Graph Datenbanken in einer Big Data Umgebung - Dummies

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Die grundlegende Struktur für Graphen-Datenbanken in Big Data wird "Knoten-Beziehung" genannt. "Diese Struktur ist am nützlichsten, wenn Sie mit stark miteinander verbundenen Daten arbeiten müssen. Knoten und Beziehungen unterstützen Eigenschaften , ein Schlüssel / Wert-Paar, in dem die Daten gespeichert sind.

Diese Datenbanken werden durch Befolgen der Beziehungen navigiert. Diese Art der Speicherung und Navigation ist in RDBMS (relationalen Datenbankverwaltungssystemen) aufgrund der starren Tabellenstrukturen und der Unfähigkeit, Verbindungen zwischen den Daten zu verfolgen, wo immer sie uns führen könnten, nicht möglich. Eine Diagrammdatenbank könnte verwendet werden, um geographische Daten für die Ölexploration zu verwalten oder um die Netze eines Telekommunikationsanbieters zu modellieren und zu optimieren.

Eine der am häufigsten verwendeten Graphendatenbanken ist Neo4J. Es ist ein Open-Source-Projekt, das unter der GNU Public License v3 lizenziert ist. 0. Eine unterstützte, kommerzielle Version wird von Neo Technology unter der GNU AGPL v3 bereitgestellt. 0 und kommerzielle Lizenzierung.

Neo4J ist eine ACID-Transaktionsdatenbank, die eine hohe Verfügbarkeit durch Clustering bietet. Es ist eine vertrauenswürdige und skalierbare Datenbank, die aufgrund der grundlegenden Struktur der Knoten-Beziehungs-Eigenschaften und der natürlichen Zuordnung zu unseren eigenen menschlichen Beziehungen leicht zu modellieren ist. Es erfordert weder ein Schema, noch erfordert es Datentypisierung, also ist es von Natur aus sehr flexibel.

Mit dieser Flexibilität sind einige Einschränkungen verbunden. Knoten können nicht direkt auf sich selbst verweisen. Zum Beispiel können Sie (als Knoten) nicht auch Ihr eigener Vater oder Ihre Mutter (als Beziehungen) sein, aber Sie können ein Vater oder Mutter sein. Es könnte reale Fälle geben, in denen eine Selbstreferenz erforderlich ist.

Wenn dies der Fall ist, ist eine Diagrammdatenbank nicht die beste Lösung, da die Regeln für die Selbstreferenz strikt eingehalten werden. Während die Replikationsfähigkeit sehr gut ist, kann Neo4J nur ganze Graphen replizieren, wodurch die Gesamtgröße des Graphen (ungefähr 34 Milliarden von Knoten und 34 Milliarden Beziehungen) begrenzt wird.

Wichtige Merkmale von Neo4J sind:

Integration in andere Datenbanken: Neo4J unterstützt die Transaktionsverwaltung mit Rollback, um eine nahtlose Interoperabilität mit nicht grafischen Datenspeichern zu ermöglichen.
Synchronisierungsdienste: Neo4J unterstützt ereignisgesteuertes Verhalten über einen Ereignisbus, periodische Synchronisation mit sich selbst oder ein RDBMS als Master und traditionelle Batch-Synchronisation.
Resiliency: Neo4J unterstützt Cold (dh wenn die Datenbank nicht ausgeführt wird) und Hot (wenn es ausgeführt wird) sowie einen Hochverfügbarkeits-Clustering-Modus.Standardwarnungen stehen für die Integration mit vorhandenen Betriebsverwaltungssystemen zur Verfügung.
Abfragesprache: Neo4J unterstützt eine deklarative Sprache namens Cypher, die speziell zum Abfragen von Graphen und ihren Komponenten entwickelt wurde. Cypher-Befehle basieren lose auf der SQL-Syntax und sind auf Ad-hoc-Abfragen der Diagrammdaten ausgerichtet.

Neo4J-Implementierungen eignen sich am besten für