bazy danych SQL miałyby wyjątkowo trudne odpowiedzi na takie zapytania. Złożone zapytania zwracają niespotykane i cenne informacje. Graficzne bazy danych są wykorzystywane w wielu branżach, takich jak media społecznościowe, opieka zdrowotna i randki online. Wydaje się, że baza danych wykresów zapewnia nowy sposób patrzenia na dane.


Co to jest baza danych grafów?

Graficzna baza danych służy do przechowywania informacji o różnych jednostkach, mapowania relacji między jednostkami i tworzenia zapytań między jednostkami. W tej sytuacji bytami mogą być różne rzeczy, takie jak ludzie, firmy, zwierzęta i samochody. Jednostka może mieć określony związek z inną jednostką. Na przykład Martin, byt, jest przyjacielem Jima, innego bytu. Martin może posiadać samochód BMW. W obu przykładach Martin, Jim i BMW są podmiotami o określonych relacjach między nimi. „Martin jest przyjacielem Jima” oznacza, że ​​przyjaźń to związek między dwoma istotami. Podobnie, „Martin jest właścicielem BMW” oznacza, że ​​własność jest relacją między Martinem a jego BMW. W graficznym języku bazy danych relacje są znane jako krawędzie. Relacje są pokazane w formie wykresu, stąd pojęcie to jest znane jako baza danych grafów. (Aby dowiedzieć się więcej o bazach danych wykresów, zobacz Jak bazy danych wykresów wprowadzają sieci do danych.)


Koncepcja bazy danych wykresów jest wdrażana w różnych branżach, takich jak opieka zdrowotna, media społecznościowe i handel elektroniczny. Przykłady podane wcześniej w tym artykule są proste i jednoznaczne, ale przypadki zastosowania zaimplementowane w branżach są bardzo złożone. Weźmy przykład witryny e-commerce, która zawiera rekomendacje dla klientów. W jaki sposób strona internetowa zawiera rekomendacje produktów odpowiednie dla klienta? W jaki sposób strona internetowa zna potrzeby i preferencje klienta? Kluczem jest produkt, który ogląda klient.Jeśli klient ogląda książkę na temat zarządzania zasobami ludzkimi, logika polecania witryny szuka innych klientów, którzy oglądali lub kupili tę książkę. Jednocześnie logika określa także inne podobne lub pokrewne książki, które inni użytkownicy o podobnych zainteresowaniach przeglądali lub kupili, i podobne książki są polecane użytkownikowi.

Jak działa baza danych wykresów

Przyjrzyjmy się bliżej bazom danych wykresów na przykładzie. Załóżmy, że producent smartfonów chce uruchomić smartfon z kilkoma zaawansowanymi funkcjami. Kierownictwo produktu zdecyduje o funkcjach po określeniu potrzeb i preferencji docelowych odbiorców, którymi są kierownictwo firmy. Producent smartfonów ma jedną lub więcej baz danych, które gromadzą i przechowują dane w profilach wykonawczych z wielu źródeł danych. Teraz menedżerowie produktu tworzą strukturę danych wykresu na podstawie danych, które wyglądają jak te poniżej:

Z powyższego obrazu menedżerowie produktu wyciągają następujące wnioski lub decyzje biznesowe:

  • Steve jest menedżerem HR, który intensywnie korzysta z komunikatora. Jego kontakty w dziale HR prawdopodobnie wykorzystują również komunikatora ze względu na ich profil pracy. Dlatego dobrzy posłańcy w smartfonie mogą być ważni.
  • Głównym powodem, dla którego Debra i jej mąż Trevor często odwiedzają fora antywirusowe, mogą być obawy związane z bezpieczeństwem ich smartfonów lub komputerów. Nowy smartfon może więc mieć wbudowane funkcje bezpieczeństwa.
  • Abraham używa Fitbit, co oznacza, że ​​monitoruje swoją kondycję. Byłoby więc dobrą funkcją, gdyby nowy smartfon mógł zsynchronizować dane z urządzeń Fitbit i wyświetlić je w przyjazny dla użytkownika sposób.

Powyższy przykład pokazuje, w jaki sposób dane wykresu można wykorzystać do rozwiązania problemów biznesowych.

Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia

Nie możesz poprawić swoich umiejętności programistycznych, gdy nikt nie dba o jakość oprogramowania.

Studium przypadku

Poniższe studia przypadków pokazują, w jaki sposób bazy danych wykresów pomogły rozwiązać złożone problemy w branży randek internetowych i internetowych poszukiwań kariery.

Studium przypadku - Randki online

Problem: Portale randkowe chcą znaleźć odpowiednie dopasowanie dla swoich subskrybentów. W tym celu portale potrzebują informacji o innych członkach witryny, którzy mogą mieć podobne gusta, preferencje, pochodzenie i inne informacje.

Rozwiązanie: Wiele portali internetowych korzysta z baz danych z grafami, aby przeglądać dane milionów członków i przeszukiwać informacje. Na tej podstawie strona przygotowuje mecze w oparciu o gusta, wykształcenie, hobby i inne szczegóły. Witryna określa, że ​​profile te najprawdopodobniej będą dobrze pasować do określonego profilu, i odpowiednio przedstawia zalecenia.

Studium przypadku - profesjonalne strony internetowe

Problem: Profesjonalne serwisy sieciowe, takie jak LinkedIn, chcą polecać najbardziej odpowiednie połączenia i zadania w oparciu o szereg parametrów, takich jak profil, widoki połączeń, widoki profilu i członkostwo w grupie, które odzwierciedlają zainteresowania i preferencje.

Rozwiązanie: Aby to zrobić, takie serwisy sieciowe podróżują przez wiele warstw połączeń, takich jak połączenia połączeń połączeń i tak dalej. Następnie logika graficzna znajduje wspólne zainteresowania zawodowe, kariery, profile zawodowe, członkostwo w grupie i inne informacje, a na podstawie ustaleń przedstawia zalecenia dotyczące sieci i miejsc pracy.

Fakty i liczby z branży

Fakty i liczby podane poniżej pokazują, jak bardzo baza danych grafów została przyjęta w całej branży:

  • Ponad 30 firm Global 2000, w tym Wal-Mart, eBay, Lufthansa i Deutsche Telekom, przyjęło Neo4j, najpopularniejszą bazę danych grafów, stworzoną przez Neo Technology.
  • Obserwator branżowy, DB-Engines, mówi o popularności i przyjęciu baz danych grafów: „Graficzne DBMS zyskują popularność szybciej niż jakakolwiek inna kategoria baz danych”, ponieważ od stycznia 2013 r. Rośnie prawie o 300 procent.
  • Od maja 2013 r. Wiele dużych internetowych serwisów randkowych zaczęło stosować bazy danych wykresów.
  • LinkedIn ma duży zespół pracujący nad zastrzeżonym systemem baz danych wykresów.
  • zależy w dużej mierze od bazy danych grafów, a także wydała FlockDB, bazę danych grafów typu open source. (Aby uzyskać więcej informacji na temat baz danych typu open source, zobacz Dlaczego bazy danych typu open source zyskują popularność).
  • W celu ułatwienia korzystania z baz grafowych użytkownikom korporacyjnym, Teradata wydała nowy typ SQL znany jako SQL-GR.

Wniosek

Baza danych grafów stanowi nowy sposób patrzenia na duże zbiory danych. Istnieją dwie wyraźne zalety danych graficznych:

  1. Systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS) nie są w stanie przetwarzać ogromnych ilości danych w krótkim czasie. Ponadto nie jest w stanie zorganizować ogromnych ilości danych. Baza danych grafów może przechodzić dowolną liczbę relacji między jednostkami i logicznie organizować informacje.
  2. Graficzne bazy danych są niezwykle wydajne w wyszukiwaniu odpowiednich informacji po przeszukaniu kilku jednostek i relacji. Jak wspomniano wcześniej, mogą wyszukiwać i zwracać niezwykle cenne informacje, które systemy BI mogą prezentować w sposób przyjazny dla użytkownika.

Wydaje się, że to tylko kwestia czasu, zanim inne branże zajmujące się ogromną ilością danych, takie jak bankowość i finanse, farmaceutyki, obrona i dane wywiadowcze, będą również korzystać z baz danych graficznych. W rzeczywistości wykrywanie przestępstw i oszustwa ubezpieczeniowe za pomocą sieci, relacji i podmiotów z danymi graficznymi z pewnością będzie ciekawym zadaniem.