10 โซลูชันฐานข้อมูลกราฟที่ดีที่สุดที่ควรลองใช้

ฐานข้อมูลแบบกราฟจัดเก็บข้อมูลที่มีความหนาแน่นสูงและประมวลผลการสืบค้นข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่คุณรู้หรือไม่ว่าเมื่อใดควรใช้ฐานข้อมูลกราฟใด อ่านเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

“ข้อมูลคือน้ำมันชนิดใหม่” การเติบโตขององค์กรขึ้นอยู่กับวิธีการจัดเก็บและใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูล 2.5 quintillion ไบต์ถูกสร้างขึ้นในแต่ละวัน ดังนั้นเราจึงต้องการระบบและคลังสินค้าที่ทนทานต่อข้อผิดพลาดซึ่งสามารถจัดเก็บและจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ เริ่มแรกใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

แต่เมื่อเวลาผ่านไป ปริมาณและประเภทของข้อมูลก็เปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว ดังนั้นจึงมีความจำเป็นต้องจัดเก็บวิดีโอ เสียง ภาพ ฯลฯ ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของการพัฒนาฐานข้อมูล SQL, NoSQL, Hadoop, ฐานข้อมูลกราฟ ฯลฯ แต่ละแบบมีกรณีการใช้งานของตนเองและเกี่ยวข้องกับรูปแบบข้อมูลที่แตกต่างกัน ฐานข้อมูลกราฟได้รับการพัฒนาเพื่อลดความซับซ้อนของการดำเนินการกับข้อมูลและเพื่อการจัดเก็บที่มีประสิทธิภาพ

ฐานข้อมูลกราฟ

กราฟคือโครงสร้างข้อมูลที่แสดงในรูปแบบของโหนดและขอบ ฐานข้อมูลคือชุดของตารางที่เก็บข้อมูลและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล ฐานข้อมูลกราฟเป็นฐานข้อมูลที่เก็บข้อมูลในโหนดและความสัมพันธ์ที่มีอยู่ภายในข้อมูลในรูปแบบของขอบ ฐานข้อมูลกราฟช่วยจัดการกับการสืบค้นแบบเรียลไทม์และจัดการความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อกลุ่มระหว่างเอนทิตีอย่างมีประสิทธิภาพ

โมเดลข้อมูลกราฟยอดนิยม ได้แก่ กราฟคุณสมบัติและกราฟ RDF การวิเคราะห์และการสืบค้นข้อมูลส่วนใหญ่จะทำโดยใช้กราฟคุณสมบัติ การรวมข้อมูลทำได้โดยใช้กราฟ RDF ความแตกต่างระหว่างกราฟคุณสมบัติและ RDF คือกราฟ RDF จะแสดงในรูปแบบของสามเท่า กล่าวคือ หัวเรื่อง เพรดิเคต และอ็อบเจกต์

ฐานข้อมูลกราฟเก็บข้อมูลในโหนดและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลในรูปแบบของขอบระหว่างโหนด ขอบในกราฟสามารถกำหนดทิศทางได้ (ทิศทางเดียว) หรือไม่มีทิศทาง (สองทิศทาง)

การประมวลผลแบบสอบถามทำได้โดยการสำรวจผ่านกราฟ อัลกอริธึมการข้ามผ่านกราฟที่ช่วยค้นหาเส้นทางจากโหนดหนึ่งไปยังอีกโหนดหนึ่ง ระยะห่างระหว่างโหนด ค้นหารูปแบบ การวนซ้ำภายในกราฟ และความเป็นไปได้สำหรับการก่อตัวของคลัสเตอร์ ฯลฯ ใช้เพื่อตอบคำถามอย่างมีประสิทธิภาพ

การประยุกต์ใช้ฐานข้อมูลกราฟ

ฐานข้อมูลกราฟใช้ในการตรวจจับการฉ้อโกง โหนด/เอนทิตีอาจเป็นชื่อของบุคคล ที่อยู่ วันเกิด ฯลฯ และที่อยู่ IP ปลอม หมายเลขอุปกรณ์ เป็นต้น เมื่อโหนดที่หลอกลวงโต้ตอบกับโหนดที่ไม่ฉ้อโกง ลิงก์จะถูกสร้างขึ้นระหว่างพวกเขาและถูกทำเครื่องหมายเป็น สงสัย.

เว็บไซต์โซเชียลมีเดียใช้ฐานข้อมูลแบบกราฟเพื่อแสดงคำแนะนำของบุคคลที่เราอาจต้องการติดต่อด้วยและเนื้อหาที่เราต้องการดู ทำได้โดยใช้การข้ามผ่านกราฟในฐานข้อมูล

การทำแผนที่เครือข่ายและการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน รายการการกำหนดค่า ฯลฯ จะได้รับการจัดเก็บและจัดการอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ฐานข้อมูลแบบกราฟ

ฐานข้อมูลกราฟเทียบกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ในฐานข้อมูลแบบกราฟ ตารางที่มีแถวและคอลัมน์จะถูกแทนที่ด้วยโหนดและขอบ ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลจะถูกเก็บไว้ที่ขอบในฐานข้อมูลแบบกราฟ

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เก็บความสัมพันธ์ระหว่างตารางโดยใช้คีย์ภายนอกและตารางอื่นๆ การดึงข้อมูลหรือการสืบค้นเป็นเรื่องง่ายและไม่ต้องการการรวมที่ซับซ้อนในฐานข้อมูลแบบกราฟ แต่ไม่ใช่กรณีของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เหมาะที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานที่เกี่ยวข้องกับธุรกรรม ในขณะที่ฐานข้อมูลแบบกราฟเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่มีความสัมพันธ์มากและมีข้อมูลมาก

ฐานข้อมูลแบบกราฟรองรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง ในขณะที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จำเป็นต้องมีสคีมาคงที่

ฐานข้อมูลแบบกราฟตอบสนองความต้องการแบบไดนามิก ในขณะที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์โดยทั่วไปจะใช้สำหรับปัญหาที่ทราบและแบบคงที่

ตอนนี้เรามาดูโซลูชันฐานข้อมูลกราฟที่ดีที่สุดกัน

Cayley

Cayley เป็นฐานข้อมูลกราฟโอเพนซอร์ซที่พัฒนาโดย Apache 2.0 มันถูกสร้างขึ้นโดยใช้ Go และทำงานกับข้อมูลที่เชื่อมโยง Cayley เป็นฐานข้อมูลที่ใช้ในการสร้าง Freebase และกราฟความรู้ของ Google รองรับภาษาการสืบค้นหลายภาษา เช่น MQL และ Javascript ด้วยวัตถุกราฟแบบ Gremlin

ใช้งานง่าย รวดเร็ว และมีการออกแบบโมดูลาร์ สามารถรวมและโต้ตอบกับร้านค้าแบ็กเอนด์ต่างๆ เช่น LevelDB, MongoDB และ Bolt รองรับ API ของบริษัทอื่นที่เขียนในหลายภาษา เช่น Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript และ Clojure สามารถใช้งานได้ใน Docker และ Kubernetes ส่วนสำคัญที่ Cayley ถูกใช้คือเทคโนโลยีสารสนเทศ ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ และบริการทางการเงิน

อเมซอน ดาวเนปจูน

Amazon Neptune ขึ้นชื่อในด้านประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในชุดข้อมูลที่มีการเชื่อมต่อสูง มีความน่าเชื่อถือ ปลอดภัย มีการจัดการเต็มรูปแบบ และรองรับ API กราฟแบบเปิด สามารถจัดเก็บความสัมพันธ์หลายพันล้านรายการและข้อมูลการสืบค้นด้วยเวลาแฝงที่ต่ำมากในบางมิลลิวินาที

แบบจำลองข้อมูลกราฟดาวเนปจูนประกอบด้วย 4 ตำแหน่ง ได้แก่ หัวเรื่อง (S) เพรดิเคต (P) วัตถุ (O) และกราฟ (G) แต่ละตำแหน่งเหล่านี้ใช้เพื่อเก็บตำแหน่งของโหนดต้นทาง โหนดเป้าหมาย ความสัมพันธ์ระหว่างตำแหน่งเหล่านี้ และคุณสมบัติของโหนด

นอกจากนี้ยังใช้แคชที่เร่งความเร็วในการดำเนินการอ่านข้อความค้นหา ข้อมูลถูกจัดเก็บในรูปแบบของคลัสเตอร์ DB แต่ละคลัสเตอร์ประกอบด้วยอินสแตนซ์ DB หลักและตัวจำลองการอ่านของอินสแตนซ์ DB ดาวเนปจูนมีความปลอดภัยสูงเนื่องจากใช้การตรวจสอบสิทธิ์ IAM การรับรอง SSL และการตรวจสอบบันทึก นอกจากนี้ยังง่ายต่อการย้ายข้อมูลจากแหล่งอื่นไปยัง Amazon Neptune นอกจากนี้ยังรับประกันความยืดหยุ่นด้วยการสร้างแบบจำลองและการสำรองข้อมูลเป็นระยะ บางบริษัทที่ใช้ Neptune ได้แก่ Herren, Onedot, Juncture และ Hi Platform

Neo4j

Neo4j เป็นฐานข้อมูลกราฟที่ปรับขนาดได้ ปลอดภัย ออนดีมานด์ และเชื่อถือได้ Neo4j สร้างขึ้นโดยใช้ Java โดยใช้ Cypher เป็นภาษาแบบสอบถาม ใช้โปรโตคอล Bolt และธุรกรรมทั้งหมดเกิดขึ้นบนปลายทาง HTTP มันเร็วกว่ามากในการตอบคำถามเมื่อเทียบกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์อื่นๆ ไม่มีโอเวอร์เฮดของการรวมที่ซับซ้อน และการเพิ่มประสิทธิภาพทำงานได้ดีเมื่อชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่และมีการเชื่อมต่อสูง มันมีข้อดีของการจัดเก็บกราฟพร้อมกับคุณสมบัติ ACID ของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

Neo4j รองรับภาษาต่างๆ เช่น Java, .NET, Node.js, Ruby, Python เป็นต้น ด้วยความช่วยเหลือของไดรเวอร์ นอกจากนี้ยังใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลกราฟ การวิเคราะห์ และเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง Neo4j Aura DB เป็นฐานข้อมูลกราฟบนคลาวด์ที่ทนทานต่อข้อผิดพลาดและมีการจัดการเต็มรูปแบบ บริษัทต่างๆ เช่น Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung เป็นต้น ใช้ Neo4j

ArangoDB

ArangoDB เป็นฐานข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์สหลายรูปแบบ วิธีการแบบหลายโมเดลทำให้ผู้ใช้สามารถสืบค้นข้อมูลในภาษาการสืบค้นที่ต้องการได้ โหนดและขอบของ ArangoDB เป็นเอกสาร JSON เอกสารทุกฉบับมีรหัสเฉพาะ ความสัมพันธ์ระหว่างสองโหนดจะถูกระบุในรูปแบบของขอบ และรหัสที่ไม่ซ้ำกันจะถูกเก็บไว้ ประสิทธิภาพที่ดีเกิดจากการมีดัชนีแฮช

การข้าม การรวม และการค้นหาในฐานข้อมูลได้รับการปรับปรุง ช่วยในการออกแบบ ปรับขนาด และปรับให้เข้ากับสถาปัตยกรรมต่างๆ มีบทบาทสำคัญในงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น การดึงคุณลักษณะและการค้นหาขั้นสูง

ArrangoDB สามารถทำงานในสภาพแวดล้อมบนคลาวด์และเข้ากันได้กับ Mac Os, Linux และ Windows การตรวจสอบสิทธิ์ LDAP การปกปิดข้อมูล และอัลกอริธึมการเข้ารหัสช่วยให้มั่นใจว่าฐานข้อมูลมีความปลอดภัย มันถูกใช้ในการบริหารความเสี่ยง, IAM, การตรวจจับการฉ้อโกง, โครงสร้างพื้นฐานเครือข่าย, เครื่องมือแนะนำ ฯลฯ Accenture, Cisco, Dish และ VMware เป็นบางองค์กรที่ใช้ ArangoDB

DataStax

DataStax คือบริการฐานข้อมูลบนคลาวด์ NoSQL ที่สร้างขึ้นบน Apache Cassandra สามารถปรับขนาดได้สูงและใช้สถาปัตยกรรมแบบคลาวด์เนทีฟ มีความน่าเชื่อถือและปลอดภัย เอกสารทุกฉบับที่จัดเก็บไว้ใน DataStax มีดัชนีที่ช่วยในการค้นหาและเรียกข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ชาร์ดถูกสร้างขึ้นเหนือข้อมูลที่จัดทำดัชนี สามารถใช้แหล่งข้อมูลต่างๆ เพื่อสร้างแอปพลิเคชันด้วยเครื่องมือ Datastax Enterprise, Kafka และ Docker

ข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งที่มาจะถูกส่งไปยังระบบนิเวศ Hadoop และ DataStax Hadoop จัดการความปลอดภัย การดำเนินงาน การเข้าถึงข้อมูล และการจัดการโดยการโต้ตอบกับ DataStax ข้อมูลได้รับการขัดเกลาโดยใช้เครื่องมือการพัฒนาและการดำเนินงานของ Datastax

ข้อมูลที่วิเคราะห์แล้วจะใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ แอปพลิเคชันระดับองค์กร การรายงาน ฯลฯ เนื่องจากเป็นข้อมูลบนคลาวด์ ลูกค้าจึงจ่ายเงินสำหรับสิ่งที่พวกเขาใช้ และราคาก็สมเหตุสมผล Verizon, CapitalOne, TMobile และ Overstock เป็นบางบริษัทที่ใช้ DataStax

Orient DB

OrientDB เป็นฐานข้อมูลแบบกราฟที่จัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและช่วยสร้างการแสดงภาพสำหรับการนำเสนอข้อมูล เป็นฐานข้อมูลกราฟหลายรุ่นและสร้างขึ้นโดยใช้ Java โดยจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบของคู่คีย์-ค่า เอกสาร โมเดลอ็อบเจ็กต์ ฯลฯ ประกอบด้วย 3 องค์ประกอบที่สำคัญ ได้แก่ ตัวแก้ไขกราฟ คิวรีในสตูดิโอ และคอนโซลบรรทัดคำสั่ง

โปรแกรมแก้ไขกราฟใช้เพื่อแสดงภาพและโต้ตอบกับข้อมูล อินเทอร์เฟซแบบสอบถาม Studio ใช้เพื่อดำเนินการค้นหาและให้ผลลัพธ์ทันทีในรูปแบบรูปภาพและตาราง คอนโซลบรรทัดคำสั่งใช้เพื่อสืบค้นข้อมูลจาก OrientDB มีสถาปัตยกรรมแบบกระจายที่มีเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องที่สามารถดำเนินการอ่านและเขียนได้ เซิร์ฟเวอร์จำลองใช้สำหรับดำเนินการอ่านและสอบถาม รองรับการจัดทำดัชนีและเป็นไปตามข้อกำหนดของ ACID บริษัทบางแห่งที่ใช้ OrientDB ได้แก่ Comcast Corporation และ Blackfriars Group

Dgraph

Dgraph เป็นฐานข้อมูลกราฟบนคลาวด์ที่รองรับ GraphQL มันถูกสร้างขึ้นโดยใช้ Go มันย่อเล็กสุดการโทรเครือข่ายและลดเวลาแฝงโดยเพิ่มการประมวลผลแบบสอบถามพร้อมกันสูงสุด การผสานรวม Dgraph กับ GraphQL อย่างราบรื่นช่วยในการพัฒนาแอปพลิเคชันแบ็กเอนด์ GraphQL ได้ง่าย

การกลายพันธุ์ของ GraphQL จะถูกส่งผ่านฟังก์ชัน Lambda ซึ่งโต้ตอบกับฐานข้อมูลและไปป์ไลน์ข้อมูล ทำให้การประมวลผลแบบสอบถามง่ายขึ้น สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้ หมายความว่าจำนวนทรัพยากรจะเพิ่มขึ้นตามการสืบค้นและข้อมูลที่เพิ่มขึ้น มันมีคุณสมบัติต่างๆ เช่น การอนุญาตตาม JWT โปรแกรมสร้างภาพข้อมูล การรับรองความถูกต้องบนคลาวด์ การสำรองข้อมูล ฯลฯ บางองค์กรที่ใช้ Dgraph ได้แก่ Intuit, intel และ Factset

ไทเกอร์กราฟ

Tigergraph เป็นฐานข้อมูลกราฟคุณสมบัติที่พัฒนาโดยใช้ C ++ สามารถปรับขนาดได้สูงและดำเนินการวิเคราะห์ขั้นสูงกับข้อมูลที่เชื่อมต่ออย่างสูง มันใช้โครงสร้างกราฟดั้งเดิมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลและเครื่องมือประมวลผลกราฟสำหรับการประมวลผลข้อมูล ฐานข้อมูลถูกเก็บไว้ในดิสก์และในหน่วยความจำ และยังใช้แคชของ CPU สำหรับการดึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว ใช้ฟังก์ชัน Map Reduce สำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบขนาน

มันเร็วมากและสามารถปรับขนาดได้ มันทำการคำนวณแบบขนานและให้การอัปเดตตามเวลาจริง ใช้เทคนิคการบีบอัดข้อมูลและบีบอัดข้อมูล 10 เท่า โดยจะแบ่งพาร์ติชั่นข้อมูลข้ามเซิร์ฟเวอร์โดยอัตโนมัติ ช่วยให้ผู้ใช้ประหยัดเวลาและความพยายามในการชาร์ดข้อมูลด้วยตนเอง ใช้สำหรับการตรวจจับการฉ้อโกงในครัวเรือน การจัดการห่วงโซ่อุปทาน และปรับปรุงการดูแลสุขภาพ JPMorgan Chase, Intuit และ United Health Group คือบางองค์กรที่ใช้ Tigergraph

AllegroGraph

AllegroGraph ใช้เทคโนโลยีกราฟความรู้ของเหตุการณ์เอนทิตีเพื่อทำการวิเคราะห์และตัดสินใจเกี่ยวกับข้อมูลที่เชื่อมต่อ ซับซ้อน และหนาแน่น ข้อมูลถูกจัดเก็บในรูปแบบ JSON และ JSON-LD ในโหนดของกราฟ ใช้สถาปัตยกรรมโปรโตคอล REST นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากโดยการแบ่งกลุ่มข้อมูลตามเกณฑ์เฉพาะ และกระจายไปยังคลังข้อมูลฐานความรู้หลายแห่ง

สิ่งนี้เป็นไปได้เนื่องจากคุณลักษณะ FedShard ของฐานข้อมูล AllegroGraph การดำเนินการของแบบสอบถามเกิดขึ้นโดยการรวมสหพันธรัฐกับที่เก็บข้อมูลฐานความรู้ รองรับประเภทสคีมา XML และใช้ดัชนีสามตัว มันเก็บข้อมูลเชิงพื้นที่เช่นละติจูดและลองจิจูดและข้อมูลชั่วคราวเช่นวันที่ประทับเวลา ฯลฯ มันเข้ากันได้กับ Windows, Mac และ Linux ด้วย ใช้ในการตรวจจับการฉ้อโกง การดูแลสุขภาพ การระบุตัวตน การคาดการณ์ความเสี่ยง ฯลฯ

สตาร์ด็อก

Stardog เป็นฐานข้อมูลแบบกราฟที่ทำการสร้างกราฟข้อมูลเสมือนจริงและเชื่อมโยงข้อมูลจากคลังข้อมูลและ Data Lake โดยไม่ต้องคัดลอกข้อมูลไปยังตำแหน่งจัดเก็บข้อมูลใหม่ Stardog สร้างขึ้นบนมาตรฐานเปิด RDF รองรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง การทำให้เป็นรูปเป็นร่างขึ้นโดย Stardog นี้ให้ความยืดหยุ่น เป็นฐานข้อมูลกราฟเดียวที่รวมกราฟความรู้และการจำลองเสมือน

Stardog ใช้เอ็นจิ้นการอนุมานที่ขับเคลื่อนโดย AI เพื่อประมวลผลและจัดเตรียมเอาต์พุตการสืบค้นอย่างมีประสิทธิภาพ เป็นฐานข้อมูลกราฟที่สอดคล้องกับ ACID รองรับการอ่านและเขียนพร้อมกัน จัดการกับข้อความค้นหาที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดายด้วยสถาปัตยกรรม "ล้ำสมัย" มันถูกใช้ใน IT Asset Management การจัดการข้อมูล & การวิเคราะห์ และให้ความพร้อมใช้งานสูง บางบริษัทที่ใช้ Stardog ได้แก่ Cisco, eBay, NASA และ Finra

คำพูดสุดท้าย

ฐานข้อมูลกราฟช่วยในการสืบค้นความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อกลุ่มได้อย่างง่ายดายและจัดเก็บข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ สามารถปรับขนาดได้ ปลอดภัย และสามารถรวมเข้ากับเครื่องมือของบุคคลที่สาม, API และภาษาต่างๆ ได้ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มีการผสานรวมกับระบบคลาวด์และให้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด

พวกเขาลดความซับซ้อนของการรวมที่ซับซ้อนในแบบสอบถามง่าย ๆ ทำให้เป็นงานง่ายสำหรับนักพัฒนา งานที่ใช้ข้อมูลจำนวนมาก เช่น IoT และ Big Data ก็เป็นฐานข้อมูลแบบกราฟเช่นกัน สิ่งเหล่านี้จะพัฒนาต่อไปและจะขยายไปสู่กรณีการใช้งานอื่น ๆ อย่างแน่นอนในอนาคต