Erklären Graph-Datenbanken zu einem Entwickler App-Entwickler Magazin bitcoin Index Grafik

Organisationen beginnen immer mehr auf die Kraft der Graph-Datenbanken zu erfassen, die ihnen Mehrwert innerhalb Verbindungen, Einflüsse und Beziehungen innerhalb ihrer Daten zu entsperren hilft bitcoin Instant Auszahlung. Graph-Datenbanken ermöglichen neue Anwendungen auf sich ändernde Geschäftsanforderungen und bestehende Anwendungen mit dem Geschäft zu skalieren anzupassen.

Webber: Traditionelle relationale Datenbanken Modelldaten als eine Reihe von Tabellen und Spalten und eignen sich am besten für Daten, die vorhersehbar und nicht stark miteinander verknüpft ist. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken sind Graph-Datenbanken geschickt darin, mit mehreren verbundenen Punkten von Informationen arbeiten und die Beziehungen zwischen ihnen zu erforschen. Anstatt Tabellen und Spalten, Graph-Datenbanken verwenden Graphenstrukturen zu speichern und Daten darstellen, so dass für die einfachen und schnelle Auffinden von komplexen hierarchischen Verbindungen, die schwierig zu modellieren und zu teuer in relationalen Systemen abzufragen.


Wenn Sie ein Modell Ihrer Daten auf einem Whiteboard ziehen sind, ist, dass das gleiche Modell, das in einer Graph-Datenbank gespeichert wird – es gibt keine technische Verschleierung der Domain-View-Optionen auf Bitcoin ist. Durch Zusammenfügen der Daten in diese verbundenen Strukturen, können Sie anspruchsvolle Modelle bauen, die in engem Zusammenhang mit Ihrem Problem Domäne abzubilden.

Es ist eine deutliche Erhöhung der Skalierbarkeit und Leistung, wenn sie aus relationalen Datenbanken geht Datenbanken grafisch darzustellen, und der Vorteil der Verwendung von ihnen mit der Komplexität der Abfrage wächst kostenlos bitcoin Anmelden. Unsere Benutzer regelmäßig rückzukoppeln, dass ihre schwierigsten Anfragen von Minuten zu Millisekunden gehen – um Größenordnungen schneller.

Webber: Fowler und Sadalage beschreiben die anderen NoSQL-Datenbanken als Das heißt, sie für einfachen Laden gut ist und Abrufen einzelne (Aggregat) Werte „aggregate orientiert.“: Einzelwerte, Spalten oder Dokumente der Regel. Wenn Ihr zu speichern und abzurufen Muster symmetrisch sind, kann dies recht gut funktionieren – speichern Sie ein Dokument, ein Dokument abgerufen werden – aber wenn man Sinn der diskreten Datenelemente machen wollen, wenn man sie, diese Modelle weit hinter beitreten möchten.

Außerhalb recht primitiv Abfrage Sprachkonstrukte und Indizierung, sind die meisten der schlauen Dinge in diesen Datenbanken den Benutzer überlassen. Es gibt keine Unterstützung für Joins und daher keine Unterstützung ein reiches Modell für die Abfrage.

Was diese Datenbanken typischerweise liefern in großem Maßstab für einfache Daten (mit Graden unsafety variierend von ihrer Konsistenz Modell stammt), und für ein gutes Maß an Betriebsfehlertoleranz Bitcoin Wallet für Android. Aber in Bezug auf das Modell, das sie unterstützen, sind sie ein Schritt nach hinten aus dem relationalen Modell nicht ein Schritt nach vorn.

Webber: Organisationen nicht-native Graph-Datenbanken bereitstellen neigen dazu, dies zu tun, weil ihre Operations-Teams besser vertraut mit einem nicht-Graph-Backend sind, wie MongoDB oder Cassandra Bitcoin-Adresse coinbase. Die Trennung zwischen Diagrammdaten mit Nicht-Graphenspeicher führt zu einer Reihe von Performance und Skalierbarkeit Problemen, vor allem, wie Sie Ihre Daten wachsen. Ihr Team kann eine Lernkurve konfrontiert werden, wenn sich mit einem neuen Backend oder native Graph Query Language vertraut gemacht, aber die Vorteile der Verwendung einer nativen Graph-Datenbank in Form von Dividenden auf lange Sicht auszahlen.

Von Grund auf werden native Graph-Datenbanken speziell für die Speicherung und Verwaltung von Graphen entwickelt und sind die effizientesten Grafikdaten für die Abfrage. Im Gegensatz dazu sind nicht-native Graph-Datenbanken nicht für die variabel verbunden optimieren Art von Graph-Daten bitcoin Bergbau immer noch profitabel. Ort wird verloren gehen und teure Indizierung verwendet, wo besser, billige Ansätze durch native Technologie verwendet werden, kann ich mit paypal kaufen bitcoin. Schlimmer noch, kann die Konsistenz Semantik für Graphen unangemessen und zu Korruption unter normalen Operationen führen.

Unabhängig davon, wie viele Daten Sie gerade arbeiten, ist es wichtig für die Zukunft zu planen, wie Sie Ihre Daten wahrscheinlich ist neben Ihrem Unternehmen wachsen. Wie Sie weiterhin Daten sammeln, werden viele Abfragen in einer nicht-native Datenbank verlangsamen und werden viel mehr Hardware für gleichwertige Abfrageleistung erfordern.

Webber: Ich denke, ein wichtiger Erfolg in der Öffentlichkeit Im Jahr 2016 geschah, als das internationale Konsortium of Investigative Journalists (ICIJ) drehte das Panama Papers.The Panama-Papiere Neo4j zu entwirren war das größte Datenleck in der Geschichte, die schließlich zahlreiche verbunden (high Profil) Personen in Steueroasen. Ein Graph-Datenbank wurde verwendet, um Verbindungen innerhalb der 2,6 Terabyte Daten zu machen, Verbindungen zwischen mächtige Politiker, Unternehmer, Banken und Offshore-Unternehmen auftauchen, die verwendet werden können, Steuerhinterziehung und andere finanzielle Verbrechen Strom zu verschleiern Preis von Bitcoins. Diese fahr Graph-Datenbank-Technologie in den Augen der Öffentlichkeit, seine Fähigkeit demonstriert, um schnell Beziehungen zu identifizieren in der Massendatenmengen. Heute Graph-Datenbanken sind nicht länger ein Nischenmarkt und werden von vielen der Top-Unternehmen aus Branchen wie Einzelhandel, Finanzen, Gesundheitswesen, Produktion und Sicherheit angenommen werden.

Webber: Graph-Datenbanken werden in fast jeder Branche verwendet wird, ob sie Daten sind die Verarbeitung NASA zum Mars zwei Jahre schneller zu bekommen, die Panama Paper entwirren oder helfen Einzelhändler personalisierte Produktempfehlungen zu machen. eBays ShopBot zum Beispiel bietet eine personalisierte AI-driven Einkaufserlebnis via Facebook Messenger, mit Neo4j als die zugrunde liegende Technologie kaufen bitcoin mit Girokonto. Eine Neo4j Graph-Datenbank wird auch von einer internationalen Investmentbank verwendete Identität und Authentifizierung zu verwalten, sein Sicherheitsteam ermöglicht, mit einer größeren geschäftlichen Auswirkungen auf Projekte zu konzentrieren. Unterm Strich ist dies: moderne Unternehmen auf Graphen wetten.

Webber: Relationale Datenbanken hat das Elektrizitätskraftwerk von Software-Anwendungen seit den 1980er Jahren ist und wie die Datenbank Standard bis heute dienen. Um erfolgreich zu sein mit einer Graph-Datenbank Implementierung, müssen Sie bereit sein, aus Ihrer Komfortzone heraus zu treten und diese Norm in Frage stellen, was die Bitcoin ist. Die Freiheit von Graph-Datenbanken bereitgestellt wird, kann beängstigend sein, auch auf dem ersten verwirrende, aber sobald man über diese Kurve ist und das volle Potenzial der Technologie erfassen, werden Sie nie die schwachen Datenmodelle auf die implizite Komplexität des RDBMS oder leiden gehen zurück von NoSQL.

Als Entwickler selbst, weiß ich, dass die Arbeit eines Entwicklers in engen Zusammenhang mit Geschäftswert gebunden ist. Unabhängig von Ihrer Erfahrung als Anwendungsentwickler, die Elemente der Informatik in Ihre Arbeit enthält, wird Ihnen helfen, Geschäftswert multiplizieren, wenn sie mit Daten zu arbeiten, und Graph-Datenbanken sind ein wesentlicher Bestandteil dieser Initiative.

Jim Webber ist Chief Scientist bei Neo4j, arbeitet an Lösungen der nächsten Generation für Diagrammdaten massiv Skalierung. Vor Neo4j kam, war Jim ein Professional Services Director bei Thoughtworks, wo er auf Großrechnersysteme in den Bereichen Finanzen und Telekommunikation tätig. Jim hat einen Ph.D. in Informatik von der Universität Newcastle, UK.