Graf baze podataka: Novi način razmišljanja o podacima

Autor: Louise Ward
Datum Stvaranja: 5 Veljača 2021
Datum Ažuriranja: 28 Lipanj 2024
Anonim
High Density 2022
Video: High Density 2022

Sadržaj


Izvor: Blueximages / Dreamstime.com

Oduzeti:

Baze podataka grafikona koriste se u mnogim industrijama zbog njihove jedinstvene sposobnosti analize odnosa između podataka.

Važnost velikih podataka u porastu je. Međutim, kako bi se podaci maksimalno iskoristili, tvrtke moraju biti u mogućnosti naći uvidljive uvide iz njih. Da bi se pronašli snažni uvidi, na vraćene podatke trebaju biti i duboki upiti i dobra analitika. Tradicionalni SQL upiti suočavaju se s ograničenjima kada su u pitanju složeni višeslojni upiti i to ograničava cilj tvrtke u pronalaženju značajnih podataka.

Grafičke baze podataka omogućile su tvrtkama pokretanje složenih višeslojnih upita na koje je moguće odmah odgovoriti, dok bi tradicionalnim SQL bazama bilo izuzetno teško odgovoriti na takve upite. Složeni upiti vraćaju neviđene i vrijedne uvide. Grafičke baze podataka koriste se u mnogim industrijama kao što su društveni mediji, zdravstvena zaštita i internetsko druženje. Čini se da baza podataka s grafovima pruža novi način gledanja podataka.


Što je baza podataka grafikona?

Grafička baza podataka koristi se za pohranu podataka o različitim entitetima, mapiranje odnosa između entiteta i upita odnosa između entiteta. S tim u vezi, entiteti mogu biti mnogo stvari poput ljudi, tvrtki, životinja i automobila. Subjekt može imati specifičan odnos s drugim entitetom. Na primjer, Martin, entitet, je Jimov prijatelj, još jedan entitet. Martin može posjedovati automobil BMW. U oba primjera, Martin, Jim i BMW su entiteti koji imaju posebne međusobne odnose. "Martin je Jimov prijatelj" znači da je prijateljstvo odnos dva entiteta. Slično tome, "Martin posjeduje BMW" znači da je vlasništvo odnos Martina i njegovog BMW-a. U jeziku baze podataka grafova, odnosi su poznati kao rubovi. Odnosi su prikazani u obliku grafikona i stoga je pojam poznat kao baza podataka s grafikonima. (Da biste saznali više o bazama podataka grafikona, pogledajte kako Graf baze podataka donose umrežavanje podataka.)


Koncept baze podataka s grafikonima provodi se u industrijama kao što su zdravstvo, socijalni mediji i e-trgovina. Primjeri dani u ovom članku su jednostavni i jednostavni, ali slučajevi upotrebe primijenjeni u industrijama vrlo su složeni. Uzmite primjer web stranice za e-trgovinu koja pruža preporuke kupcima. Kako web mjesto daje preporuke proizvoda prikladne za kupca? Kako web stranica zna potrebe i sklonosti kupca? Ključ je u proizvodu koji kupac pregledava.Ako kupac pregledava knjigu o upravljanju ljudskim resursima, logika preporuke web stranice traži ostale kupce koji su istu knjigu pregledali ili kupili. U isto vrijeme logika određuje i druge slične ili srodne knjige koje su drugi korisnici sa sličnim interesima pregledali ili kupili, a slične se knjige preporučuju korisniku.

Kako funkcionira baza podataka grafikona

Pogledajmo bliže baze podataka grafikona uz pomoć primjera. Pretpostavimo da proizvođač pametnih telefona želi predstaviti pametni telefon s nekoliko naprednih značajki. Menadžment proizvoda odlučit će o značajkama nakon što utvrdi potrebe i sklonosti svoje ciljne publike, a to su korporativni rukovoditelji. Proizvođač pametnih telefona ima jednu ili više baza podataka koje prikupljaju i pohranjuju podatke o izvršnim profilima iz više izvora podataka. Sada upravitelji proizvoda stvaraju grafičku strukturu podataka na temelju podataka koji izgledaju kao u nastavku:

Iz gornje slike menadžeri proizvoda izvode sljedeće zaključke ili poslovne odluke:

  • Steve je HR menadžer koji sel Messenger intenzivno koristi. Njegove veze u odjelu za ljudske resurse vjerojatno također koriste glasnik zbog svog profila rada. Dakle, dobri glasnici u pametnom telefonu mogu biti važni.
  • Glavni razlog zašto su Debra i njen suprug prijatelj Trevor učestali protuvirusni forumi mogu biti sigurnosni problemi na njihovim pametnim telefonima ili računalima. Dakle, novi pametni telefon može imati ugrađene sigurnosne značajke.
  • Abraham koristi Fitbit, što ukazuje da prati njegovu kondiciju. Dakle, bilo bi dobro da novi pametni telefon može sinkronizirati podatke s Fitbit uređaja i prikazati ih na jednostavan način.

Gornji primjer prikazuje kako se podaci grafikona mogu koristiti za rješavanje poslovnih problema.

Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života

Ne možete poboljšati svoje programiranje kad nikoga nije briga za kvalitetu softvera.

Studije slučaja

Studije slučaja u nastavku pokazuju kako su baze podataka grafova pomogle riješiti složene probleme u industriji internetskih upoznavanja i pretraživanja karijere.

Studija slučaja - Online upoznavanje

Problem: Internetski portali za pronalaženje žele pronaći pogodne podudarnosti za svoje pretplatnike. Da bi to učinili, portalima su potrebne informacije o drugim članovima web mjesta koji mogu imati slične ukuse, sklonosti, pozadinu i druge informacije.

Riješenje: Mnogi su internetski portali koristili baze podataka grafova za putovanje kroz detalje milijuna članova i pretraživanje informacija. Na temelju toga web stranica priprema mečeve na temelju ukusa, obrazovanja, hobija i drugih detalja. Web mjesto utvrđuje da se ovi profili najviše podudaraju s određenim profilom te pruža preporuke u skladu s tim.

Studija slučaja - web stranice profesionalnih mreža

Problem: Web stranice profesionalnog umrežavanja poput LinkedIna žele preporučiti najprikladnije veze i poslove na temelju niza parametara kao što su profil, vlasnički pregledi, prikazi profila i članstvo u grupi, što odražava interese i sklonosti.

Riješenje: Da biste to učinili, takve mrežne web stranice putuju kroz više slojeva veza kao što su veze veza i tako dalje. Zatim logika grafa pronalazi zajedničke profesionalne interese, karijere, profile posla, članstvo u grupi i druge informacije, a na temelju nalaza daje preporuke i za mreže i za posao.

Činjenice i podaci iz industrije

Činjenice i brojke dane u nastavku pokazuju koliko je baza podataka grafova usvojena u cijeloj industriji:

  • Više od 30 globalnih 2000 tvrtki koje uključuju Wal-Mart, eBay, Lufthansa i Deutsche Telekom usvojilo je Neo4j, najpopularniju bazu podataka grafova, koju je kreirala Neo Technology.
  • Industrijski promatrač DB-motori ovo govori o popularnosti i prihvaćanju baza podataka grafikona, „Grafički DBMS-ovi dobivaju na popularnosti brže od bilo koje druge kategorije baze podataka“, jer raste od gotovo 300 posto od siječnja 2013. godine.
  • Od svibnja 2013., mnoge su velike internetske stranice za upoznavanje počele usvajati baze podataka o grafovima.
  • LinkedIn ima veliki tim koji radi na njegovom vlasničkom grafičkom sustavu baza podataka.
  • uvelike ovisi o grafičkoj bazi podataka, a objavio je i FlockDB, open-source grafičku bazu podataka. (Više o otvorenim izvornim bazama podataka potražite u članku Zašto otvorene izvorne baze podataka dobijaju na popularnosti.)
  • Kako bi baze podataka grafova postale jednostavne za korištenje za poslovne korisnike, Teradata je objavila novu vrstu SQL-a poznatu kao SQL-GR.

Zaključak

Baza grafova predstavlja novi način gledanja velikih podataka. Postoje dvije jasne prednosti grafičkih podataka:

  1. Relacijski sustavi za upravljanje bazama podataka (RDBMS) ne mogu obrađivati ​​ogromne količine podataka u kratkom vremenskom razdoblju. Uz to, ne može organizirati ogromne količine podataka. Grafička baza podataka može preći bilo koji broj odnosa između entiteta i logički organizirati informacije.
  2. Baze podataka grafikona vrlo su učinkovite u pronalaženju relevantnih podataka nakon pretraživanja nekoliko entiteta i odnosa. Kao što je ranije rečeno, oni mogu zatražiti i vratiti izuzetno vrijedne uvide koje BI sustavi mogu predstaviti na jednostavan način.

Čini se da je samo pitanje vremena kada će se druge industrije koje se bave ogromnim količinama podataka, kao što su bankarstvo i financije, farmacija, obrana i obavještajni podaci, također koristiti grafičkim bazama podataka. U stvari, otkrivanje zločina i prepoznavanje prijevara u osiguranju pomoću mreža, odnosa i subjekata s podacima o grafovima sigurno je zanimljiv zadatak.