الطرق المختلفة لتخزين بيانات الرسم البياني على القرص

قواعد بيانات الرسم البياني هي نوع من قواعد بيانات NoSQL التي تستخدم هياكل الرسوم البيانية للاستعلامات الدلالية مع العقد والحواف والخصائص لتمثيل البيانات وتخزينها. تختلف قواعد بيانات الرسم البياني عن قواعد بيانات NoSQL الأخرى من حيث أنها تخزن بياناتها في تنسيق رسم بياني. هذا يعني أن البيانات يتم تمثيلها بواسطة العقد (الكيانات) والعلاقات بين تلك العقد (الحواف). وهذا يسمح بقدر أكبر بكثير من المرونة والاستعلام أسهل من قواعد البيانات التقليدية. هناك عدة طرق مختلفة يمكن من خلالها لقواعد بيانات الرسم البياني تخزين بياناتها على القرص. الأكثر شيوعًا هو استخدام قائمة مجاورة. هذا هو المكان الذي تحتوي فيه كل عقدة على قائمة بجميع العقد الأخرى التي تتصل بها. هذه هي أبسط طريقة لتخزين بيانات الرسم البياني ، ولكنها قد تكون غير فعالة إذا كان الرسم البياني كبيرًا جدًا. هناك طريقة أخرى لتخزين بيانات الرسم البياني وهي استخدام مصفوفة مجاورة. هذا هو المكان الذي تستخدم فيه المصفوفة لتمثيل الحواف بين العقد. يعد هذا أكثر فاعلية للرسوم البيانية الأكبر حجمًا ، ولكن قد يكون الاستعلام أكثر صعوبة. الطريقة الأخيرة لتخزين بيانات الرسم البياني هي استخدام الرسم البياني للممتلكات. هذا هو المكان الذي تحتوي فيه كل عقدة على مجموعة من الخصائص (السمات) ويتم تحديد الحواف بين العقد بواسطة تلك الخصائص. هذه هي الطريقة الأكثر مرونة لتخزين بيانات الرسم البياني ، ولكن قد يكون الاستعلام أكثر صعوبة. تعد قواعد بيانات الرسم البياني أداة قوية لتحليل البيانات ويمكن استخدامها لمجموعة متنوعة من التطبيقات. وهي مناسبة بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب استعلامات معقدة أو التي تحتاج إلى تخزين البيانات بطريقة مرنة.

ما هي الطرق التي تستخدمها هذه الأوراق لتخزين الرسم البياني في نظام الملفات؟ لست متأكدًا مما يجب تحميله في الذاكرة ، وما تتطلبه المعرفات على وجه التحديد. إذا كانت هناك حاجة إلى مزيد من البحث ، فإن الإشارة إلى الميزات الرئيسية التي يجب البحث عنها يمكن أن تساعد في تحقيق فهم أوضح.

هذه تقنية لإدارة مجموعات كبيرة من البيانات المهيكلة أو شبه المنظمة أو غير المهيكلة باستخدام كل من SQL و NoSQL ("ليس SQL فقط"). إنه يمكّن المؤسسات من اكتساب فهم أفضل للبيانات الضخمة وتحليلات الوسائط الاجتماعية من خلال دمج وتحليل البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر.

عادةً ما تخزن أنظمة قاعدة بيانات الرسم البياني البيانات في بنية مشابهة للقوائم المرتبطة من حيث بنية البيانات. يتم تخزين الروابط المباشرة إلى البيانات بدلاً من سلاسل البيانات فقط فيها.

باستخدام نوع البيانات كمعرف أساسي ، حدد نظام نوع لواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك واستخدم هذا لتنفيذ الاستعلامات باستخدام لغة استعلام GraphQL . نظرًا لأن GraphQL مدعومة برمز وبيانات موجودة ، فإنها لا تتطلب أي قاعدة بيانات خاصة أو محرك تخزين.

يتم تخزين بيانات الرسم البياني في ملفات المتجر ، والتي تحتوي على معلومات حول جزء معين من الرسم البياني ، مثل العقد والعلاقات والتسميات والخصائص. كما ذكرنا سابقًا ، يتم تقسيم البيانات بهذه الطريقة للمساعدة في اجتياز الرسم البياني عالي الأداء.

كيف يتم تخزين البيانات في الرسم البياني Nosql؟

قواعد بيانات الرسم البياني هي نوع من قواعد بيانات NoSQL التي تستخدم هياكل الرسوم البيانية للاستعلامات الدلالية مع العقد والحواف والخصائص لتمثيل البيانات وتخزينها.

قاعدة بيانات الرسم البياني (المعروفة أيضًا باسم NoSQL أو SQL) هي نوع من قواعد البيانات التي يمكنها تخزين مجموعات كبيرة من البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المنظمة. إنه يساعد الشركات في الوصول إلى البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ودمجها وتحليلها ، مما يسمح لهم بتحليل وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بهم وتحليلات البيانات الضخمة. لا يحتاج إلى إعادة تعريف قبل إضافة بيانات جديدة إلى قاعدة بيانات NoSQL لا تحتاج إلى إعادة تعريف. تُستخدم معايير W3C المستخدمة لتمثيل البيانات على الويب في قواعد بيانات الرسم البياني. يؤدي استخدام الممارسات القياسية إلى تسهيل تكامل البيانات وتبادلها ورسم الخرائط بين مجموعات البيانات. من خلال الاستدلال ، يمكن للمؤسسات زيادة قوة قاعدة بيانات الرسم البياني الخاصة بهم عن طريق إضافة معرفة جديدة والسماح لهم برؤية جميع بياناتهم بطريقة أكثر صلة. يمكن للمؤسسات أيضًا الاستفادة من التكنولوجيا الدلالية و NoSQL في مجال تحليلات الوسائط الاجتماعية.

كانت قواعد بيانات الرسم البياني موجودة منذ فترة ، لكنها أصبحت أكثر شيوعًا. تخزين البيانات الخاصة بهم فريد ، وقد تكون ذات قيمة لبعض المستخدمين. إنه مفيد لحل المشكلات التي فشلت فيها قواعد البيانات التقليدية ، مثل العلاقات بين الكيانات وتحديد أولوياتها.
من حيث قواعد بيانات الرسم البياني ، يعد MongoDB اختيارًا جيدًا. نظرًا لأنه يحتوي على مجموعة MongoDB Atlas مجانية ، فإن إعداد واستخدام قاعدة بيانات الرسم البياني أمر بسيط قدر الإمكان.

قواعد بيانات الرسم البياني: مستقبل تخزين البيانات

يتم تخزين البيانات في شكل رسم بياني من خلال العقد (مثل الأشخاص والمنشورات والتعليقات) والعلاقات (مثل الإعجابات والمشاركات) والخصائص (مثل الطوابع الزمنية). تسمح هذه الأنواع من الهياكل بتصور البيانات بسهولة أكبر وتجعل الارتباط بين الكيانات أكثر بساطة. يمكن أيضًا استخدام قواعد بيانات الرسم البياني لتخزين كميات هائلة من البيانات المترابطة بشكل كبير. يتم تحديد أولويات العلاقات بين البيانات من أجل تسهيل التصور السهل.
قواعد بيانات الرسم البياني ، كقاعدة بيانات قائمة بذاتها ، متاحة حاليًا فقط في تنسيقات NoSQL. الرسوم البيانية ، من ناحية أخرى ، متاحة في MongoDB عبر ميزة الرسم البياني $ الخاص بها. هذا يعني أيضًا أنه يمكنك إلقاء نظرة على البيانات من أي مكان دون الحاجة إلى البدء من نقطة الصفر.

كيف يتم تخزين Graph Db؟

تخزن قواعد بيانات الرسم البياني البيانات في رسم بياني ، وهو عبارة عن مجموعة من العقد والحواف. تمثل العقد كيانات مثل الأشخاص أو الأماكن أو الأشياء ، وتمثل الحواف العلاقات فيما بينها. على سبيل المثال ، في إحدى الشبكات الاجتماعية ، قد تمثل العقد الأشخاص ، وقد تمثل الحواف العلاقات بينهم (مثل الأصدقاء والعائلة وزملاء العمل وما إلى ذلك).

تكتسب قواعد بيانات الرسم البياني الأصلية زخمًا كبديل قابل للتطبيق لـ NoSQL وقواعد البيانات العلائقية في السوق. يجب أن تحتوي قواعد بيانات الرسم البياني الأصلية على مجموعة واسعة من الوظائف ، وفقًا لنظرية التصميم ، ولكن يبدو أن Neo4j هو الأكثر شيوعًا في الوقت الحالي. تحتوي كل الحواف على المصدر والوجهة لصف الحافة (العلاقة). يتيح لك وجود فهرس زيادة حجم بياناتك مع تقليل مقدار الوقت الذي تقضيه في الكتابة. لحل هذه المشكلات ، نستخدم نموذج تخزين رسم بياني أصلي وهو O (log (n). في كل سجل ، يتم عرض معرف علاقة العقدة (first_rid). على سبيل المثال ، ترتبط الحافة A بكلتا العقدتين 1.

في هذه الحالة ، ستحتاج إلى إضافة عقدة جديدة 4 بالإضافة إلى عقدة جديدة 2. يتم تخزين العقدة 4's first_rid ، D ، في تخزين العلاقات مع سجل جديد [الشكل 4 (د)]. يحتوي رمز الخادم على معلمتين: src و dst. تم تحديث نموذج تخزين الرسم البياني في الشكل 4 (أ). يتم تخزين blob مستمر من البيانات في التخزين المادي للرسم البياني الأصلي باستخدام mmap. نتيجة لذلك ، يمكنك قراءة / كتابة السجل مباشرة من ID * record_size ثابت في blob المستمر. تعد Mmap أداة مفيدة لأنها تمنع ظهور النسخ المزدوجة على كل من نظام التشغيل والتطبيق.

يمكن العثور على معلومات in_use ، first_rid ، ومعرف الخاصية الأول ، ومعرف التسمية الأول في سجل عقدة Neo4j. العقد. معرف الخاصية ومعرف التسمية هما مؤشرين إلى خصائص وتسميات العقدة. بنفس الطريقة ، يتم استخدام طريقة أخرى لتعظيم فائدة سجل العلاقة لكامل الفترة الزمنية.

نظرًا لأن GraphQL تلغي الحاجة إلى تعلم لغة استعلام جديدة لكل واجهة برمجة تطبيقات ، فهي أداة قوية. يعد استخدام نفس لغة الاستعلام مع كل واجهة برمجة تطبيقات هو الحل الأفضل. بهذه الطريقة ، ستتمكن من تطوير تطبيقاتك وصيانتها بسهولة أكبر. يحدد مخطط GraphQL بنية البيانات في قاعدة بيانات الشبكة. يتم تمثيل عقد البيانات في هذا المخطط من خلال العلاقات فيما بينها. لهذا السبب ، لا يمكن الوصول إلى بنية البيانات في قاعدة البيانات العلائقية العادية إلا عن طريق الاستدلال. لا تعد واجهات برمجة التطبيقات التي تستخدم GraphQL قواعد بيانات ، بل هي لغات استعلام. يمكن دمجها مع مجموعة متنوعة من أنواع قواعد البيانات ، بالإضافة إلى عدم وجود قاعدة بيانات على الإطلاق ، لذلك يمكن استخدامها في أي مكان توجد فيه قواعد البيانات. نظرًا لسهولة استخدام GraphQL ، فإنها تلغي الحاجة إلى واجهة برمجة تطبيقات لتعلم لغة جديدة لكل استعلام. نظرًا لأنه يسمح بمزيد من التحكم الدقيق في البيانات ، فإن استخدام GraphQL يعد خيارًا رائعًا لقواعد بيانات الشبكة. هذا مهم بشكل خاص لأنه يزيد من عدد الخيارات والمرونة التي يمكن تخصيص البيانات بها.

كيف يقوم Neo4j بتخزين بيانات القرص؟

يقوم Neo4j بتخزين بيانات القرص بتنسيق خاص تم تحسينه للقراءة والكتابة بسرعة. يتم تخزين البيانات في عدد من الملفات ، يحتوي كل منها على قدر معين من البيانات. عند إضافة جزء جديد من البيانات إلى قاعدة البيانات ، يتم تخزينها في ملف جديد. عند حذف جزء من البيانات من قاعدة البيانات ، يتم حذف الملف.

سيتم وضع الملفات المتعلقة بالبيانات في دليل بيانات Neo4j إذا تم وضعها في نوع ملف data / databases / graph.db (v3.x +). يتم الاحتفاظ بالحقل إما في مفتاح أو قيمة. إذا كانت سلسلة أو مصفوفة لا تتناسب مع كتل 8B ، فسيكون لها مؤشر إلى سجل في مخزن السلسلة / المصفوفة (128B). يتم تنظيم بيانات القرص في جميع السجلات ذات الحجم الثابت في قائمة مرتبطة. يتم تخزين الخصائص كقوائم سجلات مرتبطة ، تحتوي كل منها على مفتاح وقيمة وتشير إلى الخاصية التالية. يمكنك تخيل هذا كمثال: حساب مساحة القرص. الوضع الأولي لهذا السيناريو.

عدد العقدة هو 4M. كل عقدة لها ثلاث (12) خاصية مميزة. تتشكل العلاقة في شكل علاقتين أو أكثر من العلاقات الأخرى. كل علاقة لها خاصيتان (M). هذا يتوافق مع أحجام الأقراص التالية. تبلغ سعة الذاكرة في العقدة 4.000.x15B 600.000 ميجابايت.

أين يخزن الرسم البياني البيانات؟

يخزن الرسم البياني البيانات في قاعدة بيانات.

يتم استخدامه بطريقة لا يمكن لقواعد البيانات العلائقية أداءها من أجل تمثيل البيانات وتخزينها. في الرسم البياني للممتلكات ، ترتبط البيانات بالتحليلات والاستعلامات ، بينما في الرسم البياني RDF ، يتم ربط البيانات. هناك نوعان من الرسوم البيانية: تلك التي تتكون من نقاط (رؤوس) وتلك التي تتضمن وصلات بين تلك النقاط. تُستخدم قواعد بيانات الرسوم البيانية والرسوم البيانية ، بالإضافة إلى تمثيل العلاقات بين البيانات ، لإنشاء نماذج الرسم البياني. هذه الأنظمة قادرة على تنفيذ الاستعلامات وتطبيق خوارزميات الرسم البياني لتحديد الأنماط والمسارات والمجتمعات والمؤثرين وفشل النقطة الواحدة والعلاقات الأخرى. تتضمن قدرات الرسوم البيانية في التحليلات قدرتها على تقديم رؤى ، وربط مصادر البيانات المتباينة ، وإنشاء الرؤى. تحتوي قواعد بيانات الرسم البياني على عدد كبير من الميزات التي تجعلها متعددة الاستخدامات وقوية للغاية.

يمكن استخدام الرسوم البيانية بعدة طرق لأنها تؤكد على العلاقة بين البيانات. يمكن استخدام تحليلات الرسم البياني للتحقيق في الشبكات الاجتماعية وشبكات الاتصال والمواقع الإلكترونية وحركة المرور والاستخدام والمعاملات المالية والحسابات. يمكن استخدام قواعد بيانات الرسم البياني لتحليل مجموعة واسعة من الشبكات الاجتماعية ، لكنها تُستخدم عادةً لتحليل الرسوم البيانية. يمكن استخدام الرسوم البيانية التي تم إنشاؤها من المعاملات بين الكيانات أو الكيانات التي تشارك المعلومات. يمكن استخدام تحليلات الرسم البياني لتحديد الأنماط الطبيعية بدلاً من أنماط الروبوت. أصبحت قواعد بيانات الرسم البياني أداة فعالة للكشف عن الاحتيال في الصناعة المالية. غالبًا ما تكون الطريقة الأكثر شيوعًا لاكتشاف الاحتيال ، وهي تحديد الأنماط ، هي خط الدفاع الأول.

يتأثر نمط الشراء المتوقع للمستخدم بعوامل مثل الموقع والتكرار ونوع المتجر. قدرة تحليلات الرسم البياني على فهم الأنماط بين العقد لا يعلى عليها. بسبب زيادة قوة وحجم البيانات ، تطورت قواعد بيانات الرسم البياني. يستخدم التعلم الآلي عادةً لاكتشاف الاحتيال ، لكن تحليلات الرسم البياني يمكن أن تكمل هذا الجهد لجعله أكثر دقة وكفاءة. تم تصميم قاعدة بيانات Oracle المتقاربة للتعامل مع البيئات ذات النماذج المتعددة ، وأحمال العمل المتعددة ، والبيئات متعددة المستأجرين.

تقدم الرسوم البيانية عددًا كبيرًا من المزايا بالإضافة إلى ملاءمتها. هناك العديد من المزايا لاستخدام الرسم البياني. ميزة أخرى لحساب الرسم البياني هي أنه يمكن حساب الرسم البياني بناءً على مجموعة متنوعة من العوامل. يمكن تخزين الرسوم البيانية بعدة طرق. واحدة من أبسط الطرق للقيام بذلك هي الاحتفاظ بمتجه لكل حافة. يمكن أن يصبح الموقف غير فعال للغاية إذا لم يتم ذلك بشكل صحيح. لتخزين الرسم البياني ، من الجيد أيضًا الاحتفاظ بزوج لكل حافة. يعد هذا أكثر فاعلية ، ولكن قد يكون من الصعب تتبع الحواف المرتبطة. من الممكن أيضًا تخزين رسم بياني عن طريق تعيين هيكل لكل حافة.

إيجابيات وسلبيات قواعد بيانات الرسم البياني

يمكن تمثيل العلاقات ضمنيًا في قواعد بيانات الرسم البياني ، والتي لها ميزة كبيرة عند تخزين البيانات. يسمح لك بالعثور على البيانات التي تبحث عنها بطريقة مباشرة. يمكن أن يصبح التعامل مع قواعد بيانات الرسم البياني أكثر صعوبة إذا كانت أيضًا عرضة لهذا النوع من الثغرات الأمنية.
قواعد بيانات الرسم البياني هي أفضل خيار لتخزين البيانات المتعلقة بشيء ما. يمكن تطبيق هذه الفئة على البيانات من جميع المصادر ، بما في ذلك الشبكات الاجتماعية والبحث العلمي.

تخزين قاعدة بيانات الرسم البياني

تخزين قاعدة بيانات الرسم البياني هو نوع من تخزين قاعدة البيانات التي تستخدم بنية بيانات الرسم البياني لتخزين البيانات. هذا النوع من التخزين مناسب تمامًا لتخزين البيانات التي تحتوي على الكثير من العلاقات بين عناصر البيانات. على سبيل المثال ، يمكن لشبكة اجتماعية استخدام نظام تخزين قاعدة بيانات الرسم البياني لتخزين معلومات حول المستخدمين وعلاقاتهم بالمستخدمين الآخرين.

تكمن الاختلافات بين قاعدة بيانات الرسم البياني وقاعدة البيانات العلائقية في المقام الأول في طرق تخزين العلاقات بين الكيانات. نظرًا لعدم وجود بنية محددة مسبقًا للبيانات في قواعد بيانات الرسم البياني ، يجب فحص كل سجل بشكل منفصل أثناء الاستعلام. يختلف العمود في هذا النظام عن الجدول من حيث أنه يمكن أن يكون مرنًا للغاية عندما يتعلق الأمر بهيكل البيانات وأنواعها. إذا كنت تنوي استرداد البيانات بشكل متكرر ، فإن قاعدة بيانات الرسم البياني هي الخيار الأفضل ، وقد تم تحسينها لاسترداد البيانات. إذا كانت بياناتك ذات طبيعة معاملات ، فمن غير المرجح أن تفضل استخدام قاعدة بيانات الرسم البياني. يمكن تخزين البيانات بشكل أكثر فعالية وقد تكون هناك حاجة إلى تحليل أقل تعقيدًا في بعض الأحيان. من ناحية أخرى ، يمكن أن تكون قاعدة بيانات الرسم البياني مرنة وأكثر تجريدًا من قاعدة بيانات المخطط.

إذا كان نموذج البيانات الخاص بك غير متسق ويتطلب تغييرات متكررة ، فقد تحتاج إلى التفكير في استخدام قاعدة بيانات الرسم البياني. باستخدام قواعد بيانات الرسم البياني ، يمكنك اجتياز العلاقات عندما يكون لديك نقطة معينة لتبدأ بها أو على الأقل مجموعة من النقاط لتتبعها. يمكن أن تكون قاعدة بيانات الرسم البياني أداة قوية في مجال إدارة البيانات المترابطة. إذا كنت لا تريد استخدام قواعد بيانات الرسم البياني ، فاستخدم بدلاً من ذلك معرفات بسيطة (مفتاح) لإرجاع عقدة واحدة. قواعد بيانات الرسم البياني ليست الخيار الأفضل إذا كنت بحاجة إلى تخزين مجموعات بيانات كبيرة للغاية ، مثل BLOBs و CLOBs. ومع ذلك ، إذا كنت بحاجة إلى توصيل هذه السمات بكيانات أخرى في قاعدة البيانات ، فقد تكون قاعدة بيانات الرسم البياني أكثر فائدة من قاعدة البيانات.

تعتبر الرسوم البيانية أكثر ملاءمة من الجداول لتمثيل العلاقات بين البيانات في قواعد البيانات العلائقية لأن الجداول تُستخدم لتخزين البيانات. يمثل الرسم البياني كلاً من البيانات والعلاقات ، مع الرؤوس التي تمثل الكائنات والحواف التي تمثل العلاقات فيما بينها. قواعد بيانات الرسم البياني ، على عكس قواعد البيانات العلائقية ، منظمة ككل ، مع وجود علاقات في الصميم.
يمكن لقواعد بيانات الرسم البياني التعامل مع كميات كبيرة من البيانات المترابطة في فترة زمنية كبيرة نظرًا لمستوى الاتصال العالي بها. إن تمثيلات العلاقات الواضحة والتي يمكن التحكم فيها من خلال الرسوم البيانية تجعلها سهلة الفهم. علاوة على ذلك ، فإن مرونة الرسوم البيانية وخفة حركتها تجعلها مثالية لمجموعة كبيرة من البيانات.
من عيوب قاعدة بيانات الرسم البياني أنها لا تحتوي على لغة استعلام موحدة. نتيجة لذلك ، قد يكون من الصعب على المستخدمين فهم قاعدة البيانات واستخدامها. علاوة على ذلك ، قد يكون من الصعب فهم تمثيل العلاقات.
تستخدم قواعد بيانات الرسم البياني عددًا من المزايا والعيوب ، ولكن من الواضح أن نقاط قوتها أكبر من نقاط ضعفها. نتيجة لذلك ، يعد اختيارًا جيدًا للأنظمة التي يجب أن تقدم بيانات مترابطة للغاية بطريقة واضحة وسهلة الإدارة.

الفرق بين قواعد بيانات الرسم البياني والبيانات الضخمة

هناك اعتقاد خاطئ شائع بأن قواعد بيانات الرسم البياني والبيانات الضخمة هي نفسها. في قاعدة بيانات الرسم البياني ، لا توجد قيود على كيفية تخزين البيانات في أجزاء. نظرًا لاستخدام العقد والعلاقات لتخزين البيانات ، يمكنها إدارة مجموعات البيانات الأصغر بكفاءة أكبر. على الرغم من أن قواعد بيانات الرسم البياني لا تزال قيد الاستخدام اليوم ، إلا أنها أكثر كفاءة من قواعد البيانات العلائقية التقليدية من حيث التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

تخزين الرسم البياني في قاعدة البيانات العلائقية

هناك العديد من الطرق لتخزين الرسم البياني في قاعدة بيانات علائقية. تتمثل إحدى الطرق في تخزين حواف الرسم البياني كسجلات في جدول ، حيث يحتوي كل سجل على معرفات القمم التي تربطها الحافة. طريقة أخرى هي تخزين حواف الرسم البياني كسجلات في جدول ، مع كل سجل يحتوي على معرف الرأس الذي تبدأ عنده الحافة ، ومعرف الرأس الذي تنتهي عنده الحافة ، ووزن الحافة.

إنها بنية بيانات مكونة من عقد وحواف. من الشائع العثور على حواف تشير إلى علاقة بين عقدتين. العلاقات بين العقد هي مواضيع هذه العلاقات في قاعدة البيانات. يمكن للجداول عرض هذا الهيكل بعدة طرق. نظرًا لنموها ، سيزداد عدد الخلايا التي تحتوي على قيم NULL. تعد الجداول المتفرقة سهلة التنفيذ ولكنها ليست فعالة مثل العديد من الكيانات في نظام واحد. قد تكون العمليات في طريق مسدود أو تتأخر في بعض الحالات ، وقد تكون الهجرة مؤلمة.

يأخذ جدول القمر الصناعي اسمه من الجدول المتناثر الذي رأيناه من قبل. يحتوي جدول القمر الصناعي على مجموعة متنوعة من الجداول مع جداول منفصلة لكل نوع من الكيانات. نظرًا لأن البيانات منتشرة عبر جداول متعددة ، فإن القراءة والكتابة ليست مزدحمة كما هو الحال في تصميم الجدول المتناثر. نما تأثير الهجرات ، لكن انتشارها تناقص. يسمح لك NoSQL بتناول الكعك بالإضافة إلى تخزين المعلومات. لا يوجد شيء مثل RDS ، ولا يوجد شيء مثل لغة الاستعلام المخطط التي تسمح لك بالتعامل مع بياناتك على هذا النحو. في قاعدة البيانات الخاصة بك ، يتم تطبيع البيانات العادية.

في معظم الحالات ، ستتم عمليات الترحيل إلى البيانات على مستوى قاعدة البيانات. تعد قاعدة بيانات NoSQL عمومًا أكثر قابلية للتوسع من قاعدة البيانات العلائقية ، ولكن هذه الميزة تتحقق فقط عندما يتم تضمين عدد كبير من مجموعات البيانات. يجب أن يتم اختيار مفتاح تقسيم جيد في وقت مبكر. تم تصميم DynamoDB لتحديثات الدُفعات مع حد إنتاجي ، بينما يسمح MongoDB بتقليل تخفيضات خرائط قاعدة البيانات.

ميزة تخزين العلاقات على مستوى السجل الفردي

يمكن تخزين العلاقات على المستوى الفردي ، مما يزيد من كفاءتها. عندما تصل قواعد البيانات إلى سجل في الوقت المناسب ، فلن تحتاج إلى البحث في الجداول عنه.

قواعد بيانات الرسم البياني تخزين البيانات

تخزن قواعد بيانات الرسم البياني البيانات كرسم بياني ، مع تمثيل البيانات كعقد وحواف. وهذا يسمح بمزيد من المرونة والفعالية في الاستعلام عن البيانات ، فضلاً عن تحليل البيانات بشكل أكثر فاعلية.

تهدف قواعد بيانات الرسم البياني إلى استخدامها من قبل المستخدمين الذين لديهم بيانات شديدة الترابط. الرسوم البيانية الحقيقية والمخازن الثلاثية وقواعد البيانات التقليدية هي الأنواع الثلاثة لقواعد بيانات الرسم البياني. يمكن أن تساعد قاعدة بيانات الرسم البياني من Neo4j المؤسسات على إدارة بياناتها بشكل أفضل. كما أنه يمكّن المؤسسات من تطوير نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بسرعة وسهولة. إنه مثالي للحالات التي يجب فيها ربط العناصر في نفس الوقت ، ويمكن الوصول إليها في غضون ثوانٍ ، ويمكنها الاستعلام عن ملايين العلاقات في نفس الوقت. نظرًا لأن العقد المرتبطة فعليًا في قاعدة البيانات مرتبطة ببعضها البعض ، فإن الوصول إلى العلاقات بسيط مثل البيانات نفسها. لا يمكن العثور على حل واحد لكل نوع من قواعد بيانات الرسم البياني.

الهدف من قواعد بيانات الرسم البياني هو معالجة شبكات ديناميكية كبيرة من العلاقات مع نماذج البيانات المعقدة. هذه الأنظمة ، بالإضافة إلى روبوتات المحادثة وأنظمة المحادثة وخوارزميات التوصية وتطبيقات التحسين والتوجيه والخرائط ، ضرورية لإدارة البيانات وذكاء البيانات. عندما يتم تكوين تطبيق للعمل على قاعدة بيانات الرسم البياني ، ترتفع قيمتها.

يستخدم العديد من الأشخاص قواعد بيانات الرسم البياني لعدة أسباب. الميزة الأولى لهذه الأنظمة هي أنها تستطيع تخزين البيانات المعقدة التي يسهل الاستعلام عنها. بالإضافة إلى ذلك ، فهي متعددة الاستخدامات للغاية في تخزين البيانات التي تم توصيلها. كما أنها قابلة للتكيف مع البيئات المتغيرة. يجب مراعاة جميع العوامل المذكورة أدناه عند اختيار قاعدة البيانات.
تعود شعبية قواعد بيانات الرسم البياني إلى مجموعة متنوعة من العوامل.
تتيح قاعدة بيانات الرسم البياني للمستخدمين الوصول بسهولة إلى كميات كبيرة من البيانات المعقدة. هذا مهم لأن البيانات المعقدة غالبًا ما تكون صعبة القراءة. قواعد بيانات الرسم البياني مناسبة أيضًا لتخزين البيانات المتصلة. غالبًا ما تكون الروابط بين العقد حاسمة لنجاح العقدة. يمكن أيضًا أن تكون قواعد بيانات الرسم البياني فعالة جدًا من حيث الحجم. في هذا الصدد ، يمكن تخزين كمية كبيرة من البيانات دون الإضرار بالأداء.
بشكل عام ، تعد البيانات المخزنة في قواعد بيانات الرسم البياني خيارًا جيدًا لتخزين المعلومات المعقدة. إنه سهل الاستخدام ويوفر تمثيلاً واضحًا وسهل القراءة للبيانات. إنهم ينشئون مراكز بيانات ممتازة لأنه يمكن توصيلهم وتخزين البيانات. أخيرًا ، لديهم القدرة على التوسع.

هل يمكن لقاعدة بيانات الرسم البياني تخزين المستندات؟

بدلاً من الجداول أو المستندات ، يتم تخزين العقد والعلاقات في قواعد بيانات الرسم البياني. يمكن تخزين البيانات بنفس الطريقة التي ترسم بها أفكارك على السبورة.

مزايا قواعد بيانات الرسم البياني

أصبحت قواعد بيانات الرسم البياني أكثر شيوعًا لأنها توفر مزايا عديدة مقارنة بقواعد البيانات التقليدية. تكون قواعد بيانات الرسم البياني أكثر كفاءة عند وجود مفاتيح خارجية ومجموعات بيانات كبيرة في قاعدة البيانات. علاوة على ذلك ، يسهل الاستعلام عنها بطريقة رسومية وهي مناسبة تمامًا لتطبيقات تحليل البيانات في الوقت الفعلي.

قاعدة بيانات الرسم البياني استخدام الحالات قواعد بيانات الرسم البياني

هناك العديد من حالات الاستخدام لقواعد بيانات الرسم البياني ، بما في ذلك الشبكات الاجتماعية ، واكتشاف الاحتيال ، ومحركات التوصية. يمكن لتطبيقات الشبكات الاجتماعية استخدام قواعد بيانات الرسم البياني لنمذجة العلاقات بين الأشخاص والأماكن والأشياء والاستعلام عنها. يمكن أن تستخدم تطبيقات الكشف عن الاحتيال قواعد بيانات الرسم البياني لنمذجة العلاقات والاستعلام عنها بين المعاملات المالية. يمكن لمحركات التوصية استخدام قواعد بيانات الرسم البياني لنمذجة العلاقات والاستعلام عنها بين المنتجات والخدمات والأشخاص.

إذا كنت تستخدم قاعدة بيانات الرسم البياني ، فلا داعي للقلق بشأن فقد البيانات لأنها آمنة للتخزين. يتم تخزين العلاقات في قواعد البيانات بناءً على نموذج الصفوف والأعمدة بدلاً من الصفوف والأعمدة. يهتم السوق المالي الحديث بمجموعة متنوعة من الاحتيال. يعمل استخدام تقنية الرسم البياني على تحسين أداء أنظمة الكشف عن الاحتيال القائمة على ML. يمكن تمثيل بيانات شركتك بشكل كامل من خلال قاعدة بيانات الرسم البياني. يمكن استخدام الخوارزميات لتوليد رؤى مفيدة من الرسوم البيانية والشبكات. تسمح الرسوم البيانية بالعثور على الأنماط بشكل أسرع وأكثر كفاءة.

باستخدام تقنية الرسم البياني والخوارزميات المتقدمة والذكاء الاصطناعي ، من الممكن تحسين القدرة على تصميم العلاجات. تُستخدم قواعد بيانات الرسم البياني ، التي تستخدمها العديد من أشهر منصات التواصل الاجتماعي ، لتحليل تفاعلات المستخدم. الهدف من هذه الطريقة هو التمكن من تحديد الحسابات التي يتم تشغيلها بواسطة برامج الروبوت. هل تتساءل عما إذا كانت قاعدة بيانات الرسم البياني حلاً جيدًا لعملك؟

قواعد بيانات الرسم البياني والأصول الرقمية

تسمح لك قواعد بيانات الرسم البياني بربط العلاقات وتخزين البيانات. هؤلاء المحترفون هم خبراء في فن إدارة الأصول الرقمية مثل الأفلام والبرامج التلفزيونية.