グラフ NoSQL データベースを使用するトップ 3 の大きな Web サイト

グラフ nosql データベースを使用する多くの大きな Web サイトがあります。 最も人気のあるものには、Facebook、Google、および Twitter があります。 これらの Web サイトでは、複雑なデータ関係を処理できるため、グラフ データベースを使用しています。 グラフ データベースは、人々の間の関係を表すことができるため、ソーシャル ネットワーキング Web サイトに適しています。 たとえば、Facebook はグラフ データベースを使用して、ユーザー間の関係に関する情報を保存します。 Facebook はこの情報を使用して、友人からの投稿や興味のあるページなど、ユーザーに関連するコンテンツを表示します。Google はまた、グラフ データベースを使用して、ユーザー間の関係に関する情報を保存します。 Google はこの情報を使用して、検索結果や広告などの関連コンテンツをユーザーに表示します。 Twitter はグラフ データベースを使用して、ユーザー間の関係に関する情報を保存します。 Twitter はこの情報を使用して、フォローしているユーザーからのツイートや広告など、ユーザーに関連するコンテンツを表示します。

NoSQL (「SQL だけではない」) は、構造化、半構造化、および非構造化データ型の非常に大きなセットを処理するように設計されたグラフ データベースの一種です。 これは、組織がさまざまなソースからの膨大な量のデータを分析、アクセス、および統合し、ソーシャル メディアのトレンドやビッグ データに関する洞察を得るのに役立ちます。 NoSQL グラフ データベースのスキーマは、新しいデータを追加する前に変更する必要はありません。 ワールド ワイド ウェブ コンソーシアム (W3C) は、グラフ データベースによるデータ表現の一連の世界標準を作成しました。 複数のデータセット間のデータの統合、交換、およびマッピングは、標準的な手法を使用することでより簡単になります。 推論は、新しい知識を作成し、組織がすべてのデータをより一貫した方法で表示できるようにすることで、グラフ データベースのすべてのドットを接続することを可能にします。 組織は、ソーシャル メディア分析に加えて、セマンティック テクノロジと NoSQL 分析の恩恵を受けることができます。

Neo4j を使用している大企業は?

Verizon、Orange、Comcast、AT&T などの主要な電気通信会社は、Neo4j を利用してネットワークを管理し、アクセスを制御し、360 度の顧客関係管理を実現しています。

世界中の組織が Neo4j を使用して、サプライ チェーン管理を改善し、回復力を高め、ビジネスの継続性を確保しています。 今日のサプライ チェーンは、工場からサプライヤー、倉庫から輸送、労働者からコンポーネント、プロセスから労働者に至る多様なネットワークです。 今日のサプライ チェーンを管理するには、相互依存関係を分析し、混乱につながる可能性のある隠れたリスクを特定する必要があります。 Neo4j の一部として、サプライ チェーン分析機能は最も強力な機能の 1 つです。 Dr. Alex Mills は、CUNY の Zicklin School of Business のマーケティングの准教授であり、Baruch College の教授でもあります。 今日のサプライ チェーンにおける明らかな依存関係と微妙な依存関係の両方を理解することの重要性について、ネットワーク サイエンスおよびグラフ分析の専門家である Amy Hodler 氏が説明しました。 これは、Airbus、Comcast、eBay、NASA、UBS などの企業で使用されている最も人気のあるグラフ データベース テクノロジです。 Neo4j アプリケーションは、人工知能、不正検出、リアルタイムの推奨事項、マスター データなど、接続されたデータの問題を解決するために使用できます。 Gartner の COVID-19 Demands Urgent Use of Graph Data Management and Analytics レポートの無料コピーをダウンロードしてください。

Neo4j コミュニティは非常に熱心で協力的です。 2017 年は素晴らしい年でしたが、2018 年もさらなる成長を期待しています。
グラフ データベースは、分析およびビッグ データの分野でますます人気が高まっています。 Neo4j の CEO で共同創設者の Emil Eifrem 氏は、Neo4j は行と列のデータベースや自由形式の JSON ドキュメント データベースよりも特定のアプリケーションに最適であり、2017 年は会社にとって重要な年だったと説明しています。
2017 年の収益は大幅に増加し、ARR の総額は 1 億ドルに達しました。 2018年もこの勢いが続くことを楽しみにしています。
リレーションシップは、Neo4j などのグラフ データベースを使用して表すことができます。 このデータベースに格納されるデータのタイプは、行データベースと列データベースまたは自由形式の JSON ドキュメント データベースに格納されるデータよりも、特定のアプリケーション セットに適しています。 Neo4j の CEO 兼共同創設者である Emil Eifrem 氏は、2017 年は同社にとって素晴らしい年であり、多くの成長があったと語っています。

グラフベースの Nosql モデルの例はどれですか?

グラフ データベースは、Neo4j、Oracle DB、またはグラフ ベースと組み合わせて使用​​できます。 Neo4j は、それらすべての中で最も人気があります。

データを保存する方法はいくつかありますが、NoSQL はその代替方法です。 大量のデータを保存し、変化する要件に合わせて迅速に反復し、迅速にスケールアップする必要がある場合、グラフ データベースは優れた選択肢です。 この記事では、NoSQL グラフ データベースの完全な理解について説明します。 方向: 有向グラフは、グラフの関係 (エッジ) が方向付けられているグラフです。 非巡回グラフは多くのグラフ アルゴリズムで必要とされますが、循環によってグラフが動かなくなる可能性があります。 ノード関係が削除されると、スパニング ツリーはノードをまったく持たないツリーになります。 グラフのプロパティを理解することは、作業に最適な構造とアルゴリズムを取得するために不可欠です。 NoSQL グラフ データベースの使用は、迅速なアジャイル イテレーションとスケールアップによって生成される大量のデータを管理するために重要です。 グラフと構造全般、および接続、方向、重み、サイクルなどのグラフと構造のタイプと特性を調べました。

グラフ データベースは、関係を保存してナビゲートするように特別に設計されています

リレーションシップはグラフ データベースに格納され、さまざまな方法でアクセスできます。 リレーションシップは、グラフ データベースの第一級の市民であり、最も価値のあるリレーションシップは、これらのリレーションシップから派生します。 グラフ データベースはエンティティ ストレージにノードを使用しますが、エッジはエンティティ間の関係を格納します。
グラフ データベースは、最も一般的に使用されるデータベース モデルの 1 つです。 グラフ データベースは、ユーザーが視聴したタイトル (アセット) と現在視聴を許可されている映画 (アクセス管理) を追跡できるため、Netflix のデジタル アセット管理ツールです。
ほぼすべての業界で、アプリケーションの構築に NoSQL データベースが使用されています。 典型的なユース ケースで使用される NoSQL データベースのタイプは、これによって決定されます。 MongoDB などのドキュメント データベースは、汎用データベースと考えることができます。 キーと値のデータベースは、大量のデータを処理でき、迅速にフェッチすることができます。 一方、グラフ データベースは、関係の管理とナビゲーションに使用するように設計されています。

Facebook はグラフ データベースを使用していますか?

LinkedIn のプロフェッショナル ネットワーク グラフは、ソーシャル ネットワーキング サイトにアクセスして 1 度、2 度、または 3 度の接続を確認したときに表示される結果を提供するグラフ データベースに基づいて構築されています。 グラフ データベースと分析は、Facebook、Instagram、および Twitter で使用され、ユーザーが互いにどのようにやり取りしているかを理解します。

Facebook には何十億ものユーザーがおり、そのワークロードは非常に読み取りが多いため、Memcached に分散ルックアサイド キャッシュを実装しました。 ほとんどの Facebook コンテンツはソーシャル グラフを使用して表示されるため、ページのコンテンツはユーザーのプライバシー設定に応じて高度にカスタマイズできます。 そのため、データを表示またはレンダリングするときは、データをそのまま保存してからフィルタリングする必要があります。 アソシエーションは、定期的に発生する関係です。 友人の関連付けタイプを使用することで、Alice と Cathy は同じ人物によってリンクされます。 このタイプのクエリは、時間フィールドを使用して簡単に並べ替えることができます。 次のようなクエリを考えてみましょう:「Alice による私のチェックインに関する最新の 10 個のコメントはありますか?」

システムからデータベースのワークロードを取り除くには、キャッシング レイヤーが必要です。 データを要求するクライアントは、最初にキャッシュに接続します。 このキャッシュは、複数のキャッシュとデータベースを含む層にあります。 これらは、オブジェクトと関連付け全般の提供を担当します。 書き込み時には、同期更新のためにデータをデータベースに転送するためにキャッシュが使用されます。 ほとんどの場合、これにより書き込み後の読み取り結果の一貫性が向上します。 Facebook のアーキテクチャは、「フォロワー」の階層に基づいており、階層は互いに独立して動作します。

層は、他のフォロワー層に関連して行われた変更を認識する必要があります。 その結果、書き込み後にフォロワーが読み取られると、書き込み後に読み取られます。 アジアのスレーブ リージョンは、レプリカ データベース、フォロワー、およびリーダーを含むシャードをホストできます。 コンピューターのクラッシュを回避するタイムアウトとルーティングの目的は、不必要な遅延と中断を回避することです。 ホスト診断は、ホストが停止しているとマークされた後に実行され、ホストが応答しない場合は追加の診断が実行されます。 マスターが死亡した場合、彼の奴隷の1人がその地位に昇進します。 スレーブ データベースに障害が発生した場合、マスター リージョンのリーダーが問題の解決を担当します。

Elasticsearch と Unicorn に加えて、利用可能な他の検索エンジンがあります。 Instagram は以前は ElasticHost でしたが、その後 Facebook の Unicorn に置き換えられました。 Twitter 独自のバージョンの MySql である MySql には、タイムライン、関心グラフ、ユーザー データ、ツイートが含まれています。 Twitter は、1 秒あたり数百万のクエリを処理する数百のスキーマと数千のノードを採用しており、世界で最も分散されたシステムの 1 つとなっています。 flockdb は、インターネット経由でアクセスされるグラフ サービスです。 Facebook は、以前は Instagram で使用されていた Elasticsearch の代替検索エンジンである Unicorn を所有しています。

プライマリ データベースとして Mysql を使用する Facebook

MySQL は、ソーシャル データ用の Facebook の主要なデータベースです。 最初は InnoDB を使用していましたが、最終的に MyRocksDB が追加されました。 グラフを使用すると、一連のエンティティ間の関係を視覚的に表示できます。 たとえば、ノードは Facebook の友達かもしれませんが、エッジは友達をつなぐリンクかもしれません。 グラフ データベースは現在でも使用されていますが、ノード間の接続レベルが低い単純なグラフ用です。

Nosql グラフ データベース

NoSQL (「SQL だけではない」) は、広範囲の非構造化、半構造化、および構造化データ セットを処理できるテクノロジです。 このソフトウェアは、組織がさまざまなソースからデータにアクセスし、統合し、分析するのを支援し、ソーシャル メディアやビッグ データを分析することで競争上の優位性を獲得できるようにします。

グラフ データベースの SQL と NoSQL の境界が大幅に削減されます。 グラフ データベースでは、ノード、プロパティ、および関係はすべてデータ構造の一部です。 複雑なプログラミング言語を必要とせずに複数の行をクエリできるカラム型データベースの機能が、データベースを非常に直感的なものにしています。 リンクと接続に値を割り当てる機能に加えて、グラフ データベースには他の利点があります。 生命の表面レベルのカオスは、グラフ データベースをモデルにしています。 これは一連のガイドラインではありません。 むしろ、それはアイデアの集まりです。 RDBM ツールを使用して、グラフ データベースの設計と計画を支援できます。 最初の障壁を克服すると、ネットワーク関係とノードがリレーショナル モデルよりも優れていることがわかります。

増加傾向にあるグラフ データベース

グラフ データベースは、複雑なデータ構造を格納し、適切にスケーリングできるため、人気が高まっています。 グラフ データベースのデータはグラフ形式で格納されるため、複雑なデータ構造を格納できます。 さらに、グラフをトラバースして、データ要素間の関係を見つけることができます。
人気のあるグラフ データベースであり、さまざまなプロジェクトで使用されています。 $graphLookup ステージを使用すると、集約パイプラインでトラバーサル トラバーサル トラバーサル機能をトラバーサルするために使用できます。 これにより、データ要素間の関係に関連するデータを保存する際に優れた利点が得られます。

ベスト オープン ソース グラフ データベース

いくつかの優れたオープン ソース グラフ データベースから選択できます。 私の個人的なお気に入りは Neo4j です。 非常に使いやすい強力なグラフ データベースです。 その他の優れたオプションには、OrientDB と Titan があります。

Redis Enterprise は Redis の最も強力なバージョンです。 スケーラビリティと高可用性を備えたデータベースが必要な場合は、Apache Cassandra が最適です。 Stardog データ仮想化および高性能プラットフォームにより、幅広いグラフ データ仮想化オプションを作成できます。 最新のアプリケーション向けのデータ API である Fania は、サーバーレス バックエンドとリッチ クライアントを容易にします。 Graphlytic Web プラットフォームを使用して、ナレッジ グラフ分析が可能です。 Gremlin および Cypher クエリ言語を使用すると、ユーザーはインタラクティブにパターンを検索してグラフを探索できます。 グラフは、科学研究や不正防止調査などの業界に関する深い洞察を提供します。

RDF と SPARQL をサポートする GraphDB は、非常に効率的で堅牢なグラフ データベースです。 RDF4J は、API を使用してデータを格納し、クエリを実行する GraphDB のライブラリとして機能します。 リコール グラフは、データ (頂点とエッジ) が現在の状態に対して経時的に行ったすべての変更を格納する、バージョン化されたグラフ データ ストアです。 ポイントインタイム グラフ トラバーサルにより、ユーザーは現在のグラフと同じくらい簡単にグラフの以前の状態を簡単にクエリできます。 RESTful Web サービスを備えたクラウドネイティブのデータ カタログ。 このツールは、さまざまなソースからのデータを統合し、それをエンタープライズ ナレッジ グラフに編成できるようにします。 当社のナレッジ グラフ ソリューションには、産業用強度のナレッジ グラフを作成するためのテクノロジとサービスの両方が含まれています。

世界最速かつ最もスケーラブルなグラフ データベース プラットフォームである Memgraph は、次世代のリアルタイム インテリジェント アプリケーションを強化します。 FlockDB フレームワークは、Web サイトなど、オンラインで低遅延、高スループットの環境に適しています。 Twitter は FlockDB を使用してソーシャル グラフ (誰が誰をフォローし、誰をブロックするか) を保存します。 Titan のトランザクション データベースは、複雑なグラフ トラバーサルをリアルタイムで実行している何千もの同時ユーザーを処理できます。 これは、使いやすく、大量のデータを保存できるオープンソースのグラフ データベースです。 JavaScript は GUN を使用してデータを同期および保存し、すべてで実行されます。 GUN の目標は、サーバー、ネットワーク呼び出し、データベース、またはオフラインの変更について心配することなく、アプリで保存、読み込み、および共有する必要があるデータに集中できるようにすることです。

クールなアプリをより速く構築できるほど、より多くの時間を節約できます。 Giraph は、Apache Hadoop の上に構築されたグラフ処理フレームワークです。 Grakt と呼ばれるナレッジ グラフ データベースは、インテリジェントなデータベースです。 HyperGraphDB は、プライマリ データ モデルとして一般化されたハイパーグラフに基づくストレージ フレームワークです。 Fluree データ レイヤーはコードのすぐ下にあり、リクエストにすばやく応答できます。 HugeGraph は、高速で検索性の高いグラフ データベースです。 サポートする Apache TinkerPop 3 のほかに、Apache Gremlin のサポートが含まれています。 正確なクエリ、範囲クエリ、複雑な条件の組み合わせクエリをサポートするインデックス Hadoop/Spark はバックエンド ストアと統合されているため、必要に応じて他のストア ドライバーを簡単に追加できます。