Vsebina
- Kaj je podatkovna baza grafov?
- Kako deluje podatkovna baza grafov
- Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
- Študije primerov
- Študija primera - Spletni zmenki
- Študija primera - spletna mesta za profesionalna omrežja
- Dejstva in številke iz industrije
- Zaključek
Vir: Blueximages / Dreamstime.com
Odvzem:
Podatkovne baze grafov uporabljajo številne panoge zaradi svoje edinstvene sposobnosti analiziranja razmerij med podatki.
Pomen velikih podatkov narašča. Da pa bodo podatki kar najbolje izkoristili, morajo podjetja imeti možnost, da iz njih poiščejo dejanski vpogled. Če želite najti močna spoznanja, morata biti na vrnjenih podatkih tako globoka poizvedba kot dobra analitika. Tradicionalne poizvedbe SQL se soočajo z omejitvami, ko gre za zapletene večplastne poizvedbe in to omejuje cilj podjetja, da pridobi pomembne podatke.
Podatkovne baze grafov podjetjem omogočajo sprožitev zapletenih večplastnih poizvedb, na katere je mogoče odgovoriti takoj, medtem ko bi tradicionalne baze podatkov SQL težko odgovorile na take poizvedbe. Zapletene poizvedbe vračajo nepregledne in dragocene vpoglede. Podatkovne baze grafov se uporabljajo v številnih panogah, kot so socialni mediji, zdravstveno varstvo in spletni zmenki. Zdi se, da podatkovna baza grafov ponuja nov način gledanja na podatke.
Kaj je podatkovna baza grafov?
Podatkovna zbirka grafov se uporablja za shranjevanje informacij o različnih entitetah, preslikava razmerij med entitetami in poizvedbena razmerja med entitetami. V tem smislu so subjekti lahko veliko stvari, kot so ljudje, podjetja, živali in avtomobili. Subjekt ima lahko določen odnos z drugim subjektom. Na primer, Martin, entiteta, je Jimov prijatelj, še ena entiteta. Martin je lahko lastnik avtomobila BMW. V obeh primerih so Martin, Jim in BMW subjekti s posebnimi razmerji med njimi. "Martin je Jimov prijatelj" pomeni, da je prijateljstvo odnos med obema entitetama. Podobno "Martin ima BMW" pomeni, da je lastništvo odnos med Martinom in njegovim BMW-jem. V jezikovni bazi podatkov grafov so razmerja znana kot robovi. Razmerja so prikazana v obliki grafa in zato je pojem znan kot podatkovna baza grafov. (Če želite izvedeti več o bazah grafov, glejte Kako baze podatkov grafov prinašajo mreženje do podatkov.)
Koncept baze podatkov grafov se izvaja v panogah, kot so zdravstvo, socialni mediji in e-trgovina. Primeri, navedeni v tem članku, so preprosti in preprosti, vendar so primeri uporabe, uporabljeni v panogah, zelo zapleteni. Vzemite primer spletnega mesta za e-trgovino, ki strankam daje priporočila. Kako spletno mesto ponuja priporočila za izdelke, ki so primerna za stranko? Kako spletno mesto pozna potrebe in želje stranke? Ključ je v izdelku, ki si ga kupec ogleda.Če si stranka ogleda knjigo o upravljanju s človeškimi viri, logika priporočila spletnega mesta išče druge stranke, ki so si to knjigo ogledale ali kupile. Hkrati logika določa tudi druge podobne ali sorodne knjige, ki so si jih drugi uporabniki s podobnimi interesi ogledali ali kupili, uporabnikom pa priporočamo podobne knjige.
Kako deluje podatkovna baza grafov
Podrobneje si oglejmo baze podatkov grafov s pomočjo primera. Predpostavimo, da proizvajalec pametnih telefonov želi predstaviti pametni telefon z več naprednimi funkcijami. Vodstvo izdelka bo o lastnostih odločalo po določitvi potreb in želja njegove ciljne publike, to je korporativnih direktorjev. Izdelovalec pametnih telefonov ima eno ali več baz podatkov, ki zbirajo in shranjujejo podatke o izvajalskih profilih iz več virov. Zdaj upravitelji izdelkov ustvarijo grafično strukturo podatkov na podlagi podatkov, ki so videti kot spodaj:
Iz zgornje slike upravitelji izdelkov izpeljejo naslednje sklepe ali poslovne odločitve:
- Steve je kadrovski vodja, ki sel veliko uporablja. Njegove povezave v kadrovskem oddelku najbrž uporabljajo tudi sporočilo zaradi svojega delovnega profila. Torej so morda dobri glasniki v pametnem telefonu pomembni.
- Glavni razlog, da je Debra in njen mož prijatelj Trevor pogosto uporabljal protivirusne forume, so lahko varnostni problemi v njihovih pametnih telefonih ali računalnikih. Torej, novi pametni telefon ima lahko vgrajene varnostne funkcije.
- Abraham uporablja Fitbit, kar pomeni, da spremlja njegovo telesno pripravljenost. Torej bi bilo dobro, če bi novi pametni telefon lahko sinhroniziral podatke s Fitbit naprav in jih prikazal na uporabniku prijazen način.
Zgornji primer prikazuje, kako se lahko podatki grafov uporabljajo za reševanje poslovnih težav.
Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
Ne morete izboljšati svojih programskih sposobnosti, če nikogar ne skrbi za kakovost programske opreme.
Študije primerov
Spodnje študije primerov kažejo, kako so podatkovne baze grafov pomagale rešiti zapletene težave v panogah spletnih zmenkov in spletnih karier.
Študija primera - Spletni zmenki
Težava: Spletni portali za zmenke želijo najti ustrezne tekme za svoje naročnike. Da bi to naredili, portali potrebujejo informacije o drugih članih spletnega mesta, ki imajo lahko podobne okuse, nastavitve, ozadja in druge informacije.
Rešitev: Številni spletni portali so z bazami podatkov grafov potovali po podrobnostih milijonov članov in iskali informacije. Na podlagi tega spletna stran pripravlja tekme na podlagi okusov, izobraževanja, hobijev in drugih podrobnosti. Spletno mesto določa, da se ti profili najverjetneje dobro ujemajo z določenim profilom, in temu daje priporočila.
Študija primera - spletna mesta za profesionalna omrežja
Težava: Spletna mesta za profesionalno mreženje, kot je LinkedIn, priporočajo najprimernejše povezave in delovna mesta na podlagi številnih parametrov, kot so profil, pogledi povezav, pogledi profilov in članstvo v skupini, kar odraža interese in želje.
Rešitev: Če želite to narediti, takšna omrežna spletna mesta potujejo skozi več plasti povezav, kot so povezave povezav in podobno. Nato grafična logika najde skupne poklicne interese, kariere, profile delovnih mest, članstvo v skupinah in druge informacije ter na podlagi ugotovitev daje priporočila tako za omrežja kot za delovna mesta.
Dejstva in številke iz industrije
Spodaj navedena dejstva in številke kažejo, koliko podatkovne baze grafov je bilo sprejeto v celotni panogi:
- Več kot 30 globalnih 2000 podjetij, ki vključujejo Wal-Mart, eBay, Lufthanso in Deutsche Telekom, je sprejelo Neo4j, najbolj priljubljeno bazo podatkov grafov, ki jo je ustvarila družba Neo Technology.
- Industrijski opazovalec DB-Engines to pove o priljubljenosti in sprejetju podatkovnih baz grafov, "GraphMSMS pridobivajo na priljubljenosti hitreje kot katero koli drugo kategorijo baz podatkov", saj od januarja 2013 narašča na skoraj 300 odstotkov.
- Od maja 2013 so številna večja spletna mesta za zmenke začela sprejemati podatkovne baze grafov.
- LinkedIn ima veliko ekipo, ki deluje na svojem lastniškem sistemu podatkovnih baz grafov.
- je močno odvisen od podatkovne baze grafov in je izdal tudi FlockDB, odprtokodno bazo grafov. (Za več informacij o odprtokodnih bazah podatkov glejte Zakaj odprtokodne zbirke podatkov pridobivajo na priljubljenosti.)
- Teradata je s ciljem lažje uporabe podatkovnih baz grafov za poslovne uporabnike izdala novo vrsto SQL, znano kot SQL-GR.
Zaključek
Baza grafov predstavlja nov način gledanja na velike podatke. Podatki grafov sta dve jasni prednosti:
- Relacijski sistemi za upravljanje baz podatkov (RDBMS) v kratkem času ne morejo obdelati ogromnih količin podatkov. Poleg tega ne more organizirati ogromnih količin podatkov. Podatkovna baza grafov lahko prečka poljubno število odnosov med subjekti in logično organizira informacije.
- Podatkovne baze grafov so izredno učinkovite pri pridobivanju ustreznih informacij po iskanju več subjektov in odnosov. Kot smo že omenili, lahko poizvedujejo in vrnejo izjemno dragocene vpoglede, ki jih BI sistemi lahko predstavijo na uporabniku prijazen način.
Zdi se, da je le vprašanje časa, kdaj bodo druge panoge, ki se ukvarjajo z ogromno količino podatkov, kot so bančništvo in finance, farmacija, obramba in obveščevalne službe, uporabljale tudi grafične baze podatkov. Pravzaprav je odkrivanje kaznivih dejanj in prepoznavanje zavarovalnih goljufij s pomočjo mrež, odnosov in subjektov s podatki grafov zagotovo zanimiva naloga.