Die Top 3 großen Websites, die Graph NoSQL-Datenbanken verwenden

Es gibt viele große Websites, die Graph-Nosql-Datenbanken verwenden. Einige der beliebtesten sind Facebook, Google und Twitter. Diese Websites verwenden Graphdatenbanken, weil sie in der Lage sind, komplexe Datenbeziehungen zu handhaben. Graphdatenbanken eignen sich gut für Websites sozialer Netzwerke, da sie die Beziehungen zwischen Menschen darstellen können. Beispielsweise verwendet Facebook eine Graph-Datenbank, um Informationen über die Beziehungen zwischen seinen Nutzern zu speichern. Facebook verwendet diese Informationen, um Benutzern relevante Inhalte anzuzeigen, z. B. Beiträge von Freunden oder Seiten, die sie interessieren könnten. Google verwendet auch eine Graph-Datenbank, um Informationen über die Beziehungen zwischen seinen Benutzern zu speichern. Google verwendet diese Informationen, um Nutzern relevante Inhalte wie Suchergebnisse oder Anzeigen anzuzeigen. Twitter verwendet eine Graph-Datenbank, um Informationen über die Beziehungen zwischen seinen Nutzern zu speichern. Twitter verwendet diese Informationen, um den Nutzern relevante Inhalte wie Tweets von Personen, denen sie folgen, oder Anzeigen anzuzeigen.

NoSQL („nicht nur SQL“) ist eine Art von Diagrammdatenbank, die für die Verarbeitung sehr großer Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Datentypen entwickelt wurde. Es unterstützt Organisationen bei der Analyse, dem Zugriff und der Integration riesiger Datenmengen aus verschiedenen Quellen sowie beim Gewinnen von Einblicken in Social-Media-Trends und Big Data. Das Schema einer NoSQL-Graphdatenbank muss vor dem Hinzufügen neuer Daten nicht geändert werden. Das World Wide Web Consortium (W3C) hat eine Reihe globaler Standards für die Datendarstellung durch Graphdatenbanken erstellt. Datenintegration, -austausch und -zuordnung zwischen mehreren Datensätzen sind durch die Verwendung von Standardverfahren einfacher. Inferenz macht es möglich, alle Punkte in Graphdatenbanken zu verbinden, indem neues Wissen geschaffen wird und es Organisationen ermöglicht wird, alle ihre Daten in einer viel kohärenteren Weise zu sehen. Unternehmen können zusätzlich zur Social-Media-Analyse von semantischer Technologie und NoSQL-Analysen profitieren.

Welche großen Unternehmen verwenden Neo4j?

Führende Telekommunikationsunternehmen wie Verizon, Orange, Comcast und AT&T verlassen sich auf Neo4j, um ihre Netzwerke zu verwalten, den Zugriff zu kontrollieren und ein 360-Grad-Kundenbeziehungsmanagement zu ermöglichen.

Organisationen auf der ganzen Welt nutzen Neo4j, um das Lieferkettenmanagement zu verbessern, die Widerstandsfähigkeit zu erhöhen und die Geschäftskontinuität sicherzustellen. Lieferketten sind heute ein vielfältiges Spektrum von Netzwerken, die sich von Fabriken bis zu Lieferanten, Lagerhäusern bis zum Transport, von Arbeitskräften bis zu Komponenten und von Prozessen bis zu Arbeitskräften erstrecken. Die Beherrschung heutiger Lieferketten erfordert die Analyse von Abhängigkeiten sowie die Identifizierung versteckter Risiken, die zu Störungen führen können. Als Teil von Neo4j gehören die Funktionen zur Analyse der Lieferkette zu den leistungsstärksten. Dr. Alex Mills ist außerordentlicher Professor für Marketing an der Zicklin School of Business der CUNY und Professor am Baruch College. Wie wichtig es ist, sowohl die offensichtlichen als auch die subtilen Abhängigkeiten in den heutigen Lieferketten zu verstehen, wurde von Amy Hodler, Expertin für Netzwerkwissenschaft und Graphanalyse, erörtert . Es ist die beliebteste Graphdatenbanktechnologie, die von Unternehmen wie Airbus, Comcast, eBay, NASA, UBS und anderen verwendet wird. Neo4j-Anwendungen können verwendet werden, um Probleme mit verbundenen Daten zu lösen, wie z. B. künstliche Intelligenz, Betrugserkennung, Echtzeitempfehlungen und Stammdaten. Laden Sie eine kostenlose Kopie des Berichts „COVID-19 Demands Urgent Use of Graph Data Management and Analytics“ von Gartner herunter.

Die Neo4j-Community ist äußerst engagiert und unterstützend. Wir hatten ein fantastisches Jahr 2017 und freuen uns auf weiteres Wachstum im Jahr 2018.
Graphdatenbanken werden in den Bereichen Analytics und Big Data immer beliebter. Emil Eifrem, CEO und Mitbegründer von Neo4j, erklärt, dass sie eher für bestimmte Anwendungen als für Zeilen- und Spaltendatenbanken oder Freiform-JSON-Dokumentendatenbanken geeignet sind, und dass 2017 ein wichtiges Jahr für das Unternehmen war.
Wir verzeichneten 2017 einen deutlichen Umsatzanstieg mit einem ARR von insgesamt 100 Millionen US-Dollar. Wir sind gespannt, wie sich diese Dynamik auch 2018 fortsetzt.
Beziehungen können mit Graphdatenbanken wie Neo4j dargestellt werden. Die in dieser Datenbank gespeicherten Datentypen eignen sich besser für eine bestimmte Gruppe von Anwendungen als die in Zeilen- und Spaltendatenbanken oder Freiform-JSON-Dokumentdatenbanken gespeicherten. Emil Eifrem, CEO und Mitbegründer von Neo4j, sagt mir, dass 2017 ein fantastisches Jahr für das Unternehmen war, mit viel Wachstum.

Welche sind das Beispiel für ein graphbasiertes Nosql-Modell?

Graphdatenbanken können in Verbindung mit Neo4j, Oracle DB oder Graphbase verwendet werden. Neo4j ist das beliebteste von allen.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, Daten zu speichern, und NoSQL ist eine alternative Möglichkeit, dies zu tun. Wenn Sie viele Daten speichern, schnell mit sich ändernden Anforderungen iterieren und schnell skalieren müssen, sind Graphdatenbanken eine ausgezeichnete Wahl. Dieser Artikel vermittelt ein umfassendes Verständnis von NoSQL-Graphdatenbanken. Richtung: Ein gerichteter Graph ist einer, in dem die Graphbeziehungen (Kanten) orientiert sind. Azyklische Graphen sind in vielen Graphalgorithmen erforderlich, aber Zyklen können dazu führen, dass sie hängen bleiben. Wenn die Knotenbeziehungen entfernt werden, ist ein Spanning Tree einer, der überhaupt keinen Knoten hat. Das Verständnis der Diagrammeigenschaften ist unerlässlich, um die beste Struktur und den besten Algorithmus für Ihre Arbeit zu erhalten. Die Verwendung von NoSQL-Grafikdatenbanken ist entscheidend für die Verwaltung der großen Datenmengen, die durch schnelle Agile-Iterationen generiert werden, sowie für die Skalierung. Wir haben uns Graphen und Strukturen im Allgemeinen sowie die Typen und Eigenschaften von Graphen und Strukturen wie Verbindung, Richtung, Gewichte und Zyklen angesehen.

Graph-Datenbanken wurden speziell zum Speichern und Navigieren von Beziehungen entwickelt

Beziehungen werden in Graphdatenbanken gespeichert und es kann auf verschiedene Arten darauf zugegriffen werden. Beziehungen sind erstklassige Bürger in Graphdatenbanken, und die wertvollsten Beziehungen werden aus diesen Beziehungen abgeleitet. Graphdatenbanken verwenden Knoten zum Speichern von Entitäten, während Kanten Beziehungen zwischen Entitäten speichern.
Eine Graphdatenbank ist eines der am häufigsten verwendeten Datenbankmodelle. Graph Database ist das Digital-Asset-Management-Tool von Netflix, da es Benutzern ermöglicht, die Titel (Assets) zu verfolgen, die sie gesehen haben, und die Filme, die sie derzeit ansehen dürfen (Zugriffsverwaltung).
In fast jeder Branche werden NoSQL-Datenbanken zum Erstellen von Anwendungen verwendet. Die Art der NoSQL-Datenbank, die in einem typischen Anwendungsfall verwendet wird, wird dadurch bestimmt. Eine Dokumentendatenbank wie MongoDB kann als Allzweckdatenbank betrachtet werden. Eine Key-Value-Datenbank kann viele Daten verarbeiten und leistet gute Arbeit beim schnellen Abrufen. Graphdatenbanken hingegen sind für die Beziehungsverwaltung und Navigation konzipiert.

Verwendet Facebook eine Graph-Datenbank?

Das professionelle Netzwerkdiagramm von LinkedIn basiert auf einer Diagrammdatenbank, die Ihnen die Ergebnisse liefert, die Sie sehen, wenn Sie die Website des sozialen Netzwerks besuchen, um Verbindungen ersten, zweiten oder dritten Grades zu sehen. Graphdatenbanken und Analysen werden von Facebook, Instagram und Twitter verwendet, um zu verstehen, wie Benutzer miteinander interagieren.

Da Facebook Milliarden von Benutzern hat und seine Auslastung sehr hoch ist, haben sie einen verteilten Lookaside-Cache in Memcached implementiert. Da die meisten Facebook-Inhalte mithilfe eines Social Graphs angezeigt werden, ist der Inhalt einer Seite abhängig von den Datenschutzeinstellungen des Benutzers in hohem Maße anpassbar. Wenn die Daten angezeigt oder gerendert werden, müssen sie daher unverändert gespeichert und dann gefiltert werden. Assoziationen sind Beziehungen, die regelmäßig auftreten. Durch die Verwendung eines Freundes-Assoziationstyps werden Alice und Cathy von derselben Person verbunden. Diese Art von Abfrage kann einfach über das Zeitfeld sortiert werden. Stellen Sie sich eine Abfrage wie diese vor: „Haben Sie die letzten 10 Kommentare zu meinem Check-in von Alice?“

Eine Caching-Schicht ist weiterhin erforderlich, um die Datenbanklast aus dem System zu entfernen. Ein Client, der Daten anfordert, stellt zunächst eine Verbindung zu einem Cache her. Dieser Cache befindet sich in einer Ebene, die mehrere Caches und eine Datenbank umfasst. Sie sind für die Betreuung von Objekten und Vereinen im Allgemeinen zuständig. Beim Schreiben wird der Cache verwendet, um Daten für eine synchrone Aktualisierung an die Datenbank zu übertragen. In den meisten Fällen verbessert dies die Konsistenz der Read-after-Write-Ergebnisse. Die Architektur von Facebook basiert auf einer Hierarchie von „Followern“ mit Ebenen, die unabhängig voneinander arbeiten.

Ebenen müssen auf Änderungen aufmerksam gemacht werden, die in Bezug auf andere Follower-Ebenen vorgenommen wurden. Als Ergebnis werden die Follower, sobald sie nach dem Schreiben gelesen werden, nach dem Schreiben gelesen. Eine Sklavenregion in Asien kann einen Shard mit einer Replikatdatenbank, Anhängern und Anführern hosten. Das Ziel von Timeouts und Routing um Computerabstürze herum ist es, unnötige Verzögerungen und Unterbrechungen zu vermeiden. Host-Diagnosen werden durchgeführt, nachdem sie als ausgefallen markiert wurden, und zusätzliche Diagnosen werden durchgeführt, wenn sie nicht reagieren. Wenn der Meister stirbt, wird einer seiner Sklaven in diese Position befördert. Wenn eine Slave-Datenbank ausfällt, ist der Leiter der Master-Region für die Lösung des Problems verantwortlich.

Neben Elasticsearch und Unicorn stehen weitere Suchmaschinen zur Verfügung. Instagram war früher ein ElasticHost, wurde aber inzwischen durch Facebooks Unicorn ersetzt. Twitters eigene Version von MySql, MySql, enthält eine Zeitleiste, Interessendiagramme, Benutzerdaten und Tweets. Twitter verwendet Hunderte von Schemas und Tausende von Knoten, die Millionen von Abfragen pro Sekunde verarbeiten, was es zu einem der am weitesten verbreiteten Systeme der Welt macht. Eine flockdb ist ein Graphendienst , auf den über das Internet zugegriffen wird. Facebook besitzt Unicorn, eine alternative Suchmaschine zu Elasticsearch, die zuvor von Instagram verwendet wurde.

Facebook verwendet MySQL als primäre Datenbank

MySQL ist die primäre Datenbank von Facebook für soziale Daten. Sie verwendeten zunächst InnoDB, aber MyRocksDB wurde schließlich hinzugefügt. Diagramme ermöglichen die visuelle Darstellung von Beziehungen zwischen Gruppen von Entitäten; Beispielsweise könnte ein Knoten ein Freund in Facebook sein, aber eine Kante könnte ein Link sein, der ihre Freunde zusammenbringt. Graphdatenbanken werden heute noch verwendet, jedoch für einfachere Graphen mit einer geringeren Verbindungsebene zwischen Knoten.

Nosql Graph-Datenbank

NoSQL („nicht nur SQL“) ist eine Technologie, die eine Vielzahl von unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten Datensätzen verarbeiten kann. Die Software unterstützt Unternehmen dabei, auf Daten aus einer Vielzahl von Quellen zuzugreifen, sie zu integrieren und zu analysieren, und ermöglicht es ihnen, durch die Analyse von Social Media und Big Data einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

SQL- und NoSQL-Abgrenzungen in Graphdatenbanken werden stark reduziert. In einer Graphdatenbank sind ein Knoten, eine Eigenschaft und eine Beziehung alle Teil der Datenstruktur. Die Fähigkeit einer spaltenorientierten Datenbank, mehrere Zeilen abzufragen, ohne dass komplexe Programmiersprachen erforderlich sind, macht sie so intuitiv. Graphdatenbanken haben neben der Möglichkeit, Verknüpfungen und Verbindungen Werte zuzuweisen, noch weitere Vorteile. Das oberflächliche Chaos des Lebens ist nach Graphdatenbanken modelliert. Dies ist keine Reihe von Richtlinien; vielmehr ist es eine Sammlung von Ideen. Sie können RDBM-Tools verwenden, um Sie beim Entwerfen und Planen Ihrer Graphdatenbank zu unterstützen. Sobald Sie die anfängliche Barriere überwunden haben, werden Sie feststellen, dass Netzwerkbeziehungen und Knoten relationale Modelle übertreffen können.

Graphdatenbanken auf dem Vormarsch

Graphdatenbanken gewinnen aufgrund ihrer Fähigkeit, komplexe Datenstrukturen zu speichern und gut zu skalieren, an Popularität. Da Daten in Diagrammdatenbanken in einem Diagrammformat gespeichert werden, können komplexe Datenstrukturen gespeichert werden. Darüber hinaus kann es einen Graphen durchlaufen, um Beziehungen zwischen Datenelementen zu finden.
Es ist eine beliebte Graphdatenbank und wird in einer Vielzahl von Projekten verwendet. Mit seiner $graphLookup-Stufe kann es verwendet werden, um Traversal-Traversal-Traversal-Fähigkeiten in der Aggregationspipeline zu durchlaufen. Dies gibt ihm einen hervorragenden Vorteil beim Speichern von Daten, die sich auf die Beziehungen zwischen Datenelementen beziehen.

Beste Open-Source-Grafikdatenbank

Es stehen einige großartige Open-Source-Graphdatenbanken zur Auswahl. Mein persönlicher Favorit ist Neo4j. Es ist eine leistungsstarke Diagrammdatenbank , die sehr einfach zu bedienen ist. Weitere großartige Optionen sind OrientDB und Titan.

Redis Enterprise ist die leistungsstärkste Version von Redis. Wenn Sie eine Datenbank mit Skalierbarkeit und hoher Verfügbarkeit benötigen, ist Apache Cassandra die richtige Wahl. Die Datenvirtualisierungs- und Hochleistungsplattform von Stardog ermöglicht es Ihnen, eine breite Palette von Virtualisierungsoptionen für Diagrammdaten zu erstellen. Fania, eine Daten-API für moderne Anwendungen, erleichtert serverlose Backends und Rich Clients. Eine Knowledge-Graph-Analyse ist über die Webplattform Graphlytic möglich. Mit den Abfragesprachen Gremlin und Cypher können Benutzer den Graphen erkunden, indem sie interaktiv nach Mustern suchen. Grafiken bieten tiefe Einblicke in Branchen wie wissenschaftliche Forschung und Ermittlungen zur Betrugsbekämpfung.

GraphDB ist mit seiner RDF- und SPARQL-Unterstützung eine hocheffiziente und robuste Graphdatenbank . RDF4J dient als Bibliothek für GraphDB, das Daten speichert und über seine APIs abfragt. Der Recall-Graph ist ein Datenspeicher für versionierte Graphen, der alle Änderungen speichert, die die Daten (Eckpunkte und Kanten) im Laufe der Zeit gegenüber ihrem aktuellen Zustand vorgenommen haben. Point-in-Time-Graphtraversals machen es dem Benutzer einfach, jeden vorherigen Zustand eines Graphen genauso einfach abzufragen wie den aktuellen. Ein Cloud-nativer Datenkatalog mit einem RESTful-Webdienst. Dieses Tool vereint Daten aus unterschiedlichen Quellen und ermöglicht es Ihnen, sie in einem Enterprise Knowledge Graph zu organisieren. Unsere Knowledge Graph-Lösung umfasst sowohl Technologie als auch Dienstleistungen, um industrietaugliche Knowledge Graphs zu erstellen.

Memgraph, die weltweit schnellste und am besten skalierbare Plattform für Graphdatenbanken, treibt die nächste Generation intelligenter Echtzeitanwendungen an. Das FlockDB-Framework eignet sich für Online-Umgebungen mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz, wie z. B. Websites. Twitter verwendet FlockDB, um Social Graphs zu speichern (wer folgt wem, blockiert wen). Die Transaktionsdatenbank von Titan kann mit Tausenden von gleichzeitigen Benutzern umgehen, die komplexe Graphendurchquerungen in Echtzeit durchführen. Es ist eine Open-Source-Grafikdatenbank, die einfach zu verwenden ist und große Datenmengen speichern kann. JavaScript verwendet GUN, um Daten zu synchronisieren und zu speichern, und es läuft auf allem. Das Ziel von GUN ist es, dass Sie sich auf die Daten konzentrieren können, die Sie in Ihrer App speichern, laden und freigeben müssen, ohne sich Gedanken über Server, Netzwerkaufrufe, Datenbanken oder Offline-Änderungen machen zu müssen.

Je schneller Sie coole Apps erstellen können, desto mehr Zeit sparen Sie. Giraph ist ein Graphverarbeitungs-Framework, das auf Apache Hadoop aufbaut. Eine Knowledge-Graph-Datenbank namens Grakt ist eine intelligente Datenbank. HyperGraphDB ist ein Speicherframework, das auf verallgemeinerten Hypergraphen als primärem Datenmodell basiert. Die Fluree-Datenschicht befindet sich direkt unter Ihrem Code und kann schnell auf Anfragen reagieren. HugeGraph ist eine schnelle und gut durchsuchbare Graphdatenbank. Abgesehen von Apache TinkerPop 3, das es unterstützt, enthält es Apache Gremlin-Unterstützung. Indizes, die exakte Abfragen, Bereichsabfragen und Kombinationsabfragen mit komplexen Bedingungen unterstützen Hadoop/Spark ist in den Back-End-Speicher integriert, wodurch es einfach ist, andere Speichertreiber nach Bedarf hinzuzufügen.