10 個值得嘗試的最佳圖形數據庫解決方案

圖數據庫存儲高度連接的密集數據並有效地處理查詢。 但是，您知道何時使用哪個圖形數據庫嗎？ 閱讀以了解更多信息。

“數據是新的石油。” 任何組織的成長都取決於他們如何有效地存儲和使用數據。 每天產生 2.5 萬億字節的數據。 因此，我們需要可以有效存儲和管理數據的容錯系統和倉庫。 最初，使用關係數據庫。

但隨著時間的推移，數據的數量和類型迅速變化。 因此，需要存儲視頻、音頻、圖像等。這是 SQL、NoSQL 數據庫、Hadoop、圖形數據庫等開發的觸發點。每個都有自己的用例並處理不同的數據格式。 開發圖形數據庫是為了簡化數據操作和有效存儲。

圖數據庫

圖是一種以節點和邊的形式表示的數據結構。 數據庫是存儲數據和數據之間關係的表的集合。 圖數據庫是將數據存儲在節點中以及以邊的形式存在於數據中的關係的數據庫。 圖數據庫有助於處理實時查詢並有效地管理實體之間的多對多關係。

流行的圖數據模型包括屬性圖和 RDF 圖。 分析和查詢主要使用屬性圖完成。 數據集成是使用 RDF 圖完成的。 屬性圖和RDF 圖的區別在於RDF 圖以三元組的形式表示，即主語、謂語和賓語。

圖數據庫將數據存儲在節點中，數據之間的關係以節點之間的邊的形式存儲。 圖中的邊可以是有向的（單向）或無向的（雙向）。

查詢處理是通過遍歷圖來完成的。 圖遍曆算法有助於找到從一個節點到另一個節點的路徑、節點之間的距離、找到模式、圖中的循環以及形成集群的可能性等，用於有效地回答查詢。

圖數據庫的應用

圖數據庫用於欺詐檢測。 節點/實體可以是人的姓名、地址、出生日期等，也可以是一些欺詐性的IP地址、設備號等。當欺詐性節點與非欺詐性節點交互時，它們之間會形成鏈接並標記為可疑的。

社交媒體網站使用圖形數據庫來顯示我們可能想要聯繫的人的推薦以及我們想要查看的內容。 它藉助數據庫中的圖形遍歷來完成此操作。

網絡映射和基礎設施管理、配置項等也使用圖數據庫進行有效存儲和管理。

圖數據庫與關係數據庫

在圖形數據庫中，具有行和列的表被替換為節點和邊。 數據之間的關係存儲在圖形數據庫的邊上。

關係數據庫使用外鍵存儲表與其他表之間的關係。 提取數據或查詢很容易，並且不需要圖形數據庫中的複雜連接，但關係數據庫並非如此。

關係數據庫最適合涉及事務的用例，而圖數據庫適合關係密集型和數據密集型應用程序。

圖數據庫支持結構化、半結構化和非結構化數據，而關係數據庫需要有固定的模式。

圖數據庫滿足動態需求，而關係數據庫通常用於已知和靜態問題。

現在讓我們看看最好的圖形數據庫解決方案。

凱萊

Cayley 是 Apache 2.0 開發的開源圖形數據庫。 它是使用 Go 構建的，適用於鏈接數據。 Cayley 是構建 Google 的 Freebase 和知識圖譜時使用的數據庫。 它通過基於 Gremlin 的圖形對象支持多種查詢語言，例如 MQL 和 Javascript。

它易於使用、速度快且採用模塊化設計。 它可以與各種後端存儲（如 LevelDB、MongoDB 和 Bolt）集成和交互。 它支持以 Java、.NET、Rust、Haskell、Ruby、PHP、Javascript 和 Clojure 等多種語言編寫的各種第三方 API。 它可以部署在 Docker 和 Kubernetes 中。 Cayley 的主要應用領域是信息技術、計算機軟件和金融服務。

亞馬遜海王星

Amazon Neptune 以在高度連接的數據集上表現出色而聞名。 它可靠、安全、完全託管，並支持開放圖形 API。 它可以以幾毫秒的極低延遲存儲數十億個關係和查詢數據。

Neptune 圖數據模型由 4 個位置組成，即主語（S）、謂語（P）、賓語（O）和圖（G）。 這些位置中的每一個都用於存儲源節點、目標節點的位置、它們之間的關係以及它們的屬性。

它還使用緩存來加速讀取查詢的執行。 數據以數據庫集群的形式存儲。 每個集群包含一個主數據庫實例和數據庫實例的只讀副本。 Neptune 非常安全，因為它使用 IAM 身份驗證、SSL 認證和日誌監控。 將數據從其他來源遷移到 Amazon Neptune 也很容易。 它還通過創建副本和定期備份來確保彈性。 一些使用 Neptune 的公司包括 Herren、Onedot、Juncture 和 Hi Platform。

Neo4j

Neo4j 是一個可擴展、安全、按需且可靠的圖形數據庫。 Neo4j 是使用 Java 構建的，使用 Cypher 作為查詢語言。 它使用 Bolt 協議，所有事務都通過 HTTP 端點進行。 與其他關係數據庫相比，它在回答查詢方面要快得多。 它沒有復雜連接的開銷，並且當數據集大小很大且高度連接時，它的優化效果很好。 它提供了圖形存儲的優勢以及關係數據庫的 ACID 屬性。

Neo4j 在驅動程序的幫助下支持各種語言，如 Java、.NET、Node.js、Ruby、Python 等。 它還用於圖形數據科學、分析和機器學習工作流程。 Neo4j Aura DB 是一個容錯且完全託管的雲圖數據庫。 微軟、思科、Adobe、eBay、IBM、三星等公司都使用 Neo4j。

ArangoDB

ArangoDB 是一個開源的多模型數據庫。 多模型方法使用戶能夠以他們選擇的任何查詢語言查詢數據。 ArangoDB 的節點和邊是 JSON 文檔。 每個文檔都有一個唯一的 ID。 兩個節點之間的關係以邊的形式表示，並存儲了它們的唯一id。 其良好的性能是由於哈希索引的存在。

數據庫中的遍歷、連接和搜索得到了增強。 它有助於設計、擴展和適應各種架構。 它在特徵提取和高級搜索等複雜的數據科學任務中發揮著重要作用。

ArrangoDB 可以在基於雲的環境中運行，並且與 Mac Os、Linux 和 Windows 兼容。 LDAP 身份驗證、數據屏蔽和加密算法確保數據庫安全。 它用於風險管理、IAM、欺詐檢測、網絡基礎設施、推薦引擎等。埃森哲、思科、Dish 和 VMware 是一些使用 ArangoDB 的組織。

數據稅

DataStax 是基於 Apache Cassandra 構建的 NoSQL 雲數據庫即服務。 它具有高度可擴展性，並使用雲原生架構。 它可靠且安全。 存儲在 DataStax 中的每個文檔都有一個索引，有助於輕鬆搜索和快速檢索數據。 分片是在索引數據上創建的。 各種數據源可用於使用 Datastax Enterprise 工具、Kafka 和 Docker 構建應用程序。

從源收集的數據被發送到 Hadoop 生態系統和 DataStax。 Hadoop 通過與 DataStax 交互來管理安全、操作、數據訪問和管理。 使用 Datastax 開發和運營工具對數據進行細化。

然後將分析的信息用於統計分析、企業應用程序、報告等。由於它是基於雲的，客戶為他們使用的東西付費，定價是合理的。 Verizon、CapitalOne、TMobile 和 Overstock 是一些使用 DataStax 的公司。

東方數據庫

OrientDB 是一個圖形數據庫，可以有效地管理數據並幫助創建用於展示數據的可視化表示。 它是一個多模型圖形數據庫，使用 Java 構建。 它以鍵值對、文檔、對像模型等形式存儲數據。它由 3 個重要組件組成：圖形編輯器、工作室查詢和命令行控制台。

圖形編輯器用於可視化數據並與數據交互。 Studio 查詢界面用於執行查詢並立即以圖形和表格格式提供輸出。 命令行控制台用於從 OrientDB 查詢數據。 它具有分佈式架構，具有多個可以執行讀寫操作的服務器。 副本服務器用於執行讀取和查詢操作。 它支持索引，也符合 ACID。 一些使用 OrientDB 的公司是 Comcast Corporation 和 Blackfriars Group。

圖形

Dgraph 是一個支持 GraphQL 的雲圖數據庫。 它是使用 Go 構建的。 它通過最大化並發查詢處理來最小化網絡調用並減少延遲。 Dgraph 與 GraphQL 的無縫集成有助於輕鬆開發 GraphQL 後端應用程序。

GraphQL 突變通過與數據庫和數據管道交互的 Lambda 函數傳遞。 這簡化了查詢處理。 它是水平可擴展的，這意味著資源的數量隨著查詢和數據的增加而增加。 它提供了各種功能，例如基於 JWT 的授權、數據可視化、雲身份驗證、數據備份等。使用 Dgraph 的一些組織包括 Intuit、intel 和 Factset。

虎圖

Tigergraph 是使用 C++ 開發的屬性圖數據庫。 它具有高度可擴展性，並對高度連接的數據執行高級分析。 它使用原生圖結構來存儲數據，並使用圖處理引擎來處理數據。 數據庫存儲在磁盤和內存中，還使用 CPU 緩存進行快速檢索。 它使用 Map Reduce 功能進行並行數據處理。

它非常快速且可擴展。 它進行並行計算並提供實時更新。 它使用數據壓縮技術，將數據壓縮 10 倍。 它自動跨服務器分區數據，節省用戶手動分片數據所需的時間和精力。 它用於家庭欺詐檢測、供應鏈管理和改善醫療保健。 JPMorgan Chase、Intuit 和 United Health Group 是一些使用 Tigergraph 的組織。

快板圖

AllegroGraph 使用實體事件知識圖譜技術對高度連接、複雜和密集的數據執行分析和決策。 數據以 JSON 和 JSON-LD 格式存儲在圖形的節點中。 它使用 REST 協議架構。 它還通過根據特定標準對數據進行分片並將其分佈在多個知識庫存儲庫中來處理超大型數據集。

這是可能的，因為 AllegroGraph 數據庫的 FedShard 功能。 通過將聯合與知識庫存儲庫相結合，可以執行查詢。 它支持 XML 模式類型並使用三重索引。 它存儲緯度和經度等地理空間數據以及日期、時間戳等時間數據。它也與 Windows、Mac 和 Linux 兼容。 它用於欺詐檢測、醫療保健、實體識別、風險預測等。

星際狗

Stardog 是一個圖形數據庫，它執行圖形數據虛擬化並鏈接來自數據倉庫和數據湖的數據，而無需將數據物理複製到新的存儲位置。 Stardog 建立在 RDF 開放標準之上。 它支持結構化、半結構化和非結構化數據。 Stardog 完成的這種物化提供了靈活性。 它是唯一結合知識圖譜和虛擬化的圖數據庫。

Stardog 使用由 AI 提供支持的推理引擎來有效地處理和提供查詢輸出。 它是一個符合 ACID 的圖形數據庫。 支持並發讀寫。 由於“最先進”的架構，它可以輕鬆處理複雜的查詢。 它用於 IT 資產管理、數據管理和分析，並提供高可用性。 使用 Stardog 的一些公司是 Cisco、eBay、NASA 和 Finra。

最後的話

圖數據庫有助於輕鬆查詢多對多關係並有效存儲數據。 它們具有可擴展性、安全性，並且可以與許多第三方工具、API 和語言集成。 近年來，它們已與雲集成並提供最佳性能。

它們將復雜的連接簡化為簡單的查詢，從而使開發人員輕鬆完成任務。 物聯網和大數據等數據密集型任務也是圖形數據庫。 這些將繼續發展，並且肯定會在未來擴展到其他用例。