世界で 21 番目に人気のあるデータベース: Neo4j

公開: 2022-11-18

Neo4j は、Java で書かれた無料のオープンソースグラフデータベースです。これは、完全な ACID セマンティクスを備えたトランザクション Java 組み込みデータベースとして実装されますが、スタンドアロンサーバーとして展開することもできます。 Neo4j は、DB-Engines によると最も人気のあるグラフデータベースであり、2016 年 12 月の時点で、全体で世界で 21 番目に人気のあるデータベースでした。 Neo4j は、eBay、Adobe、Telenor、UBS などの企業で使用されています。また、Apache Drill、Apache Kafka、Metronome など、多くのオープンソースプロジェクトでも使用されています。 Neo4j はリレーショナルモデルを使用しないため、「NoSQL」データベースと呼ばれていますが、SQL に似たクエリ言語 Cypher を使用しています。

グラフデータベースは、Java をプライマリソースとして使用するデータベースです。前の記事で述べたように、この作業の目的は、NOSQL の動きにおけるグラフデータベースの現在の位置付けの概要を提供することです。 CAP 理論によると、スケールアウトの 3 つの異なる側面のうち、同時に実行できるのは 2 つだけです。上記のデータベースに加えて、いくつかの NOSQL データベースでは、より優れた可用性とパーティショニングを実現するために、一貫性の要件が緩和されています。これらのトランザクションは従来のものではなく、データモデルに制約を導入して、より優れたパーティションスキームを有効にします。 Hibernate for Java などの ORM レイヤーの結果はまちまちです。オブジェクトモデルをリレーショナルデータモデルにマップしやすくする利点はありませんが、クエリのパフォーマンスは低下します。

グラフは、ファイルツリーやネットワーク構造などの再帰構造に重要な影響を与えるリレーショナル正規化の代替手段です。グラフ理論に関するかなりの数の問題が解決されており、幅広い分野でまだ解決されていません。今日では、海岸線の経路計算、測地線経路の計算、中心性、固有ベクトルの中心性、近接性などの尺度など、さまざまな種類のグラフ理論アルゴリズムが使用されています。本番対応のグラフデータベース実装が最初にリリースされてから、ほぼ 10 年が経過しました。プログラミングの知識がなくても、数十億のノード、関係、およびプロパティのグラフを処理できます。 RDBMS には結合のための設定手順はなく、パフォーマンスに影響する設定操作もありません。ご覧のとおり、Java の実装はこれに似ています。

新しいグラフデータベースの作成は、target/neo という名前のフォルダーに java enum を入力するだけで簡単に作成できます。 Traverser-API は、Matrix グラフを照会するはるかに洗練された方法を提供し、より幅広い範囲のトラバーサルの説明とフィルターを可能にします。これをプログラムで実現するために、traversaltraverser の StopEvaluator を調整して、トラバーサルの深さを 2 に制限できます。交差できる関係のリスト、およびそれらの関係のタイプと方向が存在する場合があります。トランザクションはラップされるため、グラフへの変更やデータの分離レベルの必要性は、プログラミングなしで実行できます。これは、幅広いグラフ関連のプロジェクトに対応するように設計されたグラフプログラミング言語です。さまざまな方法を使用してグラフのインデックス構造を構築すると、特別なデータセットとドメインのトラバーサルパターンが減少します。

Neo4j を使用すると、Lucene や Solr を使用するものを含め、さまざまなテキストベースの検索を実行できます。さらに、Lucene/Solr の任意のノードプロパティにトランザクションセマンティクスを使用してインデックスを作成できます。 Gremlin プログラミング言語は、XPath とチューリングを組み合わせた XPath 指向のチューリング完全なグラフプログラミング言語です。ほとんどの既存のモデルはスーパーセットであり、Property Graph Model の最も一般的なドミネーターであるため、スーパーセットであり、最も一般的でないドミネーターが導入されます。 JUNG ライブラリを使用すると、グラフフレームワーク (Gremlin など) を他のフレームワークにリンクでき、さまざまな実装でグラフトラバーサルを表現できます。グラフは、RDBMS やその他の持続性ソリューションと同様に、問題によって必要になった場合にのみ使用できます。データは最も重要な側面であり、クエリと操作がどのように実行されるかを理解することが重要です。 NOSQL データベースを使用する唯一の理由として非リレーショナルソリューションを使用することは、多くの場合、望ましくも必要でもありません。

次の特性は、 Neo4j プロパティグラフを定義します。ノードと関係がその中にあります。リレーションシップには名前と方向が付けられ、プロパティペア (キーと値のペア) のセットを持つ開始ノードと終了ノードが常にあります。

それを介してSQLにアクセスすることはできません。

Neo4j はさまざまなデータベースを管理できるため、データベース管理システム (DBMS) になります。 DBMS は、Causal Cluster 内のスタンドアロンサーバーとサーバーグループの両方を処理できます。 Neo4j インスタンスは、Neo4j のサーバーコードを実行しようとする Java プロセスです。

グラフデータベース Neo4jは、大量のデータを超高速で実行できるため、複雑な関係をモデル化するための優れた選択肢です。

Neo4j とはどのような種類のデータベースですか?

2007 年以来、ACID 準拠のトランザクションバックエンドを備えたオープンソースのNoSQL データベースである Neo4j をアプリケーションの一部として使用できるようになりました。

Neo4j グラフデータベースは、世界をリードするオープンソースデータベースです。 Javaで書かれており、無料です。オブジェクトのいくつかのペアがリンクによって接続されている一連のオブジェクトの抽象表現。 Ascii-Art 構文を使用して、Neo4j が採用する宣言型クエリ言語は、グラフを視覚的に表現します。リンク/関連するデータを取得するために複雑な結合を実行する必要はありません。 ACID ルール (原子性、一貫性、分離、耐久性) は Neo4j に組み込まれています。クエリの処理速度やデータの整合性を損なうことなく、読み取り/書き込みの数とボリュームを増やすことで、データベースをスケーリングできます。

Neo4j とはどのタイプの Nosql データベースですか?

Neo4j は、Neo4j, Inc. によって開発されたグラフデータベース管理システムです。Neo4j は、ネイティブのグラフストレージと処理を備えた ACID 準拠のトランザクションデータベースとして開発者によって説明されており、DB エンジンのランキングによると、Neo4j は最も人気のあるグラフデータベースであり、21 番目に人気のあるグラフデータベースです。データベース全般。

eBay、Wal-Mart、Cisco などの多くの大企業は、グラフデータベースを使用してビッグデータ分析を実装し始めています。 従来のデータベースは大量の複雑なデータを処理できないため、大量の情報をふるいにかけることはできません。その結果、Neo4j では、データベース操作を実行する際に、トランザクションのコミットとロールバックがオールオアナッシングになります。このデータベースには、大規模なスケーラビリティ、柔軟性、一貫性、および超高速の機能が含まれています。 MongoDB は Open BSON (Binary JavaScript Object Notation) をサポートしているため、この形式でドキュメントを作成できます。 MongoDB は、データをやり取りする速度と機能により、ペタバイト規模のドキュメントを扱う大規模な組織に人気があります。グラフデータベースは NoSQL データベースと呼ばれ、Neo4j NoSQL データベースは NoSQL データベースと呼ばれます。 (

メンブレイ、ハウズ、2014）。 MongoDB は、GridFS 実装でドキュメントごとに最大 4 MB のバイナリデータを格納します (Membrey、Hows、2014)。データベースのバージョンは CouchDB で維持されます。

NoSQL データベースは、従来のデータベースと同様に、データをテーブルや行に保存するのではなく、ドキュメントのコレクションに保存します。その結果、よりコンパクトな方法でより多くのデータを処理できるため、より大きなデータセットをより効率的に処理できます。 Facebook、Google、LinkedIn など、多くの大企業が MongoDB を NoSQL データベースとして使用しています。

グラフデータベースは SQL ですか、それとも Nosql ですか?

一般に、グラフデータベースは、 NoSQL データベースモデルを使用してデータをネットワークとして保存します。

データが構造化、半構造化、または非構造化されているかどうかにかかわらず、データを非常に大きなセットで管理できるようにするテクノロジーとして 2010 年に導入されました。これは、さまざまなソースからのデータの統合、分析、およびアクセスにおいて組織を支援し、大規模なデータおよびソーシャルメディア分析イニシアチブから価値を引き出すことを可能にします。 NoSQL グラフデータベースは、新しいデータを追加する前に再定義する必要はありません。グラフデータベースで使用される W3C 標準は Web 上のデータを表し、W3C 標準は世界中で採用されています。標準的な手法を使用することで、データの統合、交換、およびマッピングが容易になります。新しい知識を作成し、組織がすべてのデータをより統一され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を改善します。組織は、セマンティックテクノロジと NoSQL を使用してソーシャルメディアを分析することもできます。

エンティティ間の関係は、グラフデータベースにとって重要です。これを実現するために、MongoDB は各ドキュメントから _id と呼ばれるフィールドを生成します。ドキュメント ID はシステムに固有です。ドキュメントがドキュメント階層で明示的に指定されていない場合、このフィールドを使用して検索できます。
MongoDB の graphLookup ステージにより、MongoDB システム内のエンティティ間の関係を簡単に調べることができます。最初に無料の MongoDB Atlas クラスターを作成することで使用できます。 graphLookup を有効にすると、ステージが有効な状態で MongoDB インスタンスにアクセスできるようになります。
次のステップでは、MongoDB Atlas を使用してクラスターを作成し、ターミナルウィンドウでクラスターの場所に移動します。次のコマンドは、作業を開始するために使用されます。
mongo グラフルックアップは、Web サイトから無料でダウンロードできます。
システム内のエンティティ間の関係は、このコマンドで表示されます。グラフのノードとエッジは、クリックして調べることができます。
グラフデータベースは、エンティティの関係をより正確に表現できるため、ますます人気が高まっています。 MongoDB で graphLookup ステージを使用すると、関連付けられているエンティティの数を簡単に確認できます。

Nosql と Sql: API に適したデータベースはどれですか?

グラフデータベースの人気が高まっており、Neo4J、GraphQL、MongoDB などの注目すべき例があります。これらのデータベースにはそれぞれ独自のテーブル構造とツールのセットがありますが、すべてのデータベースには関係を保存してナビゲートできる機能があります。 API に NoSQL データベースを使用する必要がある場合は、GraphQL が有効なオプションです。 リレーショナルデータベースシステムで SQL クエリを実行する場合は、SQL クエリ言語が最適です。

グラフデータベースは Nosql ですか?

NoSQL (「SQL だけではない」) グラフデータベースは、構造化、半構造化、または非構造化データの非常に大きなセットを処理できます。組織はこれを使用して、さまざまなソースからのデータを分析およびアクセスできます。これは、ビッグデータおよびソーシャルメディア分析の開発に役立ちます。

これは、NoSQL とも呼ばれる通常の SQL とは異なるデータの格納方法です。グラフデータベースを使用すると、大量のデータを格納し、変化する要件に合わせて迅速に反復し、迅速にスケールアウトできます。この記事では、NoSQL グラフデータベースの基本的な機能について説明します。この方程式で定義される有向グラフは、描かれた方向を指しているグラフ関係です。循環グラフは一般的なグラフアルゴリズムですが、循環によってグラフが動かなくなり、無期限に繰り返される可能性があります。スパニングツリーは、グラフ上のすべてのノードとすべての関係が削除され、グラフからサイクルが削除されたものです。アプリケーションに最適なアルゴリズムと構造を実装するには、グラフのプロパティを理解することが重要です。 NoSQL グラフデータベースの使用は、大量のデータの管理、ペースの速いアジャイルイテレーション、スケールアップに不可欠です。グラフの形状、密度、および接続性、方向、重み、サイクルなどの特性が詳細に調査されました。

大企業では、リレーショナルデータベースでは通常見られないデータを格納できるため、NoSQL データベースの採用が増えています。 DynamoDB、Riak、および Redis は、データをソートされた方法で処理し、ソートされたセットで表示するキー値ストアです。このため、構造化されていないデータや常に更新する必要があるデータをそれらに保存できます。

Apache Accumulo と Mongodb の比較

Apache Accumulo ライブラリでは、キー値は列に格納されるため、分散型の高性能な列指向のキー値ストアになります。
データをグラフ形式で格納するドキュメント指向のデータベースです。

Nosql グラフデータベース

NoSQL グラフデータベースは、グラフ構造を使用してデータを格納するデータベースです。 NoSQL グラフデータベースは、高度な柔軟性とデータへのリアルタイムアクセスを必要とするアプリケーションによく使用されます。

グラフ付きデータベースは、データを表すために使用されるデータベースの一種です。このタイプのデータベースは、データが従来のデータベースではなくノード、リレーションシップ、およびプロパティに格納されるため、一般に NoSql データベースと呼ばれます。 Neo4j、Oracle DB、グラフベースなどのグラフデータベースは、NoSQL データベースで使用できます。データとグラフ間の接続により、ユーザーはグラフデータベースを使用してトラバーサルクエリを実行できます。グラフアルゴリズムは、データのより完全な分析に役立つパターン、パス、およびその他の関係を見つけるためにも使用されます。データはさまざまな方法でグラフデータベースに格納できますが、従来のデータベースを完全に置き換えることはできません。

Apache Spark: 機械学習とビッグデータ処理の未来

Apache Spark は、Apache に基づく機械学習およびビッグデータ処理フレームワークです。このエンジンはグラフ処理エンジンであるため、大規模なグラフデータベースをすばやく効率的にクエリできます。