Denenecek En İyi 10 Grafik Veritabanı Çözümü

Grafik veritabanları, yüksek düzeyde bağlantılı yoğun verileri depolar ve sorguları verimli bir şekilde işler. Ancak, hangi grafik veritabanını ne zaman kullanacağınızı biliyor musunuz? Daha fazlasını öğrenmek için okuyun.

“Veriler yeni petroldür.” Herhangi bir organizasyonun büyümesi, verileri nasıl etkin bir şekilde depoladıklarına ve kullandıklarına bağlıdır. Her gün 2.5 kentilyon bayt veri üretiliyor. Bu nedenle, verilerin etkin bir şekilde depolanabileceği ve yönetilebileceği hataya dayanıklı sistemlere ve depolara ihtiyacımız var. Başlangıçta ilişkisel veritabanları kullanıldı.

Ancak zaman geçtikçe verilerin miktarı ve türü hızla değişti. Bu nedenle, video, ses, görüntü vb. depolamaya ihtiyaç vardı. Bu, SQL, NoSQL veritabanları, Hadoop, grafik veritabanları vb.'nin geliştirilmesi için tetik noktasıydı. Her birinin kendi kullanım durumları ve farklı veri formatlarıyla uğraşmaları vardır. Veriler üzerindeki işlemleri basitleştirmek ve etkin depolama için grafik veritabanları geliştirilmiştir.

Grafik Veritabanları

Grafik, düğümler ve kenarlar şeklinde temsil edilen bir veri yapısıdır. Veritabanı, verileri ve veriler arasındaki ilişkileri depolayan bir tablo koleksiyonudur. Bir grafik veritabanı, verileri düğümlerde ve veriler içinde var olan ilişkileri kenarlar biçiminde depolayan bir veritabanıdır. Grafik veritabanları, gerçek zamanlı sorguların ele alınmasına ve varlıklar arasındaki çoktan çoğa ilişkilerin etkin bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur.

Popüler grafik veri modelleri, özellik grafiklerini ve RDF grafiklerini içerir. Analiz ve sorgulama çoğunlukla özellik grafikleri kullanılarak yapılır. Veri entegrasyonu, RDF grafikleri kullanılarak yapılır. Özellik ve RDF grafikleri arasındaki fark, RDF grafiklerinin özne, yüklem ve nesne gibi üçlüler şeklinde temsil edilmesidir.

Grafik veritabanları, verileri düğümlerde ve veriler arasındaki ilişkiyi düğümler arasındaki kenarlar şeklinde depolar. Grafikteki kenarlar yönlendirilmiş (tek yönlü) veya yönsüz (çift yönlü) olabilir.

Sorgu işleme, grafikte gezinerek yapılır. Bir düğümden diğerine giden yolu, düğümler arasındaki mesafeyi, örüntüleri bulmayı, grafik içindeki döngüleri ve küme oluşturma olasılığını vb. bulmaya yardımcı olan grafik geçiş algoritmaları, sorguları etkin bir şekilde yanıtlamak için kullanılır.

Grafik Veritabanlarının Uygulamaları

Dolandırıcılık tespitinde grafik veritabanları kullanılır. Düğümler/varlıklar, kişilerin adları, adresleri, doğum tarihi vb. ve bazı sahte IP adresleri, cihaz numaraları vb. olabilir. Dolandırıcı bir düğüm, sahte olmayan bir düğümle etkileşime girdiğinde, aralarında bağlantılar oluşturulur ve şu şekilde işaretlenir: şüpheli.

Sosyal medya web siteleri, bağlantı kurmak isteyebileceğimiz kişilerin önerilerini ve görüntülemek istediğimiz içeriği göstermek için grafik veritabanlarını kullanır. Bunu, veritabanındaki grafik geçişleri yardımıyla yapar.

Ağ eşleme ve altyapı yönetimi, yapılandırma öğeleri vb. de grafik veritabanları kullanılarak etkin bir şekilde depolanır ve yönetilir.

Grafik Veritabanı ve İlişkisel Veritabanı

Bir grafik veritabanında, satırlar ve sütunlar içeren tablolar, düğümler ve kenarlarla değiştirilir. Veriler arasındaki ilişkiler, bir grafik veritabanında kenarlarda saklanır.

İlişkisel bir veritabanı, yabancı anahtarları ve diğer tabloları kullanan tablolar arasındaki ilişkileri depolar. Veri çıkarmak veya sorgulamak kolaydır ve bir grafik veritabanında karmaşık birleştirmeler gerektirmez, ancak ilişkisel veritabanlarında durum böyle değildir.

İlişkisel veritabanları, işlemleri içeren kullanım durumları için en uygunken, grafik veritabanları, ilişki ağırlıklı ve veri yoğun uygulamalar için uygundur.

Grafik veritabanları yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri desteklerken ilişkisel veritabanlarının sabit bir şemaya sahip olması gerekir.

Grafik veritabanları dinamik gereksinimleri karşılarken, ilişkisel veritabanları genellikle bilinen ve statik problemler için kullanılır.

Şimdi en iyi grafik veritabanı çözümlerine bakalım.

Çaylay

Cayley, Apache 2.0 tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir grafik veritabanıdır. Go kullanılarak oluşturulmuştur ve bağlantılı veriler üzerinde çalışır. Cayley, Google'ın Freebase ve bilgi grafiğini oluştururken kullanılan veritabanıdır. Gremlin tabanlı bir grafik nesnesiyle MQL ve Javascript gibi birden çok sorgu dilini destekler.

Kullanımı kolay, hızlı ve modüler bir tasarıma sahiptir. LevelDB, MongoDB ve Bolt gibi çeşitli arka uç mağazalarını entegre edebilir ve bunlarla etkileşime girebilir. Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript ve Clojure gibi birden çok dilde yazılmış çeşitli üçüncü taraf API'lerini destekler. Docker ve Kubernetes'te konuşlandırılabilir. Cayley'nin kullanıldığı temel alanlar Bilgi Teknolojisi, Bilgisayar Yazılımı ve Finansal Hizmetler'dir.

Amazon Neptün

Amazon Neptune, yüksek düzeyde bağlantılı veri kümelerinde olağanüstü iyi performans göstermesiyle bilinir. Güvenilir, güvenli, tam olarak yönetilir ve açık grafik API'lerini destekler. Milyarlarca ilişkiyi depolayabilir ve verileri birkaç milisaniyelik son derece düşük gecikmeyle sorgulayabilir.

Neptün grafik veri modeli özne (S), yüklem (P), nesne (O) ve Grafik (G) olmak üzere 4 konumdan oluşur. Bu konumların her biri, kaynak düğümün, hedef düğümün konumunu, aralarındaki ilişkiyi ve özelliklerini depolamak için kullanılır.

Ayrıca, okuma sorgularının yürütülmesini hızlandıran bir önbellek kullanır. Veriler, DB kümeleri şeklinde depolanır. Her küme, bir birincil DB örneğini ve DB örneklerinin okuma kopyalarını içerir. Neptün, IAM Kimlik Doğrulaması, SSL sertifikası ve günlük izleme kullandığından son derece güvenlidir. Diğer kaynaklardan Amazon Neptune'e veri taşımak da kolaydır. Ayrıca replikalar ve periyodik yedeklemeler oluşturarak dayanıklılık sağlar. Neptün kullanan bazı şirketler arasında Herren, Onedot, Juncture ve Hi Platform bulunur.

Neo4j

Neo4j, ölçeklenebilir, güvenli, isteğe bağlı ve güvenilir bir grafik veritabanıdır. Neo4j, Java kullanılarak, sorgu dili olarak Cypher kullanılarak oluşturulmuştur. Bolt protokolünü kullanır ve tüm işlemler bir HTTP uç noktası üzerinden gerçekleşir. Diğer ilişkisel veritabanlarına kıyasla sorguları yanıtlamada çok daha hızlıdır. Karmaşık birleştirmelerin ek yüküne sahip değildir ve optimizasyonları, veri kümesi boyutu büyük ve yüksek düzeyde bağlantılı olduğunda iyi çalışır. İlişkisel bir veritabanının ACID özellikleriyle birlikte grafik depolama avantajı sunar.

Neo4j, sürücüler yardımıyla Java, .NET, Node.js, Ruby, Python vb. gibi çeşitli dilleri destekler. Ayrıca grafik veri bilimi, analitik ve makine öğrenimi iş akışlarında kullanılır. Neo4j Aura DB, hataya dayanıklı ve tam olarak yönetilen bir bulut grafiği veritabanıdır. Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung gibi şirketler Neo4j kullanıyor.

ArangoDB

ArangoDB, açık kaynaklı çok modelli bir veritabanıdır. Çoklu model yaklaşımı, kullanıcıların verileri istedikleri herhangi bir sorgu dilinde sorgulamasını sağlar. ArangoDB'nin düğümleri ve kenarları JSON belgeleridir. Her belgenin benzersiz bir kimliği vardır. İki düğüm arasındaki ilişkiler kenarlar şeklinde gösterilir ve benzersiz kimlikleri saklanır. İyi performansı, bir karma endeksinin varlığından kaynaklanmaktadır.

Veritabanlarındaki geçişler, birleşimler ve aramalar geliştirildi. Çeşitli mimarileri tasarlamaya, ölçeklendirmeye ve uyarlamaya yardımcı olur. Özellik çıkarma ve gelişmiş arama gibi karmaşık veri bilimi görevlerinde önemli bir rol oynar.

ArrangoDB bulut tabanlı bir ortamda çalışabilir ve Mac Os, Linux ve Windows ile uyumludur. LDAP Kimlik Doğrulaması, veri maskeleme ve şifreleme algoritmaları, veritabanının güvenli olmasını sağlar. Risk yönetimi, IAM, dolandırıcılık tespiti, ağ altyapısı, öneri motorları vb. alanlarda kullanılır. Accenture, Cisco, Dish ve VMware, ArangoDB kullanan bazı kuruluşlardır.

DataStax

DataStax, Apache Cassandra üzerine kurulmuş bir hizmet olarak NoSQL bulut veritabanıdır. Yüksek düzeyde ölçeklenebilirdir ve bulutta yerel mimariyi kullanır. Güvenilir ve güvenlidir. DataStax'ta saklanan her belge, kolay arama ve verilerin hızlı alınmasına yardımcı olan bir dizine sahiptir. Parçalar, dizine alınan veriler üzerinde oluşturulur. Datastax Enterprise araçları, Kafka ve Docker ile uygulamalar oluşturmak için çeşitli veri kaynakları kullanılabilir.

Kaynaklardan toplanan veriler bir Hadoop ekosistemine ve DataStax'a gönderilir. Hadoop, DataStax ile etkileşim kurarak güvenliği, işlemleri, veri erişimini ve yönetimi yönetir. Veriler, Datastax geliştirme ve operasyon araçları kullanılarak iyileştirilir.

Analiz edilen bilgiler daha sonra istatistiksel analiz, kurumsal uygulamalar, Raporlama vb. için kullanılır. Bulut tabanlı olduğu için müşteriler kullandıkları kadar öder ve fiyatlandırma makul olur. Verizon, CapitalOne, TMobile ve Overstock, DataStax kullanan bazı şirketlerdir.

DB'yi Yönlendir

OrientDB, verileri etkin bir şekilde yöneten ve verileri sergilemek için görsel temsiller oluşturmaya yardımcı olan bir grafik veritabanıdır. Çok modelli bir grafik veritabanıdır ve Java kullanılarak oluşturulmuştur. Verileri anahtar/değer çiftleri, belgeler, nesne modelleri vb. biçiminde depolar. 3 önemli bileşenden oluşur: grafik düzenleyici, stüdyo sorgusu ve komut satırı konsolu.

Verileri görselleştirmek ve bunlarla etkileşim kurmak için bir grafik düzenleyici kullanılır. Studio sorgu arabirimi, sorguları yürütmek ve hemen resimli ve tablo biçiminde çıktı sağlamak için kullanılır. Komut satırı konsolu, OrientDB'den veri sorgulamak için kullanılır. Okuma ve yazma işlemleri yapabilen birden fazla sunucuya sahip dağıtık bir mimariye sahiptir. Replika sunucular, okuma ve sorgulama işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılır. İndekslemeyi destekler ve ayrıca ACID uyumludur. OrientDB kullanan şirketlerden bazıları Comcast Corporation ve Blackfriars Group'tur.

Dgraf

Dgraph, GraphQL'yi destekleyen bir bulut grafiği veritabanıdır. Go kullanılarak yapılmıştır. Eşzamanlı sorgu işlemeyi en üst düzeye çıkararak ağ aramalarını en aza indirir ve gecikmeyi azaltır. Dgraph'ın GraphQL ile sorunsuz entegrasyonu, GraphQL arka uç uygulamalarının kolayca geliştirilmesine yardımcı olur.

Bir GraphQL mutasyonu, veritabanı ve bir veri ardışık düzeni ile etkileşime giren bir Lambda işlevinden geçirilir. Bu, sorgu işlemeyi basitleştirir. Yatay olarak ölçeklenebilir, yani artan sorgular ve verilerle kaynak sayısı artar. JWT tabanlı yetkilendirme, veri görselleştirici, bulut kimlik doğrulama, veri yedekleme vb. gibi çeşitli özellikler sağlar. Dgraph kullanan bazı kuruluşlar arasında Intuit, intel ve Factset bulunur.

Kaplan grafiği

Tigergraph, C++ kullanılarak geliştirilmiş bir özellik grafiği veritabanıdır. Yüksek düzeyde ölçeklenebilirdir ve yüksek düzeyde bağlantılı veriler üzerinde gelişmiş analizler gerçekleştirir. Verilerin depolanması için yerel bir grafik yapısı ve verilerin işlenmesi için bir grafik işleme motoru kullanır. Veritabanı diskte ve bellekte saklanır ve ayrıca hızlı erişim için bir CPU önbelleği kullanır. Paralel veri işleme için Harita Azaltma işlevini kullanır.

Son derece hızlı ve ölçeklenebilir. Paralel hesaplama yapar ve gerçek zamanlı güncellemeler sağlar. Veri sıkıştırma tekniklerini kullanır ve verileri 10x sıkıştırır. Verileri sunucular arasında otomatik olarak bölümlere ayırır ve kullanıcıya verileri manuel olarak parçalamak için gereken zamandan ve emekten tasarruf sağlar. Evlerde dolandırıcılık tespiti, tedarik zinciri yönetimi ve sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesi için kullanılır. JPMorgan Chase, Intuit ve United Health Group, Tigergraph'ı kullanan bazı kuruluşlardır.

AllegroGraph

AllegroGraph, yüksek düzeyde bağlantılı, karmaşık ve yoğun veriler üzerinde analitik ve kararlar gerçekleştirmek için varlık-olay bilgi grafiği teknolojisini kullanır. Veriler, grafiğin düğümlerinde JSON ve JSON-LD formatında saklanır. REST protokol mimarisini kullanır. Ayrıca, verileri belirli kriterlere göre bölerek ve birden çok bilgi tabanı havuzuna yayarak son derece büyük veri kümeleriyle de ilgilenir.

Bu, AllegroGraph veritabanının FedShard özelliği nedeniyle mümkündür. Sorguların yürütülmesi, federasyonların bilgi tabanı havuzlarıyla birleştirilmesiyle gerçekleşir. XML şema türlerini destekler ve üçlü dizinleri kullanır. Enlemler ve boylamlar gibi coğrafi verileri ve tarih, zaman damgası vb. gibi geçici verileri depolar. Windows, Mac ve Linux ile de uyumludur. Dolandırıcılık tespiti, sağlık hizmetleri, varlık tanımlama, risk tahmini vb.

yıldız köpeği

Stardog, grafik verileri sanallaştırmasını gerçekleştiren ve verileri fiziksel olarak yeni bir depolama konumuna kopyalamadan veri ambarlarından ve veri göllerinden gelen verileri birbirine bağlayan bir grafik veritabanıdır. Stardog, RDF açık standartları üzerine kurulmuştur. Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri destekler. Stardog tarafından yapılan bu tür bir materyalizasyon esneklik sunar. Bilgi grafiklerini ve sanallaştırmayı birleştiren tek grafik veritabanıdır.

Stardog, sorgu çıktılarını verimli bir şekilde işlemek ve sağlamak için AI tarafından desteklenen bir çıkarım motoru kullanır. ACID uyumlu bir grafik veritabanıdır. Eşzamanlı okuma ve yazma desteklenir. “Son teknoloji” mimari sayesinde karmaşık sorguları kolaylıkla yönetir. BT Varlık Yönetimi, veri yönetimi ve analitiğinde kullanılır ve yüksek kullanılabilirlik sağlar. Stardog kullanan bazı şirketler Cisco, eBay, NASA ve Finra'dır.

Son sözler

Grafik veritabanları, çoktan çoğa ilişkileri kolayca sorgulamaya ve verileri etkin bir şekilde depolamaya yardımcı olur. Ölçeklenebilir, güvenlidir ve birçok üçüncü taraf araç, API ve dil ile entegre edilebilirler. Son yıllarda bulut ile bütünleşerek en iyi performansı sağlıyorlar.

Karmaşık birleştirmeleri basit sorgulara dönüştürerek geliştiriciler için kolay bir görev haline getirirler. IoT ve Big Data gibi veri yoğun görevler de grafik veritabanlarıdır. Bunlar gelişmeye devam edecek ve gelecekte kesinlikle diğer kullanım durumlarına da genişleyecektir.