ฐานข้อมูลยอดนิยมอันดับที่ 21 ของโลก: Neo4j

Neo4j เป็นฐานข้อมูลกราฟโอเพ่นซอร์สฟรีที่เขียนด้วย Java มันถูกนำไปใช้เป็นฐานข้อมูลฝังตัวของ Java ทรานแซคชันที่มีความหมายกรดเต็มรูปแบบ แต่ยังสามารถปรับใช้เป็นเซิร์ฟเวอร์แบบสแตนด์อโลน Neo4j เป็น ฐานข้อมูลกราฟที่ได้รับความนิยม มากที่สุดตาม DB-Engines และ ณ เดือนธันวาคม 2559 ฐานข้อมูลนี้เป็นฐานข้อมูลยอดนิยมอันดับที่ 21 ของโลกโดยรวม Neo4j ถูกใช้โดยบริษัทต่างๆ เช่น eBay, Adobe, Telenor และ UBS นอกจากนี้ยังใช้ในโครงการโอเพ่นซอร์สมากมาย เช่น Apache Drill, Apache Kafka และ Metronome Neo4j ได้รับการอธิบายว่าเป็นฐานข้อมูล "NoSQL" เนื่องจากไม่ได้ใช้โมเดลเชิงสัมพันธ์ แต่ใช้ภาษาคิวรีที่คล้ายกับ SQL Cypher

ฐานข้อมูลกราฟเป็นฐานข้อมูลที่ใช้ Java เป็นแหล่งข้อมูลหลัก ตามที่ระบุไว้ในบทความก่อนหน้า เป้าหมายของงานนี้คือการให้ภาพรวมของตำแหน่งปัจจุบันของ ฐานข้อมูลกราฟ ในการเคลื่อนที่ของ NOSQL ตามทฤษฎี CAP มีเพียงสองในสามด้านที่แตกต่างกันของการขยายขนาดที่สามารถทำได้พร้อมกัน นอกเหนือจากที่กล่าวถึงข้างต้น ฐานข้อมูล NOSQL หลายแห่งได้ผ่อนปรนข้อกำหนดสำหรับความสอดคล้องเพื่อให้บรรลุความพร้อมใช้งานและการแบ่งพาร์ติชันที่ดีขึ้น ธุรกรรมเหล่านี้ไม่ใช่แบบดั้งเดิมและแนะนำข้อจำกัดเกี่ยวกับโมเดลข้อมูลเพื่อเปิดใช้งานโครงร่างพาร์ติชันที่ดีขึ้น เลเยอร์ ORM เช่น Hibernate สำหรับ Java มีผลลัพธ์ที่หลากหลาย ไม่มีข้อได้เปรียบในการทำให้ง่ายต่อการแม็พโมเดลวัตถุกับโมเดลข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แต่ประสิทธิภาพการสืบค้นต่ำ

กราฟเป็นทางเลือกแทนการทำให้เป็นมาตรฐานเชิงสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญสำหรับโครงสร้างแบบวนซ้ำ เช่น แผนผังไฟล์และโครงสร้างเครือข่าย ปัญหาจำนวนมากเกี่ยวกับทฤษฎีกราฟได้รับการแก้ไขแล้วและยังคงได้รับการแก้ไขในหลากหลายสาขาวิชา ปัจจุบันมีการใช้อัลกอริธึมทฤษฎีกราฟหลายประเภท รวมถึงการคำนวณเส้นทางชายฝั่ง การคำนวณเส้นทางพื้นผิวโลก และการวัดต่างๆ เช่น ศูนย์กลาง ศูนย์กลางลักษณะเฉพาะ และความใกล้เคียง เป็นเวลาเกือบทศวรรษแล้วตั้งแต่เปิดตัวการใช้งานฐานข้อมูลกราฟพร้อมสำหรับการผลิตเป็นครั้งแรก สามารถจัดการกราฟของโหนด ความสัมพันธ์ และคุณสมบัติหลายพันล้านโหนดโดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม ไม่มีขั้นตอนที่กำหนดไว้สำหรับการเข้าร่วมใน RDBMS และไม่มีการดำเนินการที่กำหนดไว้ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพการทำงาน อย่างที่คุณเห็น การใช้งาน Java มีลักษณะดังนี้

การสร้างฐานข้อมูลกราฟใหม่ทำได้ง่ายเพียงแค่พิมพ์ java enum ลงในโฟลเดอร์ชื่อ target/neo Traverser-API มีวิธีที่ซับซ้อนกว่ามากในการสืบค้นกราฟเมทริกซ์ ทำให้มีคำอธิบายและตัวกรองการผ่านที่หลากหลายมากขึ้น เพื่อให้บรรลุผลตามโปรแกรม เราสามารถจำกัดความลึกของการข้ามผ่านของเราเป็นสองโดยการปรับ StopEvaluator สำหรับการสำรวจผ่านของเรา อาจมีรายการความสัมพันธ์ที่สามารถข้ามได้ ตลอดจนประเภทและทิศทางของความสัมพันธ์เหล่านั้น ธุรกรรมถูกห่อหุ้มเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงกราฟหรือความต้องการระดับการแยกข้อมูลสามารถดำเนินการได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมใดๆ เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมกราฟที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับโครงการที่เกี่ยวข้องกับกราฟที่หลากหลาย การใช้วิธีการต่างๆ เพื่อสร้างโครงสร้างดัชนีในกราฟช่วยลดรูปแบบการสำรวจสำหรับชุดข้อมูลและโดเมนพิเศษ

ด้วย Neo4j คุณสามารถเรียกใช้การค้นหาแบบข้อความได้หลายแบบ รวมถึงการค้นหาที่ใช้ Lucene และ Solr นอกจากนี้ ยังสามารถจัดทำดัชนีคุณสมบัติโหนดตามอำเภอใจใน Lucene/Solr ด้วยความหมายของทรานแซกชัน ภาษาโปรแกรม Gremlin เป็นภาษาโปรแกรมกราฟแบบสมบูรณ์ที่เน้น XPath และทัวริง ซึ่งรวมเอา XPath และทัวริงเข้าด้วยกัน เนื่องจากโมเดลที่มีอยู่ส่วนใหญ่เป็น superset และ dominator ส่วนใหญ่กับ Property Graph Model จึงแนะนำ superset และ dominator น้อยที่สุด ด้วยไลบรารี JUNG เฟรมเวิร์กกราฟ (เช่น Gremlin) สามารถเชื่อมโยงกับเฟรมเวิร์กอื่นๆ และกราฟทรานส์ฟอร์มสามารถแสดงในการใช้งานที่แตกต่างกันได้ กราฟ เช่น RDBMS และโซลูชันการคงอยู่อื่นๆ สามารถใช้ได้เฉพาะเมื่อมีปัญหาที่จำเป็นเท่านั้น ข้อมูลเป็นลักษณะที่สำคัญที่สุด และจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจว่าการสืบค้นและการดำเนินการดำเนินการอย่างไร การใช้โซลูชันที่ไม่สัมพันธ์กันเป็นเหตุผลเพียงอย่างเดียวสำหรับการใช้ฐานข้อมูล NOSQL มักจะไม่เป็นที่ต้องการและไม่จำเป็น

ลักษณะต่อไปนี้กำหนด กราฟคุณสมบัติ Neo4j โหนดและความสัมพันธ์สามารถพบได้ในนั้น ความสัมพันธ์ถูกตั้งชื่อและกำหนดทิศทาง และมักจะมีโหนดเริ่มต้นและสิ้นสุดพร้อมกับชุดของคู่คุณสมบัติ (คู่คีย์-ค่า)

ไม่สามารถเข้าถึง SQL ได้

Neo4j สามารถจัดการฐานข้อมูลได้หลากหลาย ทำให้เป็นระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) DBMS สามารถจัดการทั้งเซิร์ฟเวอร์แบบสแตนด์อโลนและกลุ่มของเซิร์ฟเวอร์ใน Causal Cluster อินสแตนซ์ Neo4j เป็นกระบวนการ Java ที่พยายามเรียกใช้รหัสเซิร์ฟเวอร์ของ Neo4j

ฐานข้อมูลกราฟ Neo4j เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน เนื่องจากสามารถทำงานด้วยความเร็วสูงผ่านข้อมูลจำนวนมาก

Neo4j ฐานข้อมูลประเภทใด

ตั้งแต่ปี 2550 คุณสามารถใช้ Neo4j ซึ่งเป็น ฐานข้อมูล NoSQL แบบโอเพ่นซอร์สที่มีแบ็กเอนด์การทำธุรกรรมที่สอดคล้องกับกรด โดยเป็นส่วนหนึ่งของแอปพลิเคชันของคุณ

Neo4j Graph Database เป็นฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์สชั้นนำของโลก มันเขียนด้วย Java และฟรี การแสดงนามธรรมของชุดของวัตถุซึ่งวัตถุบางคู่เชื่อมต่อกันด้วยลิงก์ การใช้ไวยากรณ์แบบ ascii-art ภาษาคิวรีแบบประกาศ Neo4j ใช้เพื่อแสดงกราฟด้วยภาพ คุณไม่จำเป็นต้องทำการรวมที่ซับซ้อนเพื่อดึงข้อมูลที่เชื่อมโยง/เกี่ยวข้อง กฎของกรด (Atomicity, Consistency, Isolation และ Durability) ถูกสร้างขึ้นใน Neo4j สามารถปรับขนาดฐานข้อมูลได้โดยการเพิ่มจำนวนการอ่าน/เขียนและปริมาณโดยไม่ทำให้ความเร็วในการประมวลผลแบบสอบถามหรือความสมบูรณ์ของข้อมูลลดลง

Neo4j เป็นฐานข้อมูล Nosql ประเภทใด

Neo4j เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลกราฟที่พัฒนาโดย Neo4j, Inc. โดยผู้พัฒนาระบุว่าเป็นฐานข้อมูลการทำธุรกรรมที่สอดคล้องกับกรดที่มีการ จัดเก็บและประมวลผลกราฟแบบ เนทีฟ Neo4j เป็นฐานข้อมูลกราฟที่ได้รับความนิยมสูงสุดตามการจัดอันดับของ DB-Engines และเป็นที่นิยมมากที่สุดอันดับที่ 21 ฐานข้อมูลโดยรวม

บริษัทขนาดใหญ่หลายแห่ง เช่น eBay, Wal-Mart และ Cisco ได้เริ่มใช้ฐานข้อมูลกราฟเพื่อใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจาก ฐานข้อมูลแบบเดิม ไม่สามารถจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมากได้ จึงไม่สามารถกรองข้อมูลจำนวนมากได้ เป็นผลให้การกระทำธุรกรรมและการย้อนกลับทั้งหมดหรือไม่มีเลยใน Neo4j เมื่อดำเนินการกับฐานข้อมูล ฐานข้อมูลนี้มีคุณสมบัติดังต่อไปนี้: ความสามารถในการปรับขยายขนาดใหญ่ ความยืดหยุ่น ความสม่ำเสมอ และความเร็วสูง เนื่องจาก MongoDB รองรับ Open BSON (Binary JavaScript Object Notation) เราจึงสามารถสร้างเอกสารในรูปแบบนี้ได้ เนื่องจากความเร็วและความสามารถในการสำรวจข้อมูลไปมา MongoDB จึงเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องจัดการกับเอกสารขนาดเพตะไบต์ ฐานข้อมูลกราฟเรียกว่าฐานข้อมูล NoSQL ในขณะที่ฐานข้อมูล Neo4j NoSQL เรียกว่าฐานข้อมูล NoSQL (

เมมเบรย์, ฮาวส์, 2014) MongoDB เก็บข้อมูลไบนารีได้สูงสุด 4 MB ต่อเอกสารในการใช้งาน GridFS (Membrey, Hows, 2014) เวอร์ชันของฐานข้อมูลได้รับการปรับปรุงใน CouchDB

ฐานข้อมูล NoSQL เช่นเดียวกับฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ไม่เก็บข้อมูลในตารางหรือแถว แต่เก็บไว้ในชุดเอกสาร เป็นผลให้ความสามารถในการจัดการข้อมูลมากขึ้นในลักษณะที่กะทัดรัดมากขึ้น ทำให้สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น บริษัทขนาดใหญ่หลายแห่ง เช่น Facebook, Google และ LinkedIn ใช้ MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL

ฐานข้อมูลกราฟเป็น sql หรือ Nosql?

โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูลกราฟจะจัดเก็บข้อมูลเป็นเครือข่ายโดยใช้ โมเดลฐานข้อมูล NoSQL

เปิดตัวในปี 2010 ในฐานะเทคโนโลยีที่ช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลเป็นชุดขนาดใหญ่มาก ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง หรือไม่มีโครงสร้าง ช่วยองค์กรในการบูรณาการ การวิเคราะห์ และการเข้าถึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทำให้พวกเขาสามารถดึงคุณค่าจากข้อมูลขนาดใหญ่และความคิดริเริ่มการวิเคราะห์สื่อสังคมออนไลน์ ไม่จำเป็นต้องกำหนดฐานข้อมูลกราฟ NoSQL ใหม่ก่อนที่จะเพิ่มข้อมูลใหม่ มาตรฐาน W3C ที่ใช้โดยฐานข้อมูลกราฟแสดงข้อมูลบนเว็บ และมาตรฐาน W3C ได้รับการยอมรับทั่วโลก การใช้หลักปฏิบัติมาตรฐาน การรวมข้อมูล การแลกเปลี่ยน และการทำแผนที่จะทำได้ง่ายขึ้น ปรับปรุงฐานข้อมูลกราฟโดยการสร้างความรู้ใหม่และอนุญาตให้องค์กรเห็นข้อมูลทั้งหมดในรูปแบบที่เป็นหนึ่งเดียวมากขึ้น องค์กรสามารถใช้ Semantic Technology และ NoSQL เพื่อวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย

ความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีมีความสำคัญต่อฐานข้อมูลกราฟ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ MongoDB จะสร้างฟิลด์ที่เรียกว่า _id จากแต่ละเอกสาร รหัสเอกสารไม่ซ้ำกับระบบ หากไม่ได้ระบุเอกสารอย่างชัดเจนในลำดับชั้นของเอกสาร สามารถใช้ฟิลด์นี้เพื่อค้นหาได้
ขั้นตอน GraphLookup ใน MongoDB ทำให้ง่ายต่อการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีในระบบ MongoDB คุณสามารถใช้งานได้โดยสร้างคลัสเตอร์ MongoDB Atlas ฟรีก่อน เมื่อคุณเปิดใช้งาน graphLookup คุณจะสามารถเข้าถึงอินสแตนซ์ MongoDB โดยเปิดใช้งานสเตจ
ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างคลัสเตอร์โดยใช้ MongoDB Atlas และนำทางไปยังตำแหน่งของคลัสเตอร์ในหน้าต่างเทอร์มินัล คำสั่งต่อไปนี้จะใช้ในการทำงาน:
การค้นหากราฟ Mongo สามารถดาวน์โหลดได้ฟรีที่เว็บไซต์
ความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีในระบบของคุณจะแสดงในคำสั่งนี้ สามารถสำรวจโหนดและขอบของกราฟได้โดยการคลิก
ฐานข้อมูลกราฟกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเนื่องจากให้การแสดงความสัมพันธ์ของเอนทิตีที่แม่นยำยิ่งขึ้น เมื่อคุณใช้ระยะ graphLookup ใน MongoDB คุณสามารถดูได้อย่างง่ายดายว่ามีกี่เอนทิตีที่เกี่ยวข้อง

Nosql Vs Sql: ฐานข้อมูลใดดีกว่าสำหรับ API ของคุณ

ฐานข้อมูลกราฟกำลังได้รับความนิยม โดยมีตัวอย่างที่โดดเด่น ได้แก่ Neo4J, GraphQL และ MongoDB แต่ละฐานข้อมูลเหล่านี้มีชุดโครงสร้างตารางและเครื่องมือของตัวเอง แต่ทั้งหมดมีคุณลักษณะที่ช่วยให้สามารถจัดเก็บและนำทางความสัมพันธ์ได้ หากคุณต้องการใช้ฐานข้อมูล NoSQL สำหรับ API ของคุณ GraphQL เป็นตัวเลือกที่ทำงานได้ ภาษาคิวรี SQL เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดหากคุณต้องการใช้เคียวรี SQL บน ระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ฐานข้อมูลกราฟเป็น Nosql หรือไม่

ฐานข้อมูลกราฟ NoSQL ('ไม่ใช่แค่ SQL') สามารถประมวลผลชุดข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง หรือไม่มีโครงสร้างที่มีขนาดใหญ่มาก องค์กรสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์และเข้าถึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ซึ่งจะช่วยในการพัฒนาข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย

นี่เป็นวิธีการจัดเก็บข้อมูลที่แตกต่างจาก SQL ทั่วไปหรือที่เรียกว่า NoSQL ฐานข้อมูลกราฟสามารถใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก ทำซ้ำอย่างรวดเร็วตามข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลง และปรับขนาดออกอย่างรวดเร็ว ในบทความนี้ เราจะพูดถึงคุณสมบัติพื้นฐานของฐานข้อมูลกราฟ NoSQL กราฟกำกับตามที่กำหนดโดยสมการนี้คือความสัมพันธ์ของกราฟที่ชี้ไปในทิศทางที่มันถูกวาด กราฟวัฏจักรเป็นอัลกอริทึมกราฟที่ได้รับความนิยม แต่วัฏจักรอาจทำให้กราฟค้างอยู่กับที่และทำซ้ำไปเรื่อยๆ ต้นไม้ขยายเป็นต้นไม้ที่มีโหนดทั้งหมดบนกราฟและความสัมพันธ์ทั้งหมดถูกลบออก เป็นการลบวัฏจักรออกจากกราฟ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจคุณสมบัติของกราฟเพื่อใช้อัลกอริทึมและโครงสร้างที่ดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ การใช้ฐานข้อมูลกราฟ NoSQL มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการจัดการข้อมูลจำนวนมาก การวนซ้ำแบบ Agile อย่างรวดเร็ว และการปรับขนาด รูปร่างกราฟ ความหนาแน่น และคุณลักษณะต่างๆ เช่น ความเชื่อมโยง ทิศทาง น้ำหนัก และวัฏจักร ได้รับการตรวจสอบในเชิงลึก

องค์กรขนาดใหญ่เริ่มนำฐานข้อมูล NoSQL มาใช้มากขึ้น เนื่องจากช่วยให้สามารถจัดเก็บข้อมูลที่ไม่พบโดยทั่วไปใน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ DynamoDB, Riak และ Redis เป็นที่เก็บคีย์-ค่าที่ประมวลผลข้อมูลในลักษณะที่เรียงลำดับและแสดงเป็นชุดที่จัดเรียง ด้วยเหตุนี้ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือจำเป็นต้องได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องจึงถูกจัดเก็บไว้ในนั้น

เปรียบเทียบ Apache Accumulo และ Mongodb

ในไลบรารี Apache Accumulo ค่าคีย์จะถูกจัดเก็บไว้ในคอลัมน์ ทำให้เป็นที่เก็บคีย์-ค่าแบบคอลัมน์ที่กระจายประสิทธิภาพสูง
เป็นฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่เก็บข้อมูลในรูปแบบกราฟ

ฐานข้อมูลกราฟ Nosql

ฐานข้อมูลกราฟ NoSQL คือฐานข้อมูลที่ใช้โครงสร้างกราฟในการจัดเก็บข้อมูล ฐานข้อมูลกราฟ NoSQL มักใช้สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความยืดหยุ่นในระดับสูงและการเข้าถึงข้อมูลตามเวลาจริง

ฐานข้อมูลที่มีกราฟเป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่ใช้แทนข้อมูล ฐานข้อมูลประเภทนี้โดยทั่วไปเรียกว่าฐานข้อมูล NoSql เนื่องจากข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในโหนด ความสัมพันธ์ และคุณสมบัติ แทนที่จะเป็นฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ฐานข้อมูลกราฟ เช่น Neo4j, Oracle DB และฐานกราฟ พร้อมใช้งานกับฐานข้อมูล NoSQL เนื่องจากการเชื่อมต่อระหว่างข้อมูลและกราฟ ผู้ใช้สามารถทำการสืบค้นแบบสำรวจโดยใช้ฐานข้อมูลกราฟ อัลกอริทึมกราฟยังใช้เพื่อค้นหารูปแบบ เส้นทาง และความสัมพันธ์อื่นๆ ซึ่งช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียดมากขึ้น ข้อมูลสามารถจัดเก็บในฐานข้อมูลกราฟได้หลายวิธี แต่ไม่สามารถแทนที่ฐานข้อมูลแบบเดิมได้ทั้งหมด

Apache Spark: อนาคตของการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

Apache Spark เป็นกรอบการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้ Apache เครื่องมือนี้สามารถค้นหาฐานข้อมูลกราฟขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพเนื่องจากเป็น เครื่องมือประมวลผลกราฟ