Top 3 mari site-uri web care folosesc baze de date Graph NoSQL

Există multe site-uri mari care folosesc baze de date graph nosql. Unele dintre cele mai populare sunt Facebook, Google și Twitter. Aceste site-uri web folosesc baze de date grafice deoarece sunt capabile să gestioneze relații complexe de date. Bazele de date grafice sunt potrivite pentru site-urile web de rețele sociale, deoarece pot reprezenta relațiile dintre oameni. De exemplu, Facebook folosește o bază de date grafică pentru a stoca informații despre relațiile dintre utilizatorii săi. Facebook folosește aceste informații pentru a arăta utilizatorilor conținut relevant, cum ar fi postări de la prieteni sau pagini de care ar putea fi interesați. Google folosește, de asemenea, o bază de date grafică pentru a stoca informații despre relațiile dintre utilizatorii săi. Google folosește aceste informații pentru a le afișa utilizatorilor conținut relevant, cum ar fi rezultatele căutării sau anunțuri. Twitter folosește o bază de date grafică pentru a stoca informații despre relațiile dintre utilizatorii săi. Twitter folosește aceste informații pentru a arăta utilizatorilor conținut relevant, cum ar fi tweet-uri de la persoanele pe care le urmăresc sau reclame.

NoSQL („nu numai SQL”) este un tip de bază de date grafică care este concepută pentru a gestiona seturi foarte mari de tipuri de date structurate, semi-structurate și nestructurate. Acesta ajută organizațiile să analizeze, să acceseze și să integreze cantități mari de date din diverse surse, precum și să obțină o perspectivă asupra tendințelor rețelelor sociale și a datelor mari. Schema unei baze de date grafice NoSQL nu trebuie modificată înainte de a adăuga date noi. Consorțiul World Wide Web (W3C) a creat un set de standarde globale pentru reprezentarea datelor prin baze de date grafice. Integrarea datelor, schimbul și maparea între mai multe seturi de date sunt mai ușoare prin utilizarea practicilor standard. Inferența face posibilă conectarea tuturor punctelor din bazele de date grafice prin crearea de noi cunoștințe și permițând organizațiilor să-și vadă toate datele într-un mod mult mai coerent. Organizațiile pot beneficia de tehnologia semantică și de analiza NoSQL, pe lângă analiza rețelelor sociale.

Ce mari companii folosesc Neo4j?

Companiile de telecomunicații de top precum Verizon, Orange, Comcast și AT&T se bazează pe Neo4j pentru a-și gestiona rețelele, pentru a controla accesul și pentru a permite gestionarea 360 a relațiilor cu clienții.

Organizațiile din întreaga lume folosesc Neo4j pentru a îmbunătăți managementul lanțului de aprovizionare, pentru a crește rezistența și pentru a asigura continuitatea afacerii. Lanțurile de aprovizionare sunt astăzi o gamă diversă de rețele care se extind de la fabrici la furnizori, depozite la transport, forță de muncă la componente și procese la forță de muncă. Capacitatea de a gestiona lanțurile de aprovizionare actuale necesită analiza interdependențelor, precum și identificarea riscurilor ascunse care pot duce la întreruperi. Ca parte a Neo4j, capabilitățile de analiză a lanțului de aprovizionare sunt printre cele mai puternice. Dr. Alex Mills este profesor asociat de marketing la Zicklin School of Business de la CUNY și profesor la Baruch College. Importanța înțelegerii atât a dependențelor evidente, cât și a celor subtile din lanțurile de aprovizionare de astăzi a fost discutată de Amy Hodler, expert în știința rețelelor și în analiza graficelor . Este cea mai populară tehnologie de baze de date grafice utilizată de companii precum Airbus, Comcast, eBay, NASA, UBS și altele. Aplicațiile Neo4j pot fi folosite pentru a rezolva problemele legate de datele conectate, cum ar fi inteligența artificială, detectarea fraudelor, recomandări în timp real și datele de bază. Descărcați o copie gratuită a raportului Gartner privind COVID-19 necesită utilizarea urgentă a raportului privind gestionarea datelor grafice și analiză.

Comunitatea Neo4j este extrem de implicată și de susținere. Am avut un 2017 fantastic și așteptăm cu nerăbdare creșterea continuă în 2018.
Bazele de date grafice devin din ce în ce mai populare în domeniul analizei și al datelor mari. CEO-ul și co-fondatorul Neo4j, Emil Eifrem, explică că sunt ideale pentru anumite aplicații, mai degrabă decât bazele de date în rânduri și coloane sau bazele de date de documente JSON în formă liberă, iar 2017 a fost un an important pentru companie.
Am observat o creștere semnificativă a veniturilor în 2017, cu un ARR total de 100 de milioane de dolari. Așteptăm cu nerăbdare să vedem cum va continua acest impuls și în 2018.
Relațiile pot fi reprezentate folosind baze de date grafice precum Neo4j. Tipul de date stocate în această bază de date este mai potrivit pentru un set specific de aplicații decât cele stocate în bazele de date pe rânduri și coloane sau bazele de date de documente JSON în formă liberă. Emil Eifrem, CEO și co-fondator al Neo4j, îmi spune că 2017 a fost un an fantastic pentru companie, cu multă creștere.

Care sunt exemplele de model Nosql bazat pe grafic?

Bazele de date Graph pot fi utilizate împreună cu Neo4j, Oracle DB sau Graph. Neo4j este cel mai popular dintre toate.

Există mai multe moduri de a stoca date, iar NoSQL este o modalitate alternativă de a face acest lucru. Când trebuie să stocați o mulțime de date, să repetați rapid cu cerințele în schimbare și să creșteți rapid, bazele de date cu grafice sunt o alegere excelentă. O înțelegere aprofundată a bazelor de date grafice NoSQL este oferită în acest articol. Direcție: Un grafic direcționat este unul în care relațiile grafice (muchiile) sunt orientate. Graficele aciclice sunt necesare în mulți algoritmi de grafic, dar ciclurile pot duce la blocarea acestora. Când relațiile dintre noduri sunt eliminate, un arbore de acoperire este unul care nu are deloc un nod. Înțelegerea proprietăților graficului este esențială pentru a obține cea mai bună structură și algoritm pentru munca dvs. Utilizarea bazelor de date grafice NoSQL este esențială pentru gestionarea cantității mari de date generate de iterațiile rapide Agile, precum și pentru extindere. Am analizat grafice și structuri în general, precum și tipurile și caracteristicile graficelor și structurilor, cum ar fi conexiunea, direcția, greutățile și ciclurile.

Bazele de date grafice sunt concepute special pentru a stoca și a naviga în relații

Relațiile sunt stocate în baze de date grafice și pot fi accesate într-o varietate de moduri. Relațiile sunt cetățeni de prim rang în bazele de date grafice, iar cele mai valoroase relații sunt derivate din aceste relații. Bazele de date grafice folosesc noduri pentru stocarea entităților, în timp ce marginile stochează relațiile dintre entități.
O bază de date grafică este unul dintre cele mai utilizate modele de baze de date. Graph Database este instrumentul de gestionare a activelor digitale de la Netflix, deoarece permite utilizatorilor să urmărească titlurile (activele) pe care le-au vizionat și filmele pe care în prezent au voie să le vizioneze (gestionarea accesului).
În aproape fiecare industrie, bazele de date NoSQL sunt folosite pentru a construi aplicații. Tipul de bază de date NoSQL utilizat într-un caz de utilizare tipic va fi determinat de aceasta. O bază de date de documente, cum ar fi MongoDB, poate fi gândită ca o bază de date de uz general. O bază de date cheie-valoare poate gestiona o mulțime de date și face o treabă bună de a le prelua rapid. Bazele de date grafice, pe de altă parte, sunt concepute pentru a fi utilizate pentru gestionarea relațiilor și navigare.

Facebook folosește baza de date grafică?

Graficul rețelei profesionale LinkedIn este construit pe o bază de date grafică care vă oferă rezultatele pe care le vedeți când vizitați site-ul de rețea socială pentru a vedea conexiunile de gradul I, II sau III. Bazele de date grafice și analizele sunt folosite de Facebook, Instagram și Twitter pentru a înțelege modul în care utilizatorii interacționează între ei.

Deoarece Facebook are miliarde de utilizatori și volumul său de lucru este foarte citit, au implementat un cache distribuit în Memcached. Deoarece majoritatea conținutului Facebook este afișat folosind un grafic social, conținutul de pe o pagină este foarte personalizabil în funcție de setările de confidențialitate ale utilizatorului. Ca urmare, atunci când datele sunt vizualizate sau redate, acestea trebuie stocate așa cum sunt și apoi filtrate. Asociațiile sunt relații care apar în mod regulat. Folosind un tip de asociere de prieten, Alice și Cathy sunt legate de aceeași persoană. Acest tip de interogare poate fi sortat cu ușurință folosind câmpul de timp. Luați în considerare o întrebare ca aceasta: „Aveți cele mai recente 10 comentarii despre înregistrarea mea de către Alice?”

Un strat de cache este încă necesar pentru a elimina încărcătura de lucru a bazei de date din sistem. Un client care solicită date se conectează mai întâi la un cache. Acest cache se află într-un nivel care include mai multe cache și o bază de date. Aceștia se ocupă de deservirea obiectelor și asociațiilor în general. La scriere, memoria cache este folosită pentru a transfera date în baza de date pentru o actualizare sincronă. În cele mai multe cazuri, acest lucru îmbunătățește consistența rezultatelor citire după scriere. Arhitectura Facebook se bazează pe o ierarhie de „followeri”, cu niveluri care funcționează independent unul de celălalt.

Nivelurile trebuie informate cu privire la modificările făcute în legătură cu alte niveluri de urmăritori. Ca urmare, odată ce adepții sunt citiți după scriere, aceștia vor fi citiți după scriere. O regiune sclavă din Asia poate găzdui un fragment cu o bază de date replica, adepți și lideri. Scopul timeout-urilor și al direcționării în jurul blocărilor computerului este de a evita întârzierile și întreruperile inutile. Diagnosticarea gazdei se efectuează după ce au fost marcate ca nefuncționale și sunt efectuate diagnostice suplimentare dacă nu răspund. Dacă stăpânul moare, unul dintre sclavii săi este promovat în această funcție. Dacă o bază de date slave eșuează, liderul din regiunea master este responsabil pentru rezolvarea problemei.

Pe lângă Elasticsearch și Unicorn, există și alte motoare de căutare disponibile. Instagram a fost anterior un ElasticHost, dar de atunci a fost înlocuit cu Unicornul Facebook. Versiunea Twitter MySql, MySql, include o cronologie, un grafic al intereselor, date despre utilizatori și tweet-uri. Twitter folosește sute de scheme și mii de noduri care gestionează milioane de interogări pe secundă, ceea ce îl face unul dintre cele mai distribuite sisteme din lume. Un flockdb este un serviciu grafic care este accesat prin Internet. Facebook deține Unicorn, care este un motor de căutare alternativ la Elasticsearch, care a fost folosit anterior de Instagram.

Facebook folosind Mysql ca bază de date primară

MySQL este baza de date principală a Facebook pentru date sociale. Inițial au folosit InnoDB, dar MyRocksDB a fost adăugat în cele din urmă. Graficele permit afișarea vizuală a relațiilor dintre seturi de entități; de exemplu, un nod ar putea fi un prieten în Facebook, dar o margine ar putea fi un link care îi aduce prietenii împreună. Bazele de date cu grafice sunt încă utilizate astăzi, dar pentru grafice mai simple, cu un nivel mai scăzut de conexiuni între noduri.

Baza de date Nosql Graph

NoSQL („nu numai SQL”) este o tehnologie care poate gestiona o gamă largă de seturi de date nestructurate, semistructurate și structurate. Software-ul ajută organizațiile să obțină acces, să integreze și să analizeze date dintr-o varietate de surse, permițându-le să obțină un avantaj competitiv prin analiza rețelelor sociale și a datelor mari.

Demarcațiile SQL și NoSQL în bazele de date grafice sunt reduse drastic. Într-o bază de date grafică, un nod, o proprietate și o relație fac toate parte din structura de date. Capacitatea unei baze de date columnare de a interoga mai multe rânduri fără a fi nevoie de limbaje de programare complexe este ceea ce o face atât de intuitivă. Bazele de date grafice, pe lângă capacitatea de a atribui valori legăturilor și conexiunilor, au și alte avantaje. Haosul vieții la nivel de suprafață este modelat după baze de date grafice. Acesta nu este un set de linii directoare; mai degrabă, este o colecție de idei. Puteți utiliza instrumentele RDBM pentru a vă ajuta în proiectarea și planificarea bazei de date grafice. Odată ce ați depășit bariera inițială, veți descoperi că relațiile și nodurile de rețea pot depăși modelele relaționale.

Baze de date grafice în ascensiune

Bazele de date grafice câștigă popularitate ca urmare a capacității lor de a stoca structuri complexe de date și de a scala bine. Deoarece datele din bazele de date grafice sunt stocate într-un format grafic, acestea sunt capabile să stocheze structuri de date complexe. În plus, poate traversa un grafic pentru a găsi relații între elementele de date.
Este o bază de date grafică populară și este utilizată într-o varietate de proiecte. Cu etapa sa $graphLookup, poate fi folosit pentru a parcurge capacitățile de traversare a traversării în conducta de agregare. Acest lucru îi conferă un avantaj excelent în stocarea datelor legate de relațiile dintre elementele de date.

Cea mai bună bază de date Open Source Graph

Există câteva baze de date de grafice open source grozave din care să alegeți. Preferatul meu personal este Neo4j. Este o bază de date grafică puternică , foarte ușor de utilizat. Alte opțiuni excelente includ OrientDB și Titan.

Redis Enterprise este cea mai puternică versiune a Redis. Dacă aveți nevoie de o bază de date cu scalabilitate și disponibilitate ridicată, Apache Cassandra este calea de urmat. Platforma de virtualizare a datelor și de înaltă performanță Stardog vă permite să creați o gamă largă de opțiuni de virtualizare a datelor grafice . Fania, un API de date pentru aplicații moderne, facilitează backend-uri fără server și clienți îmbogățiți. O analiză grafică a cunoștințelor este posibilă folosind platforma web Graphlytic. Cu limbajele de interogare Gremlin și Cypher, utilizatorii pot explora graficul căutând interactiv modele. Graficele oferă informații profunde asupra industriilor precum cercetarea științifică și investigațiile antifraudă.

GraphDB, cu suportul său RDF și SPARQL, este o bază de date cu grafice extrem de eficientă și robustă . RDF4J servește ca o bibliotecă pentru GraphDB, care stochează date și le interogează folosind API-urile sale. Graficul de reamintire este un depozit de date cu versiuni care stochează toate modificările pe care datele (vârfurile și muchiile) le-au făcut de-a lungul timpului în starea sa curentă. Traversările grafice punct-in-time facilitează utilizatorului să interogheze orice stare anterioară a unui grafic la fel de ușor ca și cea actuală. Un catalog de date nativ în cloud cu un serviciu web RESTful. Acest instrument unifică datele din surse disparate și vă permite să le organizați într-un grafic de cunoștințe al întreprinderii. Soluția noastră Knowledge Graph include atât tehnologie, cât și servicii pentru a crea Knowledge Graph de putere industrială.

Memgraph, cea mai rapidă și mai scalabilă platformă de baze de date grafice din lume, alimentează următoarea generație de aplicații inteligente în timp real. Cadrul FlockDB este potrivit pentru medii on-line, cu latență scăzută și cu randament ridicat, cum ar fi site-urile web. Twitter folosește FlockDB pentru a stoca grafice sociale (cine urmărește pe cine, blochează pe cine). Baza de date tranzacțională Titan poate gestiona mii de utilizatori concurenți care efectuează traversări complexe de grafice în timp real. Este o bază de date grafică open-source care este ușor de utilizat și poate stoca cantități mari de date. JavaScript folosește GUN pentru a sincroniza și stoca date și rulează pe orice. Scopul GUN este de a vă menține concentrat pe datele pe care trebuie să le stocați, să încărcați și să partajați în aplicația dvs. fără să vă faceți griji cu privire la servere, apeluri în rețea, baze de date sau modificări offline.

Cu cât poți crea mai repede aplicații interesante, cu atât vei economisi mai mult timp. Giraph este un cadru de procesare grafică care este construit pe Apache Hadoop. O bază de date cu grafice de cunoștințe numită Grakt este o bază de date inteligentă. HyperGraphDB este un cadru de stocare bazat pe hipergrafe generalizate ca model de date primar. Stratul de date Fluree este situat direct sub codul dvs. și poate răspunde rapid la solicitări. HugeGraph este o bază de date grafice cu viteză rapidă și foarte căutată. În afară de Apache TinkerPop 3, pe care îl acceptă, include și suport pentru Apache Gremlin. indexuri care acceptă interogare exactă, interogare de interval și interogare de combinație de condiții complexe Hadoop/Spark este integrat cu magazinul de backend, ceea ce face simplă adăugarea altor drivere de magazin după cum este necesar.