Graph NoSQL 데이터베이스를 사용하는 상위 3개 대형 웹사이트

그래프 nosql 데이터베이스를 사용하는 큰 웹사이트가 많이 있습니다. 가장 인기있는 것은 Facebook, Google 및 Twitter입니다. 이러한 웹 사이트는 복잡한 데이터 관계를 처리할 수 있기 때문에 그래프 데이터베이스를 사용합니다. 그래프 데이터베이스는 사람들 사이의 관계를 나타낼 수 있기 때문에 소셜 네트워킹 웹사이트에 매우 적합합니다. 예를 들어 Facebook은 그래프 데이터베이스를 사용하여 사용자 간의 관계에 대한 정보를 저장합니다. Facebook은 이 정보를 사용하여 친구의 게시물이나 관심 있는 페이지와 같은 관련 콘텐츠를 사용자에게 표시합니다. Google은 또한 그래프 데이터베이스를 사용하여 사용자 간의 관계에 대한 정보를 저장합니다. Google은 이 정보를 사용하여 사용자에게 검색결과 또는 광고와 같은 관련 콘텐츠를 표시합니다. Twitter는 그래프 데이터베이스를 사용하여 사용자 간의 관계에 대한 정보를 저장합니다. Twitter는 이 정보를 사용하여 사용자가 팔로우하는 사람의 트윗이나 광고와 같은 관련 콘텐츠를 표시합니다.

NoSQL('not only SQL')은 대규모 구조화, 반구조화 및 비구조화 데이터 유형 집합을 처리하도록 설계된 그래프 데이터베이스 유형입니다. 조직이 다양한 소스의 방대한 양의 데이터를 분석, 액세스 및 통합하고 소셜 미디어 트렌드 및 빅 데이터에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. NoSQL 그래프 데이터베이스의 스키마는 새 데이터를 추가하기 전에 변경할 필요가 없습니다. W3C(World Wide Web Consortium)는 그래프 데이터베이스에 의한 데이터 표현을 위한 일련의 글로벌 표준을 만들었습니다. 표준 사례를 사용하면 여러 데이터 세트 간의 데이터 통합, 교환 및 매핑이 더 쉬워집니다. 추론은 새로운 지식을 생성하고 조직이 훨씬 더 일관된 방식으로 모든 데이터를 볼 수 있도록 함으로써 그래프 데이터베이스의 모든 점을 연결할 수 있게 합니다. 조직은 소셜 미디어 분석 외에도 시맨틱 기술 및 NoSQL 분석의 이점을 누릴 수 있습니다.

어떤 대기업이 Neo4j를 사용합니까?

Verizon, Orange, Comcast 및 AT&T와 같은 주요 통신 회사는 Neo4j를 사용하여 네트워크를 관리하고 액세스를 제어하며 360도 고객 관계 관리를 지원합니다.

전 세계 조직에서 Neo4j를 사용하여 공급망 관리를 개선하고 탄력성을 높이며 비즈니스 연속성을 보장합니다. 오늘날 공급망은 공장에서 공급업체, 창고에서 운송, 노동에서 부품, 프로세스에서 노동으로 확장되는 다양한 범위의 네트워크입니다. 오늘날의 공급망을 관리하려면 상호 의존성을 분석하고 중단을 초래할 수 있는 숨겨진 위험을 식별해야 합니다. Neo4j의 일부인 공급망 분석 기능은 가장 강력합니다. Alex Mills 박사는 CUNY Zicklin School of Business의 마케팅 부교수이자 Baruch College의 교수입니다. 네트워크 과학 및 그래프 분석 전문가 인 Amy Hodler는 오늘날 공급망의 명백한 종속성과 미묘한 종속성을 모두 이해하는 것의 중요성에 대해 논의했습니다. Airbus, Comcast, eBay, NASA, UBS 등과 같은 회사에서 사용하는 가장 인기 있는 그래프 데이터베이스 기술입니다. Neo4j 애플리케이션은 인공 지능, 사기 탐지, 실시간 추천 및 마스터 데이터와 같은 연결된 데이터 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. Gartner의 COVID-19 수요 긴급 그래프 데이터 관리 및 분석 보고서 사본을 무료로 다운로드하십시오.

Neo4j 커뮤니티는 매우 참여적이고 지원적입니다. 우리는 환상적인 2017년을 보냈고 2018년에도 지속적인 성장을 기대하고 있습니다.
그래프 데이터베이스는 분석 및 빅 데이터 분야에서 점점 더 대중화되고 있습니다. Neo4j의 CEO이자 공동 설립자인 Emil Eifrem은 이들이 행 및 열 데이터베이스나 자유 형식 JSON 문서 데이터베이스가 아닌 특정 애플리케이션에 이상적이며 2017년은 회사에 중요한 해였다고 설명합니다.
2017년에는 총 ARR이 1억 달러로 상당한 매출 증가를 보였습니다. 2018년에도 이 기세를 이어갈지 기대가 됩니다.
관계는 Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스를 사용하여 나타낼 수 있습니다. 이 데이터베이스에 저장된 데이터 유형은 행 및 열 데이터베이스 또는 자유 형식 JSON 문서 데이터베이스에 저장된 데이터보다 특정 애플리케이션 세트에 더 적합합니다. Neo4j의 CEO이자 공동 창립자인 Emil Eifrem은 2017년이 회사에 많은 성장이 진행된 환상적인 한 해였다고 말했습니다.

그래프 기반 Nosql 모델의 예는 무엇입니까?

그래프 데이터베이스는 Neo4j, Oracle DB 또는 그래프 베이스와 함께 사용할 수 있습니다. Neo4j는 그 중에서 가장 인기가 있습니다.

데이터를 저장하는 방법에는 여러 가지가 있으며 NoSQL은 이를 위한 대체 방법입니다. 많은 데이터를 저장하고, 변화하는 요구 사항에 따라 빠르게 반복하고, 빠르게 확장해야 하는 경우 그래프 데이터베이스는 탁월한 선택입니다. 이 문서에서는 NoSQL 그래프 데이터베이스에 대한 철저한 이해를 제공합니다. 방향: 유향 그래프는 그래프 관계(가장자리)가 향하는 그래프입니다. 비순환 그래프는 많은 그래프 알고리즘에 필요하지만 순환으로 인해 중단될 수 있습니다. 노드 관계가 제거되면 스패닝 트리는 노드가 전혀 없는 트리입니다. 그래프 속성을 이해하는 것은 작업에 가장 적합한 구조와 알고리즘을 얻는 데 필수적입니다. NoSQL 그래프 데이터베이스의 사용은 빠른 Agile 반복으로 생성된 대량의 데이터를 관리하고 확장하는 데 중요합니다. 그래프와 구조에 대한 전반적인 내용과 연결, 방향, 가중치, 주기 등 그래프와 구조의 종류와 특징에 대해 살펴보았다.

그래프 데이터베이스는 관계를 저장하고 탐색하도록 특별히 설계되었습니다.

관계는 그래프 데이터베이스에 저장되며 다양한 방법으로 액세스할 수 있습니다. 관계는 그래프 데이터베이스의 일급 시민이며 가장 가치 있는 관계는 이러한 관계에서 파생됩니다. 그래프 데이터베이스는 엔터티 스토리지에 노드를 사용하는 반면 에지는 엔터티 간의 관계를 저장합니다.
그래프 데이터베이스는 가장 일반적으로 사용되는 데이터베이스 모델 중 하나입니다. 그래프 데이터베이스는 사용자가 시청한 타이틀(자산)과 현재 시청이 허용된 영화를 추적할 수 있기 때문에(액세스 관리) Netflix의 디지털 자산 관리 도구입니다.
거의 모든 산업에서 NoSQL 데이터베이스는 애플리케이션 구축에 사용됩니다. 일반적인 사용 사례에서 사용되는 NoSQL 데이터베이스 유형은 이에 따라 결정됩니다. MongoDB와 같은 문서 데이터베이스는 범용 데이터베이스로 생각할 수 있습니다. 키-값 데이터베이스는 많은 데이터를 처리할 수 있으며 데이터를 빠르게 가져오는 데 효과적입니다. 반면에 그래프 데이터베이스는 관계 관리 및 탐색에 사용하도록 설계되었습니다.

Facebook은 그래프 데이터베이스를 사용합니까?

LinkedIn의 전문 네트워크 그래프는 1차, 2차 또는 3차 연결을 보기 위해 소셜 네트워킹 사이트를 방문할 때 표시되는 결과를 제공하는 그래프 데이터베이스를 기반으로 합니다. 그래프 데이터베이스 및 분석은 Facebook, Instagram 및 Twitter에서 사용자가 서로 상호 작용하는 방식을 이해하는 데 사용됩니다.

Facebook에는 수십억 명의 사용자가 있고 작업 부하가 매우 읽기 때문에 Memcached에 분산된 lookaside 캐시를 구현했습니다. 대부분의 Facebook 콘텐츠는 소셜 그래프를 사용하여 표시되기 때문에 페이지의 콘텐츠는 사용자의 개인 정보 설정에 따라 크게 사용자 지정할 수 있습니다. 결과적으로 데이터를 보거나 렌더링할 때 그대로 저장한 다음 필터링해야 합니다. 연결은 정기적으로 발생하는 관계입니다. 연관 유형의 친구를 사용하여 Alice와 Cathy는 동일한 사람에 의해 연결됩니다. 이러한 유형의 쿼리는 시간 필드를 사용하여 쉽게 정렬할 수 있습니다. 다음과 같은 쿼리를 고려하십시오. "Alice가 내 체크인에 대한 가장 최근 10개의 댓글이 있습니까?"

시스템에서 데이터베이스 워크로드를 제거하려면 여전히 캐싱 계층이 필요합니다. 데이터를 요청하는 클라이언트는 먼저 캐시에 연결합니다. 이 캐시는 여러 캐시와 데이터베이스를 포함하는 계층에 있습니다. 그들은 일반적으로 개체 및 협회 서비스를 담당합니다. 쓰기 작업 시 동기화 업데이트를 위해 데이터를 데이터베이스로 전송하는 데 캐시가 사용됩니다. 대부분의 경우 이렇게 하면 쓰기 후 읽기 결과의 일관성이 향상됩니다. Facebook의 아키텍처는 서로 독립적으로 작동하는 계층이 있는 "팔로워"의 계층 구조를 기반으로 합니다.

계층은 다른 팔로어 계층과 관련된 변경 사항을 알고 있어야 합니다. 결과적으로 팔로워는 글을 쓴 후에 읽히면 글을 쓴 후에 읽게 됩니다. 아시아의 슬레이브 지역은 복제본 데이터베이스, 팔로워 및 리더가 있는 샤드를 호스팅할 수 있습니다. 컴퓨터 충돌 시 시간 초과 및 라우팅의 목표는 불필요한 지연 및 중단을 방지하는 것입니다. 호스트 진단은 다운된 것으로 표시된 후 수행되며 응답하지 않는 경우 추가 진단이 수행됩니다. 주인이 죽으면 그의 노예 중 한 명이 그 자리로 승진합니다. 슬레이브 데이터베이스에 장애가 발생하면 마스터 지역의 리더가 문제를 해결해야 합니다.

Elasticsearch 및 Unicorn 외에도 사용 가능한 다른 검색 엔진이 있습니다. Instagram은 이전에 ElasticHost였지만 이후 Facebook의 Unicorn으로 대체되었습니다. Twitter의 MySql 버전인 MySql에는 타임라인, 관심사 그래프, 사용자 데이터 및 트윗이 포함되어 있습니다. Twitter는 수백 개의 스키마와 초당 수백만 개의 쿼리를 처리하는 수천 개의 노드를 사용하여 세계에서 가장 분산된 시스템 중 하나입니다. Flockdb는 인터넷을 통해 액세스할 수 있는 그래프 서비스 입니다. Facebook은 이전에 Instagram에서 사용했던 Elasticsearch의 대체 검색 엔진인 Unicorn을 소유하고 있습니다.

MySQL을 기본 데이터베이스로 사용하는 Facebook

MySQL은 소셜 데이터를 위한 Facebook의 기본 데이터베이스입니다. 처음에는 InnoDB를 사용했지만 결국 MyRocksDB가 추가되었습니다. 그래프를 사용하면 엔터티 집합 간의 관계를 시각적으로 표시할 수 있습니다. 예를 들어 노드는 Facebook에서 친구가 될 수 있지만 에지는 친구들을 하나로 모으는 링크가 될 수 있습니다. 그래프 데이터베이스는 오늘날에도 여전히 사용되고 있지만 노드 간 연결 수준이 낮은 단순한 그래프에 사용됩니다.

Nosql 그래프 데이터베이스

NoSQL('not only SQL')은 광범위한 비정형, 반정형 및 정형 데이터 세트를 처리할 수 있는 기술입니다. 이 소프트웨어는 조직이 다양한 소스의 데이터에 액세스하고 통합 및 분석하여 소셜 미디어 및 빅 데이터를 분석하여 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원합니다.

그래프 데이터베이스의 SQL 및 NoSQL 구분이 크게 줄어듭니다. 그래프 데이터베이스에서 노드, 속성 및 관계는 모두 데이터 구조의 일부입니다. 복잡한 프로그래밍 언어 없이도 여러 행을 쿼리할 수 있는 컬럼형 데이터베이스의 기능은 매우 직관적입니다. 링크 및 연결에 값을 할당하는 기능 외에도 그래프 데이터베이스에는 다른 이점이 있습니다. 표면 수준의 삶의 혼돈은 그래프 데이터베이스를 모델로 합니다. 이것은 일련의 지침이 아닙니다. 오히려 그것은 아이디어의 모음입니다. RDBM 도구를 사용하여 그래프 데이터베이스를 설계하고 계획하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 초기 장벽을 극복하면 네트워크 관계와 노드가 관계형 모델을 능가할 수 있음을 알게 될 것입니다.

증가하는 그래프 데이터베이스

그래프 데이터베이스는 복잡한 데이터 구조를 저장하고 잘 확장할 수 있기 때문에 인기를 얻고 있습니다. 그래프 데이터베이스의 데이터는 그래프 형식으로 저장되기 때문에 복잡한 데이터 구조를 저장할 수 있습니다. 또한 그래프를 순회하여 데이터 요소 간의 관계를 찾을 수 있습니다.
널리 사용되는 그래프 데이터베이스이며 다양한 프로젝트에서 사용됩니다. $graphLookup 단계를 통해 집계 파이프라인에서 순회 순회 순회 기능을 사용할 수 있습니다. 이는 데이터 요소 간의 관계와 관련된 데이터를 저장하는 데 탁월한 이점을 제공합니다.

최고의 오픈 소스 그래프 데이터베이스

선택할 수 있는 몇 가지 훌륭한 오픈 소스 그래프 데이터베이스가 있습니다. 개인적으로 가장 좋아하는 것은 Neo4j입니다. 매우 사용하기 쉬운 강력한 그래프 데이터베이스 입니다. 다른 훌륭한 옵션으로는 OrientDB와 Titan이 있습니다.

Redis Enterprise는 Redis의 가장 강력한 버전입니다. 확장성과 고가용성을 갖춘 데이터베이스가 필요한 경우 Apache Cassandra가 적합합니다. Stardog 데이터 가상화 및 고성능 플랫폼을 사용하면 광범위한 그래프 데이터 가상화 옵션을 만들 수 있습니다. 최신 애플리케이션용 데이터 API인 Fania는 서버리스 백엔드 및 리치 클라이언트를 지원합니다. Graphlytic 웹 플랫폼을 사용하여 지식 그래프 분석이 가능합니다. Gremlin 및 Cypher 쿼리 언어를 사용하여 사용자는 대화식으로 패턴을 검색하여 그래프를 탐색할 수 있습니다. 그래프는 과학 연구 및 사기 방지 조사와 같은 산업에 대한 깊은 통찰력을 제공합니다.

RDF 및 SPARQL을 지원하는 GraphDB는 매우 효율적이고 강력한 그래프 데이터베이스 입니다. RDF4J는 API를 사용하여 데이터를 저장하고 쿼리하는 GraphDB의 라이브러리 역할을 합니다. 회수 그래프는 시간이 지남에 따라 데이터(정점 및 가장자리)가 현재 상태로 변경한 모든 변경 사항을 저장하는 버전이 지정된 그래프 데이터 저장소입니다. 특정 시점 그래프 순회를 통해 사용자는 현재 상태만큼 쉽게 그래프의 이전 상태를 쿼리할 수 있습니다. RESTful 웹 서비스가 포함된 클라우드 네이티브 데이터 카탈로그. 이 도구는 서로 다른 소스의 데이터를 통합하고 엔터프라이즈 지식 그래프로 구성할 수 있도록 합니다. 당사의 지식 그래프 솔루션에는 강력한 지식 그래프를 만들기 위한 기술과 서비스가 모두 포함되어 있습니다.

세계에서 가장 빠르고 확장성이 뛰어난 그래프 데이터베이스 플랫폼인 Memgraph는 차세대 실시간 지능형 애플리케이션을 지원합니다. FlockDB 프레임워크는 웹 사이트와 같은 온라인, 낮은 대기 시간, 높은 처리량 환경에 적합합니다. Twitter는 FlockDB를 사용하여 소셜 그래프(누가 누구를 팔로우하고 누구를 차단하는지)를 저장합니다. Titan의 트랜잭션 데이터베이스는 복잡한 그래프 탐색을 실시간으로 수행하는 수천 명의 동시 사용자를 처리할 수 있습니다. 사용이 간편하고 많은 양의 데이터를 저장할 수 있는 오픈 소스 그래프 데이터베이스입니다. JavaScript는 GUN을 사용하여 데이터를 동기화하고 저장하며 모든 항목에서 실행됩니다. GUN의 목표는 서버, 네트워크 호출, 데이터베이스 또는 오프라인 변경에 대한 걱정 없이 앱에서 저장, 로드 및 공유하는 데 필요한 데이터에 계속 집중할 수 있도록 하는 것입니다.

멋진 앱을 더 빨리 만들수록 더 많은 시간을 절약할 수 있습니다. Giraph는 Apache Hadoop 위에 구축된 그래프 처리 프레임워크입니다. Grakt라는 지식 그래프 데이터베이스는 지능형 데이터베이스입니다. HyperGraphDB는 기본 데이터 모델로 일반화된 하이퍼그래프를 기반으로 하는 스토리지 프레임워크입니다. Fluree 데이터 계층은 코드 바로 아래에 있으며 요청에 신속하게 응답할 수 있습니다. HugeGraph는 빠르고 검색 가능한 그래프 데이터베이스입니다. 지원하는 Apache TinkerPop 3 외에도 Apache Gremlin 지원이 포함됩니다. 정확한 쿼리, 범위 쿼리 및 복잡한 조건 조합 쿼리를 지원하는 인덱스 Hadoop/Spark는 백엔드 저장소와 통합되어 필요에 따라 다른 저장소 드라이버를 간단하게 추가할 수 있습니다.