10 个值得尝试的最佳图形数据库解决方案

图数据库存储高度连接的密集数据并有效地处理查询。 但是,您知道何时使用哪个图形数据库吗? 阅读以了解更多信息。

“数据是新的石油。” 任何组织的成长都取决于他们如何有效地存储和使用数据。 每天产生 2.5 万亿字节的数据。 因此,我们需要可以有效存储和管理数据的容错系统和仓库。 最初,使用关系数据库。

但随着时间的推移,数据的数量和类型迅速变化。 因此,需要存储视频、音频、图像等。这是 SQL、NoSQL 数据库、Hadoop、图形数据库等开发的触发点。每个都有自己的用例并处理不同的数据格式。 开发图形数据库是为了简化数据操作和有效存储。

图数据库

图是一种以节点和边的形式表示的数据结构。 数据库是存储数据和数据之间关系的表的集合。 图数据库是将数据存储在节点中以及以边的形式存在于数据中的关系的数据库。 图数据库有助于处理实时查询并有效地管理实体之间的多对多关系。

流行的图数据模型包括属性图和 RDF 图。 分析和查询主要使用属性图完成。 数据集成是使用 RDF 图完成的。 属性图和RDF 图的区别在于RDF 图以三元组的形式表示,即主语、谓语和宾语。

图数据库将数据存储在节点中,数据之间的关系以节点之间的边的形式存储。 图中的边可以是有向的(单向)或无向的(双向)。

查询处理是通过遍历图来完成的。 图遍历算法有助于找到从一个节点到另一个节点的路径、节点之间的距离、查找模式、图中的循环以及形成集群的可能性等,用于有效地回答查询。

图数据库的应用

图数据库用于欺诈检测。 节点/实体可以是人的姓名、地址、出生日期等,也可以是一些欺诈的IP地址、设备号等。当欺诈节点与非欺诈节点交互时,它们之间会形成链接并标记为可疑的。

社交媒体网站使用图形数据库来显示我们可能想要联系的人的推荐以及我们想要查看的内容。 它借助数据库中的图形遍历来完成此操作。

网络映射和基础设施管理、配置项等也使用图数据库进行有效存储和管理。

图数据库与关系数据库

在图形数据库中,具有行和列的表被替换为节点和边。 数据之间的关系存储在图形数据库的边上。

关系数据库使用外键存储表与其他表之间的关系。 提取数据或查询很容易,并且不需要图形数据库中的复杂连接,但关系数据库并非如此。

关系数据库最适合涉及事务的用例,而图数据库适合关系密集型和数据密集型应用程序。

图数据库支持结构化、半结构化和非结构化数据,而关系数据库需要有固定的模式。

图数据库满足动态需求,而关系数据库通常用于已知和静态问题。

图与关系数据库

现在让我们看看最好的图形数据库解决方案。

凯莱

Cayley 是 Apache 2.0 开发的开源图形数据库。 它是使用 Go 构建的,适用于链接数据。 Cayley 是构建 Google 的 Freebase 和知识图谱时使用的数据库。 它通过基于 Gremlin 的图形对象支持多种查询语言,例如 MQL 和 Javascript。

它易于使用、快速且采用模块化设计。 它可以与各种后端存储(如 LevelDB、MongoDB 和 Bolt)集成和交互。 它支持以 Java、.NET、Rust、Haskell、Ruby、PHP、Javascript 和 Clojure 等多种语言编写的各种第三方 API。 它可以部署在 Docker 和 Kubernetes 中。 Cayley 的主要应用领域是信息技术、计算机软件和金融服务。

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亚马逊海王星

Amazon Neptune 以在高度连接的数据集上表现出色而闻名。 它可靠、安全、完全托管,并支持开放图形 API。 它可以以几毫秒的极低延迟存储数十亿个关系和查询数据。

Neptune 图数据模型由 4 个位置组成,即主语(S)、谓语(P)、宾语(O)和图(G)。 这些位置中的每一个都用于存储源节点、目标节点的位置、它们之间的关系以及它们的属性。

它还使用缓存来加速读取查询的执行。 数据以数据库集群的形式存储。 每个集群包含一个主数据库实例和数据库实例的只读副本。 Neptune 非常安全,因为它使用 IAM 身份验证、SSL 认证和日志监控。 将数据从其他来源迁移到 Amazon Neptune 也很容易。 它还通过创建副本和定期备份来确保弹性。 一些使用 Neptune 的公司包括 Herren、Onedot、Juncture 和 Hi Platform。

Neo4j

Neo4j 是一个可扩展、安全、按需且可靠的图形数据库。 Neo4j 是使用 Java 构建的,使用 Cypher 作为查询语言。 它使用 Bolt 协议,所有事务都通过 HTTP 端点进行。 与其他关系数据库相比,它在回答查询方面要快得多。 它没有复杂连接的开销,并且当数据集大小很大且高度连接时,它的优化效果很好。 它提供了图形存储的优势以及关系数据库的 ACID 属性。

Neo4j 在驱动程序的帮助下支持各种语言,如 Java、.NET、Node.js、Ruby、Python 等。 它还用于图形数据科学、分析和机器学习工作流程。 Neo4j Aura DB 是一个容错且完全托管的云图数据库。 微软、思科、Adobe、eBay、IBM、三星等公司都使用 Neo4j。

ArangoDB

ArangoDB 是一个开源的多模型数据库。 多模型方法使用户能够以他们选择的任何查询语言查询数据。 ArangoDB 的节点和边是 JSON 文档。 每个文档都有一个唯一的 ID。 两个节点之间的关系以边的形式表示,并存储了它们的唯一id。 其良好的性能是由于哈希索引的存在。

数据库中的遍历、连接和搜索得到了增强。 它有助于设计、扩展和适应各种架构。 它在特征提取和高级搜索等复杂的数据科学任务中发挥着重要作用。

ArrangoDB 可以在基于云的环境中运行,并且与 Mac Os、Linux 和 Windows 兼容。 LDAP 身份验证、数据屏蔽和加密算法确保数据库安全。 它用于风险管理、IAM、欺诈检测、网络基础设施、推荐引擎等。埃森哲、思科、Dish 和 VMware 是一些使用 ArangoDB 的组织。

数据税

DataStax 是基于 Apache Cassandra 构建的 NoSQL 云数据库即服务。 它具有高度可扩展性,并使用云原生架构。 它可靠且安全。 存储在 DataStax 中的每个文档都有一个索引,有助于轻松搜索和快速检索数据。 分片是在索引数据上创建的。 各种数据源可用于使用 Datastax Enterprise 工具、Kafka 和 Docker 构建应用程序。

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从源收集的数据被发送到 Hadoop 生态系统和 DataStax。 Hadoop 通过与 DataStax 交互来管理安全、操作、数据访问和管理。 使用 Datastax 开发和运营工具对数据进行细化。

然后将分析的信息用于统计分析、企业应用程序、报告等。由于它是基于云的,客户为他们使用的东西付费,定价是合理的。 Verizon、CapitalOne、TMobile 和 Overstock 是一些使用 DataStax 的公司。

东方数据库

OrientDB 是一个图形数据库,可以有效地管理数据并帮助创建用于展示数据的可视化表示。 它是一个多模型图形数据库,使用 Java 构建。 它以键值对、文档、对象模型等形式存储数据。它由 3 个重要组件组成:图形编辑器、工作室查询和命令行控制台。

图形编辑器用于可视化数据并与数据交互。 Studio 查询界面用于执行查询并立即以图形和表格格式提供输出。 命令行控制台用于从 OrientDB 查询数据。 它具有分布式架构,具有多个可以执行读写操作的服务器。 副本服务器用于执行读取和查询操作。 它支持索引,也符合 ACID。 一些使用 OrientDB 的公司是 Comcast Corporation 和 Blackfriars Group。

图形

Dgraph 是一个支持 GraphQL 的云图数据库。 它是使用 Go 构建的。 它通过最大化并发查询处理来最小化网络调用并减少延迟。 Dgraph 与 GraphQL 的无缝集成有助于轻松开发 GraphQL 后端应用程序。

GraphQL 突变通过 Lambda 函数传递,该函数与数据库和数据管道交互。 这简化了查询处理。 它是水平可扩展的,这意味着资源的数量随着查询和数据的增加而增加。 它提供了各种功能,例如基于 JWT 的授权、数据可视化、云身份验证、数据备份等。使用 Dgraph 的一些组织包括 Intuit、intel 和 Factset。

虎图

Tigergraph 是使用 C++ 开发的属性图数据库。 它具有高度可扩展性,并对高度连接的数据执行高级分析。 它使用原生图结构来存储数据,并使用图处理引擎来处理数据。 数据库存储在磁盘和内存中,还使用 ​​CPU 缓存进行快速检索。 它使用 Map Reduce 功能进行并行数据处理。

它非常快速且可扩展。 它进行并行计算并提供实时更新。 它使用数据压缩技术,将数据压缩 10 倍。 它自动跨服务器分区数据,节省用户手动分片数据所需的时间和精力。 它用于家庭欺诈检测、供应链管理和改善医疗保健。 JPMorgan Chase、Intuit 和 United Health Group 是一些使用 Tigergraph 的组织。

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快板图

AllegroGraph 使用实体事件知识图谱技术对高度连接、复杂和密集的数据执行分析和决策。 数据以 JSON 和 JSON-LD 格式存储在图形的节点中。 它使用 REST 协议架构。 它还通过根据特定标准对数据进行分片并将其分布在多个知识库存储库中来处理超大型数据集。

这是可能的,因为 AllegroGraph 数据库的 FedShard 功能。 通过将联合与知识库存储库相结合,可以执行查询。 它支持 XML 模式类型并使用三重索引。 它存储纬度和经度等地理空间数据以及日期、时间戳等时间数据。它也与 Windows、Mac 和 Linux 兼容。 它用于欺诈检测、医疗保健、实体识别、风险预测等。

星际狗

Stardog 是一个图形数据库,它执行图形数据虚拟化并链接来自数据仓库和数据湖的数据,而无需将数据物理复制到新的存储位置。 Stardog 建立在 RDF 开放标准之上。 它支持结构化、半结构化和非结构化数据。 Stardog 完成的这种物化提供了灵活性。 它是唯一结合知识图谱和虚拟化的图数据库。

Stardog 使用由 AI 提供支持的推理引擎来有效地处理和提供查询输出。 它是一个符合 ACID 的图形数据库。 支持并发读写。 由于“最先进”的架构,它可以轻松处理复杂的查询。 它用于 IT 资产管理、数据管理和分析,并提供高可用性。 使用 Stardog 的一些公司是 Cisco、eBay、NASA 和 Finra。

最后的话

图数据库有助于轻松查询多对多关系并有效存储数据。 它们具有可扩展性、安全性,并且可以与许多第三方工具、API 和语言集成。 近年来,它们已与云集成并提供最佳性能。

它们将复杂的连接简化为简单的查询,从而使开发人员轻松完成任务。 物联网和大数据等数据密集型任务也是图形数据库。 这些将继续发展,并且肯定会在未来扩展到其他用例。