วิธีต่างๆ ในการจัดเก็บข้อมูลกราฟบนดิสก์

ฐานข้อมูลกราฟเป็นฐานข้อมูล NoSQL ประเภทหนึ่งที่ใช้โครงสร้างกราฟสำหรับการสืบค้นความหมายที่มีโหนด ขอบ และคุณสมบัติในการแสดงและจัดเก็บข้อมูล ฐานข้อมูลกราฟแตกต่างจากฐานข้อมูล NoSQL อื่นตรงที่เก็บข้อมูลในรูปแบบกราฟ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลจะแสดงโดยโหนด (เอนทิตี) และความสัมพันธ์ระหว่างโหนดเหล่านั้น (ขอบ) สิ่งนี้ทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นและการสอบถามง่ายกว่าฐานข้อมูลแบบเดิม มีหลายวิธีที่แตกต่างกันที่ฐานข้อมูลกราฟสามารถจัดเก็บข้อมูลบนดิสก์ได้ ที่พบมากที่สุดคือการใช้รายการคำคุณศัพท์ นี่คือที่ที่แต่ละโหนดมีรายการของโหนดอื่น ๆ ทั้งหมดที่เชื่อมต่ออยู่ นี่เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการจัดเก็บข้อมูลกราฟ แต่อาจไม่มีประสิทธิภาพหากกราฟมีขนาดใหญ่มาก อีกวิธีในการเก็บข้อมูลกราฟคือการใช้เมทริกซ์คำเชื่อม นี่คือที่ที่ใช้เมทริกซ์เพื่อแสดงขอบระหว่างโหนด วิธีนี้จะมีประสิทธิภาพมากกว่าสำหรับกราฟขนาดใหญ่ แต่การค้นหาอาจทำได้ยากกว่า วิธีสุดท้ายในการเก็บข้อมูลกราฟคือการใช้กราฟคุณสมบัติ นี่คือจุดที่แต่ละโหนดมีชุดของคุณสมบัติ (แอตทริบิวต์) และขอบระหว่างโหนดถูกกำหนดโดยคุณสมบัติเหล่านั้น นี่เป็นวิธีที่ยืดหยุ่นที่สุดในการจัดเก็บข้อมูลกราฟ แต่การสืบค้นอาจทำได้ยากกว่า ฐานข้อมูลกราฟเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและสามารถนำไปใช้กับแอพพลิเคชั่นต่างๆ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการสืบค้นที่ซับซ้อนหรือต้องการจัดเก็บข้อมูลด้วยวิธีที่ยืดหยุ่น

กระดาษเหล่านี้ใช้วิธีใดในการจัดเก็บกราฟในระบบไฟล์ ฉันไม่แน่ใจว่าต้องโหลดอะไรลงในหน่วยความจำ และต้องใช้ ID ใดเป็นพิเศษ หากจำเป็นต้องมีการวิจัยเพิ่มเติม การชี้ให้เห็นคุณลักษณะสำคัญที่ต้องค้นหาอาจช่วยให้เข้าใจได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

นี่คือเทคโนโลยีสำหรับจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง หรือไม่มีโครงสร้าง โดยใช้ทั้ง SQL และ NoSQL ('ไม่ใช่แค่ SQL') ช่วยให้องค์กรได้รับความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์โซเชียลมีเดียโดยการรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ

ระบบ ฐานข้อมูลกราฟ โดยทั่วไปจะจัดเก็บข้อมูลในโครงสร้างที่คล้ายคลึงกับรายการที่เชื่อมโยงในแง่ของโครงสร้างข้อมูล ลิงก์โดยตรงไปยังข้อมูลแทนที่จะเป็นเพียงห่วงโซ่ข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในนั้น

ใช้ประเภทข้อมูลของคุณเป็นตัวระบุหลัก กำหนดระบบประเภทสำหรับ API ของคุณ และใช้สิ่งนี้เพื่อดำเนินการค้นหาโดยใช้ ภาษาการค้นหา GraphQL เนื่องจาก GraphQL ได้รับการสนับสนุนโดยรหัสและข้อมูลที่มีอยู่ จึงไม่จำเป็นต้องมีฐานข้อมูลพิเศษหรือกลไกการจัดเก็บข้อมูลใดๆ

ข้อมูลของกราฟถูกจัดเก็บไว้ในไฟล์จัดเก็บ ซึ่งมีข้อมูลเกี่ยวกับส่วนเฉพาะของกราฟ เช่น โหนด ความสัมพันธ์ ป้ายชื่อ และคุณสมบัติ ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ ข้อมูลจะถูกแบ่งในลักษณะนี้เพื่อช่วยในการข้ามผ่านกราฟที่มีประสิทธิภาพสูง

ข้อมูลถูกเก็บไว้ใน Graph Nosql อย่างไร

ฐานข้อมูลกราฟเป็นฐานข้อมูล NoSQL ประเภทหนึ่งที่ใช้โครงสร้างกราฟสำหรับการสืบค้นความหมายที่มีโหนด ขอบ และคุณสมบัติในการแสดงและจัดเก็บข้อมูล

ฐานข้อมูลกราฟ (หรือที่เรียกว่า NoSQL หรือ SQL) เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่สามารถจัดเก็บคอลเลกชันขนาดใหญ่ของข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง ช่วยให้ธุรกิจเข้าถึง ผสานรวม และวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ช่วยให้สามารถวิเคราะห์โซเชียลมีเดียและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ไม่จำเป็นต้องกำหนดใหม่ก่อนที่จะเพิ่มข้อมูลใหม่ลงในฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งไม่จำเป็นต้องกำหนดใหม่ มาตรฐาน W3C ที่ใช้เพื่อแสดงข้อมูลบนเว็บใช้ในฐานข้อมูลกราฟ การใช้หลักปฏิบัติมาตรฐานทำให้การรวมข้อมูล การแลกเปลี่ยน และการแมประหว่างชุดข้อมูลง่ายขึ้น ด้วยการอนุมาน องค์กรสามารถเพิ่มพลังของฐานข้อมูลกราฟโดยเพิ่มความรู้ใหม่และอนุญาตให้พวกเขาเห็นข้อมูลทั้งหมดในลักษณะที่เกี่ยวข้องมากขึ้น องค์กรยังสามารถได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีความหมายและ NoSQL ในส่วนของการวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย

ฐานข้อมูลกราฟมีมาระยะหนึ่งแล้ว แต่กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้น การจัดเก็บข้อมูลของพวกเขานั้นไม่เหมือนใครและอาจมีประโยชน์สำหรับผู้ใช้บางคน มีประโยชน์สำหรับการแก้ปัญหาที่ฐานข้อมูลแบบเดิมล้มเหลว เช่น เอกสาร และการจัดลำดับความสำคัญของความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี
ในแง่ของฐานข้อมูลกราฟ MongoDB เป็นตัวเลือกที่ดี เนื่องจากมีคลัสเตอร์ MongoDB Atlas ฟรี ทำให้การตั้งค่าและใช้งานฐานข้อมูลกราฟเป็นเรื่องง่ายที่สุดเท่าที่จะทำได้

ฐานข้อมูลกราฟ: อนาคตของการจัดเก็บข้อมูล

ข้อมูลถูกจัดเก็บในรูปแบบกราฟตามโหนด (เช่น ผู้คน โพสต์ ความคิดเห็น) ความสัมพันธ์ (เช่น ไลค์ แชร์) และคุณสมบัติ (เช่น การประทับเวลา) โครงสร้างประเภทนี้ช่วยให้แสดงข้อมูลได้ง่ายขึ้น และทำให้การเชื่อมโยงระหว่างเอนทิตีง่ายขึ้น ฐานข้อมูลกราฟยังสามารถใช้เพื่อเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เชื่อมต่อกันอย่างมาก ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลได้รับการจัดลำดับความสำคัญเพื่อให้ง่ายต่อการมองเห็น
ฐานข้อมูลกราฟเป็นฐานข้อมูลแบบสแตนด์อโลน ปัจจุบันมีให้ใช้งานในรูปแบบ NoSQL เท่านั้น ในทางกลับกัน การสร้างกราฟมีให้บริการใน MongoDB ผ่านฟีเจอร์ $graphLookup นอกจากนี้ยังหมายความว่าคุณสามารถดูข้อมูลจากตำแหน่งใดก็ได้โดยไม่ต้องเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด

Graph Db ถูกจัดเก็บอย่างไร?

ฐานข้อมูลกราฟเก็บข้อมูลในกราฟซึ่งเป็นชุดของโหนดและขอบ โหนดเป็นตัวแทนของเอนทิตี เช่น ผู้คน สถานที่ หรือสิ่งของ และขอบแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างกัน ตัวอย่างเช่น ในโซเชียลเน็ตเวิร์ก โหนดอาจเป็นตัวแทนของผู้คน และขอบอาจแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างกัน (เช่น เพื่อน ครอบครัว เพื่อนร่วมงาน เป็นต้น)

ฐานข้อมูลกราฟแบบเนทีฟกำลังได้รับความสนใจในฐานะทางเลือกที่ทำงานได้แทน NoSQL และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในตลาด ฐานข้อมูลกราฟแบบเนทีฟควรมีฟังก์ชันที่หลากหลายตามทฤษฎีการออกแบบ แต่ดูเหมือนว่า Neo4j จะได้รับความนิยมมากที่สุดในขณะนี้ ขอบทั้งหมดมีต้นทางและปลายทางของแถวขอบ (ความสัมพันธ์) การมีดัชนีช่วยให้คุณสามารถเพิ่มขนาดข้อมูลของคุณในขณะที่ลดระยะเวลาที่คุณใช้ในการเขียน เราใช้แบบจำลองการจัดเก็บกราฟแบบเนทีฟที่เป็น O(log(n) ในแต่ละระเบียน ID ความสัมพันธ์ของโหนด (first_rid) จะแสดงขึ้น ตัวอย่างเช่น Edge A เชื่อมโยงกับโหนด 1 ทั้งสอง

ในกรณีนี้ คุณจะต้องเพิ่มโหนดใหม่ 4 เช่นเดียวกับโหนด 2 ใหม่ first_rid, D ของโหนด 4 ถูกจัดเก็บไว้ในที่ เก็บข้อมูลความสัมพันธ์ กับเรกคอร์ดใหม่ [รูปที่ 4 (d)] รหัสของเซิร์ฟเวอร์มีสองพารามิเตอร์: src และ dst รูปแบบการจัดเก็บกราฟในรูปที่ 4 (a) ได้รับการปรับปรุงแล้ว หยดข้อมูลที่ต่อเนื่องถูกจัดเก็บไว้ใน Native-Graph Physical Storage โดยใช้ mmap ดังนั้น คุณสามารถอ่าน/เขียนบันทึกได้โดยตรงจากค่าคงที่ ID * record_size ในหยดต่อเนื่อง Mmap เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์เพราะป้องกันไม่ให้สำเนาซ้ำซ้อนปรากฏขึ้นทั้งบนระบบปฏิบัติการและแอปพลิเคชัน

ข้อมูล in_use, first_rid, ID คุณสมบัติแรก และ ID ป้ายชื่อแรกในบันทึกโหนดของ Neo4j สามารถพบได้ โหนด รหัสคุณสมบัติและรหัสป้ายกำกับเป็นตัวชี้สองตัวไปยังคุณสมบัติและป้ายกำกับของโหนด ในทำนองเดียวกัน วิธีการอื่นจะใช้เพื่อเพิ่มอรรถประโยชน์ของเรกคอร์ดความสัมพันธ์สำหรับระยะเวลาทั้งหมด

เนื่องจากไม่จำเป็นต้องเรียนรู้ภาษาคิวรีใหม่สำหรับแต่ละ API GraphQL จึงเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ การใช้ภาษาแบบสอบถามเดียวกันกับแต่ละ API เป็นทางออกที่ดีที่สุด ด้วยวิธีนี้ คุณจะสามารถพัฒนาและบำรุงรักษาแอปพลิเคชันของคุณได้ง่ายขึ้น สคีมา GraphQL กำหนดโครงสร้างข้อมูลในฐานข้อมูลเครือข่าย โหนดข้อมูลในสคีมานี้แสดงด้วยความสัมพันธ์ระหว่างกัน ด้วยเหตุนี้ โครงสร้างข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ปกติจึงสามารถเข้าถึงได้โดยการอนุมานเท่านั้น API ที่ใช้ GraphQL ไม่ใช่ฐานข้อมูล แต่เป็นภาษาคิวรี สามารถรวมเข้ากับฐานข้อมูลประเภทต่างๆ รวมถึงไม่มีฐานข้อมูลเลย ดังนั้นจึงสามารถใช้ได้ทุกที่ที่มีฐานข้อมูลอยู่ เนื่องจากความง่ายในการใช้ GraphQL จึงไม่จำเป็นต้องใช้ API ในการเรียนรู้ภาษาใหม่สำหรับแต่ละแบบสอบถาม เนื่องจากช่วยให้สามารถควบคุมข้อมูลได้ละเอียดยิ่งขึ้น การใช้ GraphQL จึงเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับฐานข้อมูลเครือข่าย นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจากจะเพิ่มจำนวนตัวเลือกและความยืดหยุ่นในการปรับแต่งข้อมูล

Neo4j เก็บข้อมูลดิสก์อย่างไร

Neo4j จัดเก็บข้อมูลดิสก์ในรูปแบบที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการอ่านและเขียนที่รวดเร็ว ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในไฟล์จำนวนหนึ่งซึ่งแต่ละไฟล์มีข้อมูลจำนวนหนึ่ง เมื่อมีการเพิ่มข้อมูลใหม่ลงในฐานข้อมูล ข้อมูลนั้นจะถูกจัดเก็บไว้ในไฟล์ใหม่ เมื่อข้อมูลส่วนหนึ่งถูกลบออกจากฐานข้อมูล ไฟล์นั้นจะถูกลบ

ไฟล์ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลจะอยู่ในไดเร็กทอรีข้อมูล Neo4j หากไฟล์เหล่านี้อยู่ในประเภทไฟล์ data/databases/graph.db (v3.x+) เขตข้อมูลจะอยู่ในคีย์หรือค่า หากสตริงหรืออาร์เรย์ไม่พอดีกับบล็อก 8B จะมีตัวชี้ไปยังเรกคอร์ดบนที่เก็บสตริง/อาร์เรย์ (128B) ข้อมูลในดิสก์ถูกจัดระเบียบเป็นบันทึกขนาดคงที่ทั้งหมดในรายการที่เชื่อมโยง คุณสมบัติถูกจัดเก็บเป็นรายการเรกคอร์ดที่เชื่อมโยง แต่ละรายการประกอบด้วยคีย์และค่า และชี้ไปยังคุณสมบัติถัดไป คุณสามารถจินตนาการเป็นตัวอย่าง: การคำนวณพื้นที่ดิสก์ สถานะเริ่มต้นของสถานการณ์จำลองนี้

จำนวนโหนดคือ 4M แต่ละโหนดมีคุณสมบัติที่แตกต่างกันสาม (12) รายการ ความสัมพันธ์เกิดขึ้นในรูปแบบของความสัมพันธ์อื่นตั้งแต่สองความสัมพันธ์ขึ้นไป แต่ละความสัมพันธ์มีสองคุณสมบัติ (M) ซึ่งสอดคล้องกับขนาดดิสก์ต่อไปนี้ โหนด 4.000.x15B มีความจุหน่วยความจำ 600.000MB

กราฟเก็บข้อมูลไว้ที่ไหน?

กราฟเก็บข้อมูล ในฐานข้อมูล

ใช้ในวิธีที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไม่สามารถดำเนินการเพื่อแสดงและจัดเก็บข้อมูลได้ บนกราฟคุณสมบัติ ข้อมูลจะเชื่อมโยงกับการวิเคราะห์และการสืบค้น ในขณะที่กราฟ RDF จะเป็นการรวมข้อมูล กราฟมีสองประเภท: กราฟที่ประกอบด้วยจุด (จุดยอด) และกราฟที่เกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อระหว่างจุดเหล่านั้น กราฟและฐานข้อมูลกราฟ นอกเหนือจากการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลแล้ว ยังถูกใช้เพื่อสร้างแบบจำลองกราฟอีกด้วย ระบบเหล่านี้สามารถดำเนินการค้นหาและใช้อัลกอริทึมกราฟเพื่อระบุรูปแบบ เส้นทาง ชุมชน ผู้มีอิทธิพล ความล้มเหลวแบบจุดเดียว และความสัมพันธ์อื่นๆ ความสามารถของกราฟในการวิเคราะห์รวมถึงความสามารถในการให้ข้อมูลเชิงลึก การเชื่อมโยงแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน และสร้างข้อมูลเชิงลึก ฐานข้อมูลกราฟมีคุณสมบัติมากมายที่ทำให้มีความหลากหลายและมีประสิทธิภาพอย่างมาก

กราฟสามารถใช้ได้หลายวิธีเพราะเน้นความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล การวิเคราะห์กราฟ สามารถใช้เพื่อตรวจสอบโซเชียลเน็ตเวิร์ก เครือข่ายการสื่อสาร เว็บไซต์ ปริมาณการใช้งานและธุรกรรมทางการเงินและบัญชี ฐานข้อมูลกราฟสามารถใช้ในการวิเคราะห์เครือข่ายสังคมได้หลากหลาย แต่โดยทั่วไปแล้วจะใช้ในการวิเคราะห์กราฟ กราฟที่สร้างขึ้นจากธุรกรรมระหว่างเอนทิตีหรือเอนทิตีที่ใช้ข้อมูลร่วมกันสามารถใช้ได้ การวิเคราะห์กราฟสามารถใช้เพื่อระบุรูปแบบธรรมชาติมากกว่ารูปแบบบอท ฐานข้อมูลกราฟได้กลายเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการตรวจจับการฉ้อโกงในอุตสาหกรรมการเงิน วิธีการทั่วไปในการตรวจจับการฉ้อโกง การระบุรูปแบบ มักเป็นด่านแรกของการป้องกัน

รูปแบบการซื้อที่คาดหวังของผู้ใช้จะได้รับอิทธิพลจากปัจจัยต่างๆ เช่น สถานที่ตั้ง ความถี่ และประเภทร้านค้า ความสามารถของการวิเคราะห์กราฟในการทำความเข้าใจรูปแบบระหว่างโหนดนั้นไม่เป็นสองรองใคร เนื่องจากพลังและขนาดของข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ฐานข้อมูลกราฟจึงมีการพัฒนา โดยทั่วไปแล้วการเรียนรู้ของเครื่องจะใช้เพื่อตรวจจับการฉ้อโกง แต่การวิเคราะห์กราฟสามารถเสริมความพยายามนี้เพื่อให้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ฐานข้อมูลแบบหลอมรวมของ Oracle ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับสภาพแวดล้อมแบบหลายโมเดล หลายภาระงาน และหลายผู้เช่า

กราฟมีข้อดีมากมายนอกเหนือไปจากความสะดวกสบาย การใช้กราฟมีข้อดีหลายประการ ข้อดีอีกประการของการ คำนวณกราฟ คือกราฟสามารถคำนวณได้จากปัจจัยต่างๆ กราฟสามารถจัดเก็บได้หลายวิธี วิธีที่ง่ายที่สุดวิธีหนึ่งคือเก็บเวกเตอร์ไว้สำหรับขอบแต่ละด้าน สถานการณ์อาจไม่มีประสิทธิภาพมากหากดำเนินการไม่ถูกต้อง ในการจัดเก็บกราฟ คุณควรเก็บคู่สำหรับขอบแต่ละด้านไว้ด้วย วิธีนี้จะมีประสิทธิภาพมากกว่า แต่การติดตามว่าขอบใดสัมพันธ์กันอาจทำได้ยาก นอกจากนี้ยังสามารถจัดเก็บกราฟได้โดยกำหนดโครงสร้างให้กับขอบแต่ละด้าน

ข้อดีข้อเสียของฐานข้อมูลกราฟ

ความสัมพันธ์สามารถแสดงโดยปริยายในฐานข้อมูลกราฟ ซึ่งมีข้อได้เปรียบที่สำคัญเมื่อจัดเก็บข้อมูล ช่วยให้คุณค้นหาข้อมูลที่ต้องการได้โดยตรง ฐานข้อมูลกราฟยังสามารถจัดการได้ยากขึ้นหากมีความเสี่ยงต่อช่องโหว่ประเภทนี้
ฐานข้อมูลกราฟเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับบางสิ่ง หมวดหมู่นี้สามารถใช้กับข้อมูลจากทุกแหล่ง รวมถึงเครือข่ายสังคมและการวิจัยทางวิทยาศาสตร์

การจัดเก็บฐานข้อมูลกราฟ

การจัดเก็บฐานข้อมูลกราฟเป็นการจัดเก็บฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่ใช้ โครงสร้างข้อมูลกราฟ ในการจัดเก็บข้อมูล ที่เก็บข้อมูลประเภทนี้เหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ระหว่างรายการข้อมูลจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น โซเชียลเน็ตเวิร์กสามารถใช้ระบบจัดเก็บฐานข้อมูลกราฟเพื่อจัดเก็บข้อมูลเกี่ยวกับผู้ใช้และความสัมพันธ์ของผู้ใช้รายอื่น

ความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูลกราฟและฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ส่วนใหญ่อยู่ที่วิธีการจัดเก็บความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี เนื่องจากไม่มีโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับข้อมูลในฐานข้อมูลกราฟ แต่ละระเบียนจึงต้องตรวจสอบแยกกันระหว่างการสืบค้น คอลัมน์ในระบบนี้แตกต่างจากตารางตรงที่สามารถยืดหยุ่นได้มากเมื่อพูดถึงโครงสร้างและประเภทข้อมูล หากคุณต้องการดึงข้อมูลบ่อยๆ ฐานข้อมูลกราฟคือตัวเลือกที่ดีที่สุด และได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการดึงข้อมูล หากข้อมูลของคุณมีลักษณะเป็นธุรกรรม เป็นไปได้ยากที่คุณจะเลือกใช้ฐานข้อมูลกราฟ สามารถจัดเก็บข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและบางครั้งอาจต้องการการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนน้อยลง ในทางกลับกัน ฐานข้อมูลกราฟสามารถยืดหยุ่นและเป็นนามธรรมมากกว่าฐานข้อมูลสคีมา

หากโมเดลข้อมูลของคุณไม่สอดคล้องกันและต้องมีการเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้ง คุณอาจต้องการพิจารณาใช้ฐานข้อมูลกราฟ ด้วยฐานข้อมูลกราฟ คุณสามารถสำรวจความสัมพันธ์เมื่อคุณมีจุดเฉพาะที่จะเริ่มต้นหรืออย่างน้อยชุดของจุดที่จะตามมา ฐานข้อมูลกราฟสามารถเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในด้านการจัดการข้อมูลที่เชื่อมต่อถึงกัน หากคุณไม่ต้องการใช้ฐานข้อมูลกราฟ ให้ใช้ตัวระบุอย่างง่าย (คีย์) เพื่อส่งคืนโหนดเดียวแทน ฐานข้อมูลกราฟไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุด หากคุณต้องการจัดเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก เช่น BLOB และ CLOB อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการเชื่อมต่อแอตทริบิวต์เหล่านี้กับเอนทิตีอื่นๆ ในฐานข้อมูล ฐานข้อมูลกราฟอาจมีประโยชน์มากกว่าฐานข้อมูล

กราฟเหมาะสมกว่าตารางในการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เนื่องจากตารางใช้ในการจัดเก็บข้อมูล กราฟแสดงทั้งข้อมูลและความสัมพันธ์โดยมีจุดยอดแทนวัตถุและขอบแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างกัน ฐานข้อมูลกราฟ ซึ่งแตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ มีโครงสร้างโดยรวม โดยมีความสัมพันธ์ที่แกนกลาง
ฐานข้อมูลกราฟสามารถจัดการกับข้อมูลที่เชื่อมต่อกันจำนวนมากในระยะเวลาที่มาก เนื่องจากการเชื่อมต่อระดับสูง การแสดงความสัมพันธ์ที่ชัดเจนและจัดการได้ของกราฟช่วยให้เข้าใจได้ง่าย นอกจากนี้ ความยืดหยุ่นและความคล่องตัวของกราฟทำให้เหมาะสำหรับข้อมูลที่หลากหลาย
ข้อเสียประการหนึ่งของฐานข้อมูลกราฟคือไม่มีภาษาคิวรีที่เหมือนกัน ส่งผลให้ผู้ใช้เข้าใจและใช้ฐานข้อมูลได้ยาก นอกจากนี้ การแสดงความสัมพันธ์อาจเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจ
ฐานข้อมูลกราฟใช้ข้อดีและข้อเสียหลายประการ แต่จุดแข็งของพวกมันมีมากกว่าจุดอ่อนอย่างชัดเจน ด้วยเหตุนี้จึงเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับระบบที่ต้องนำเสนอข้อมูลที่เชื่อมโยงกันอย่างมากในลักษณะที่ชัดเจนและจัดการได้

ความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูลกราฟและข้อมูลขนาดใหญ่

มีความเข้าใจผิดกันทั่วไปว่าฐานข้อมูลกราฟและข้อมูลขนาดใหญ่เหมือนกัน ในฐานข้อมูลกราฟ ไม่มีข้อจำกัดในการจัดเก็บข้อมูลเป็นกลุ่มๆ เนื่องจากมีการใช้โหนดและความสัมพันธ์ในการจัดเก็บข้อมูล จึงสามารถจัดการชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็กลงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แม้ว่าฐานข้อมูลกราฟจะยังคงใช้งานอยู่ในปัจจุบัน แต่ก็มีประสิทธิภาพมากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมในแง่ของการจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

การจัดเก็บกราฟในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

มีหลายวิธีในการจัดเก็บกราฟในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ วิธีหนึ่งคือเก็บขอบของกราฟเป็นระเบียนในตาราง โดยแต่ละระเบียนจะมี ID ของจุดยอดสองจุดที่เชื่อมขอบ อีกวิธีหนึ่งคือเก็บขอบของกราฟเป็นระเบียนในตาราง โดยแต่ละระเบียนจะมี ID ของจุดสุดยอดที่ขอบเริ่มต้นที่ ID ของจุดสุดยอดที่ขอบสิ้นสุดที่ และน้ำหนักของขอบ

เป็นโครงสร้างข้อมูลที่ประกอบด้วยโหนดและขอบ เป็นเรื่องปกติที่จะพบขอบที่ระบุความสัมพันธ์ระหว่างสองโหนด ความสัมพันธ์ระหว่างโหนดคือหัวข้อของความสัมพันธ์เหล่านี้ในฐานข้อมูล ตารางสามารถแสดงโครงสร้างนี้ได้หลายวิธี เนื่องจากการเติบโต จำนวนเซลล์ที่มีค่า NULL จะเพิ่มขึ้น ตารางแบบกระจัดกระจายนั้นง่ายต่อการนำไปใช้ แต่ไม่มีประสิทธิภาพเท่ากับหลาย ๆ เอนทิตีในระบบเดียว การดำเนินการอาจหยุดชะงักหรือล่าช้าในบางกรณี และการย้ายข้อมูลอาจเจ็บปวด

ตารางดาวเทียมใช้ชื่อจากตารางกระจัดกระจายที่เราเคยเห็นมาก่อน ตารางดาวเทียมประกอบด้วยตารางที่หลากหลายพร้อมตารางแยกต่างหากสำหรับเอนทิตีแต่ละประเภท เนื่องจากข้อมูลกระจายอยู่ในหลายตาราง การอ่านและเขียนจึงไม่แออัดเหมือนในการออกแบบตารางแบบกระจัดกระจาย ผลกระทบของการย้ายถิ่นเพิ่มขึ้น แต่การกระจายกลับลดลง NoSQL ช่วยให้คุณกินเค้กและเก็บข้อมูลได้ ไม่มีอะไรที่เหมือนกับ RDS และไม่มีสิ่งใดที่เหมือนกับภาษาเคียวรีแบบไม่ใช้สคีมาที่อนุญาตให้คุณปฏิบัติต่อข้อมูลของคุณในลักษณะดังกล่าว ในฐานข้อมูลของคุณ ข้อมูลปกติจะถูกทำให้เป็นมาตรฐาน

ในกรณีส่วนใหญ่ การย้ายข้อมูลจะเกิดขึ้นที่ระดับฐานข้อมูล โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แต่ข้อได้เปรียบนี้จะเกิดขึ้นก็ต่อเมื่อมีชุดข้อมูลจำนวนมากเข้ามาเกี่ยวข้อง การเลือกพาร์ติชันคีย์ที่ดีควรทำล่วงหน้า DynamoDB มีไว้สำหรับการอัปเดตเป็นชุดโดยจำกัดปริมาณงาน ในขณะที่ MongoDB อนุญาตให้ลดขนาดการแมปฐานข้อมูล

ข้อได้เปรียบของการจัดเก็บความสัมพันธ์ในระดับระเบียนส่วนบุคคล

สามารถจัดเก็บความสัมพันธ์ในระดับบุคคลได้ เพิ่มประสิทธิภาพ เมื่อฐานข้อมูลเข้าถึงเรกคอร์ดได้ทันท่วงที ฐานข้อมูลก็ไม่จำเป็นต้องค้นหาผ่านตาราง

ฐานข้อมูลกราฟเก็บข้อมูล

ฐานข้อมูลกราฟเก็บข้อมูลเป็นกราฟโดยข้อมูลจะแสดงเป็นโหนดและขอบ ซึ่งช่วยให้การสืบค้นข้อมูลมีความยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ฐานข้อมูลกราฟมีวัตถุประสงค์เพื่อใช้โดยผู้ใช้ที่มีข้อมูลเชื่อมโยงกันสูง กราฟจริง ทริปเปิลสโตร์ และฐานข้อมูลทั่วไปคือฐานข้อมูลกราฟสามประเภท ฐานข้อมูลกราฟจาก Neo4j สามารถช่วยให้องค์กรจัดการข้อมูลได้ดีขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้องค์กรต่างๆ พัฒนาโมเดล AI และการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์ที่ต้องเชื่อมโยงองค์ประกอบต่างๆ ในเวลาเดียวกัน สามารถเข้าถึงได้ภายในเวลาไม่กี่วินาที และสามารถสืบค้นความสัมพันธ์นับล้านได้ในเวลาเดียวกัน เนื่องจากโหนดที่เชื่อมโยงทางกายภาพในฐานข้อมูลนั้นเชื่อมโยงถึงกัน การเข้าถึงความสัมพันธ์จึงง่ายเหมือนตัวข้อมูล เป็นไปไม่ได้ที่จะหาทางออกเดียวสำหรับฐานข้อมูลกราฟแต่ละประเภท

เป้าหมายของฐานข้อมูลกราฟคือการประมวลผลเครือข่ายไดนามิกขนาดใหญ่ของความสัมพันธ์ด้วยโมเดลข้อมูลที่ซับซ้อน ระบบเหล่านี้ นอกเหนือจากแชตบอต ระบบการสนทนา อัลกอริทึมคำแนะนำ แอปพลิเคชันการปรับให้เหมาะสม การกำหนดเส้นทาง และแผนที่ มีความจำเป็นสำหรับการจัดการข้อมูลและข่าวกรองข้อมูล เมื่อแอปพลิเคชันได้รับการกำหนดค่าให้ทำงานกับฐานข้อมูลกราฟ มูลค่าของแอปพลิเคชันจะพุ่งสูงขึ้น

หลายคนใช้ฐานข้อมูลกราฟด้วยเหตุผลหลายประการ ข้อได้เปรียบประการแรกของระบบเหล่านี้คือสามารถจัดเก็บข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งง่ายต่อการค้นหา นอกจากนี้ยังมีความหลากหลายอย่างมากในการจัดเก็บข้อมูลที่เชื่อมต่อ นอกจากนี้ยังสามารถปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงได้ ควรพิจารณาปัจจัยต่างๆ ด้านล่างทั้งหมดเมื่อเลือกฐานข้อมูล
ความนิยมของฐานข้อมูลกราฟเป็นผลมาจากปัจจัยหลายประการ
ฐานข้อมูลกราฟช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย สิ่งนี้มีความสำคัญเนื่องจากข้อมูลที่ซับซ้อนมักอ่านยาก ฐานข้อมูลกราฟยังเหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่เชื่อมต่อ การเชื่อมต่อระหว่างโหนดมักมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของโหนด ฐานข้อมูลกราฟยังสามารถมีประสิทธิภาพมากในแง่ของขนาด ในเรื่องนี้สามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากได้โดยไม่ทำให้ประสิทธิภาพการทำงานลดลง
โดยทั่วไป ข้อมูลที่จัดเก็บในฐานข้อมูลกราฟเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ซับซ้อน ใช้งานง่ายและแสดงข้อมูลที่ชัดเจนและอ่านง่าย พวกเขาสร้างศูนย์ข้อมูลที่ยอดเยี่ยมเพราะสามารถเชื่อมต่อและเก็บข้อมูลได้ ในที่สุดพวกเขาก็มีความสามารถในการปรับขนาด

ฐานข้อมูลกราฟสามารถจัดเก็บเอกสารได้หรือไม่?

แทนที่จะเป็นตารางหรือเอกสาร โหนดและความสัมพันธ์จะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลกราฟ ข้อมูลสามารถจัดเก็บในลักษณะเดียวกับที่คุณร่างแนวคิดของคุณบนกระดานไวท์บอร์ด

ข้อดีของฐานข้อมูลกราฟ

ฐานข้อมูลกราฟกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเนื่องจากมีข้อดีหลายประการเหนือฐานข้อมูลแบบเดิม ฐานข้อมูลกราฟจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อมีคีย์นอกและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในฐานข้อมูล นอกจากนี้ยังสามารถสอบถามในรูปแบบกราฟิกได้ง่ายกว่าและเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์

ฐานข้อมูลกราฟ กรณีการใช้งาน ฐานข้อมูลกราฟ

มีกรณีการใช้งานมากมายสำหรับฐานข้อมูลกราฟ รวมถึงเครือข่ายสังคม การตรวจจับการฉ้อโกง และเครื่องมือแนะนำ แอปพลิเคชันเครือข่ายสังคมสามารถใช้ฐานข้อมูลกราฟเพื่อสร้างแบบจำลองและสอบถามความสัมพันธ์ระหว่างผู้คน สถานที่ และสิ่งของต่างๆ แอปพลิเคชันตรวจจับการฉ้อโกงสามารถใช้ฐานข้อมูลกราฟเพื่อสร้างแบบจำลองและค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างธุรกรรมทางการเงิน เครื่องมือแนะนำสามารถใช้ฐานข้อมูลกราฟเพื่อสร้างแบบจำลองและค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างผลิตภัณฑ์ บริการ และผู้คน

หากคุณใช้ฐานข้อมูลกราฟ คุณไม่ต้องกังวลว่าข้อมูลจะสูญหายเพราะสามารถจัดเก็บได้อย่างปลอดภัย ความสัมพันธ์จะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลตามแบบจำลองของแถวและคอลัมน์แทนที่จะเป็นแถวและคอลัมน์ ตลาดการเงินสมัยใหม่มีความกังวลเกี่ยวกับการฉ้อฉลที่หลากหลาย การใช้ เทคโนโลยีกราฟ ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบตรวจจับการฉ้อโกงที่ใช้ ML ข้อมูลของบริษัทของคุณสามารถแสดงได้อย่างสมบูรณ์มากขึ้นด้วยฐานข้อมูลแบบกราฟ อัลกอริทึมสามารถใช้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากกราฟและเครือข่าย กราฟช่วยให้พบรูปแบบได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การใช้เทคโนโลยีกราฟ อัลกอริธึมขั้นสูง และปัญญาประดิษฐ์ ทำให้สามารถปรับปรุงความสามารถในการออกแบบการรักษาได้ ฐานข้อมูลกราฟซึ่งใช้โดยแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียยอดนิยมจำนวนมาก ใช้เพื่อวิเคราะห์การโต้ตอบของผู้ใช้ เป้าหมายของวิธีนี้คือสามารถระบุได้ว่าบัญชีใดกำลังถูกเรียกใช้โดยบอท คุณสงสัยว่าฐานข้อมูลกราฟเป็นทางออกที่ดีสำหรับธุรกิจของคุณหรือไม่?

ฐานข้อมูลกราฟและสินทรัพย์ดิจิทัล

ฐานข้อมูลกราฟช่วยให้คุณสามารถเชื่อมต่อความสัมพันธ์และจัดเก็บข้อมูลได้ ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้เป็นผู้เชี่ยวชาญในศิลปะการจัดการสินทรัพย์ดิจิทัล เช่น ภาพยนตร์และรายการโทรทัศน์