Графическая модель данных в NoSQL

Модель данных на основе графа в NoSQL — это тип модели данных, который пытается сосредоточиться на построении отношений между элементами данных. Как следует из названия модели данных на основе графа, каждый элемент здесь хранится как узел, а связь между этими элементами часто называется ссылками. Ассоциация сохраняется напрямую, поскольку это первоклассные элементы модели данных. Эти модели данных дают нам концептуальное представление о данных.

Это модели данных, основанные на структуре топографической сети. Очевидно, что в теории графов у нас есть такие термины, как узлы, ребра и свойства, давайте посмотрим, что они означают здесь, в модели данных на основе графов.

• Узлы: это экземпляры данных, которые представляют объекты, которые необходимо отслеживать.
• Ребра: как мы уже знаем, ребра представляют отношения между узлами.
• Свойства: представляет информацию, связанную с узлами.

На изображении ниже представлены узлы со свойствами отношений, представленных ребрами.

Работа модели графических данных:

В этих моделях данных узлы, которые связаны друг с другом, связаны физически, и физическое соединение между ними также рассматривается как часть данных. Связывая данные таким образом, становится легко запрашивать отношения. Эта модель данных считывает связь напрямую из хранилища, вместо того чтобы вычислять и запрашивать этапы подключения. Как и многие другие базы данных NoSQL, эти модели данных не имеют схемы, поскольку это важно, потому что схема делает модель качественной и удобной для редактирования.

Примеры графических моделей данных:

• JanusGraph: Они очень полезны в аналитике больших данных. Это масштабируемая графовая система базы данных с открытым исходным кодом. JanusGraph имеет различные функции, такие как:
  • Хранилище: доступно множество опций для хранения графических данных, таких как Кассандра.
  • Поддержка транзакций: существует множество доступных средств поддержки, таких как ACID. (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность), которые могут поддерживать тысячи одновременных пользователей.
  • Параметры поиска: доступны сложные параметры поиска и дополнительная поддержка.
• Neo4j: расшифровывается как Network Exploration and Optimization 4 Java. Как следует из названия, эта база данных графов написана на Java с собственным хранением и обработкой графов. Neo4j имеет различные функции, такие как:
  • Масштабируемость: Масштабируемость за счет разделения данных на части, известные как осколки.
  • Более высокая доступность. Доступность очень высока благодаря постоянному резервному копированию и последовательным обновлениям.
  • Язык запросов: использует удобный для программиста язык запросов. Язык запросов Cypher graph. Основные функции DGraph:
• DGraph: это система базы данных с распределенным графом с открытым исходным кодом, разработанная с возможностью масштабирования.
  • Язык запросов: использует GraphQL, созданный исключительно для API.
  • система с открытым исходным кодом: поддержка многих открытых стандартов.

Преимущества графической модели данных:

• Структура: Структуры также очень гибкие и работоспособные.
• Явное представление: отображение отношений между сущностями является явным.
• Результаты O/P в реальном времени: Query дает нам выходные результаты в реальном времени.

Недостатки модели графических данных:

• Нет стандартного языка запросов: поскольку язык зависит от используемой платформы, определенного стандартного языка запросов не существует.
• Непрофессиональные графики: графики очень непрофессиональные для транзакционных систем.
• Небольшая пользовательская база: пользовательская база невелика, что очень затрудняет получение поддержки при работе с системой.

Приложения графической модели данных:

• Графические модели данных очень часто используются для обнаружения мошенничества, что само по себе очень полезно и важно.
• Он используется в управлении цифровыми активами, который обеспечивает масштабируемую модель базы данных для отслеживания цифровых активов.
• Он используется в управлении сетью, который предупреждает сетевого администратора о проблемах в сети.
• Он используется в контекстно-зависимых службах, предоставляя обновления трафика и многое другое.
• Он используется в механизмах рекомендаций в реальном времени, которые обеспечивают лучший пользовательский опыт.