Graph Databases

1. پایگاه‌های داده گرافی در مدیریت داده‌های به شدت متصل برتری دارند

گراف‌ها ساختارهایی واقعاً شگفت‌انگیز هستند. درک ما از آن‌ها بر پایه صدها سال مطالعه ریاضی و علمی استوار است. با این حال، ما تازه شروع به درک چگونگی استفاده از آن‌ها در زندگی شخصی، اجتماعی و تجاری خود کرده‌ایم.

چالش‌های داده‌های متصل: پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی با داده‌های به شدت متصل مشکل دارند و با افزایش تعداد پیوندها با مشکلات عملکردی مواجه می‌شوند. پایگاه‌های داده گرافی این مشکل را با استفاده از یک مدل شبکه که به طور طبیعی روابط را نمایش می‌دهد و به طور کارآمدی آن‌ها را جستجو می‌کند، حل می‌کنند.

موارد استفاده: پایگاه‌های داده گرافی در حوزه‌هایی با روابط پیچیده می‌درخشند:

• شبکه‌های اجتماعی
• موتورهای توصیه‌گر
• تشخیص تقلب
• عملیات شبکه و فناوری اطلاعات
• مدیریت داده‌های اصلی

مزایای عملکردی: برای جستجوهایی که شامل چندین اتصال هستند، پایگاه‌های داده گرافی می‌توانند به مراتب سریع‌تر از پایگاه‌های داده رابطه‌ای باشند، به ویژه با افزایش اندازه و پیچیدگی داده‌ها.

2. گراف‌های ویژگی یک مدل داده انعطاف‌پذیر و شهودی ارائه می‌دهند

مدل گراف ویژگی‌دار برچسب‌دار (در پیوست A، مدل‌های داده گرافی جایگزین را با جزئیات بیشتری بررسی می‌کنیم). یک گراف ویژگی‌دار برچسب‌دار دارای ویژگی‌های زیر است:

اجزای کلیدی:

• گره‌ها: نمایانگر موجودیت‌ها
• روابط: گره‌ها را متصل می‌کنند، نام‌گذاری شده و جهت‌دار هستند
• ویژگی‌ها: جفت‌های کلید-مقدار بر روی هر دو گره‌ها و روابط
• برچسب‌ها: دسته‌بندی گره‌ها (چندین برچسب برای هر گره مجاز است)

مزایا:

• شهودی: به طور نزدیکی با نحوه طبیعی تفکر و ترسیم داده‌ها همخوانی دارد
• انعطاف‌پذیر: به راحتی نیازها و ساختارهای داده در حال تغییر را می‌پذیرد
• بیانگر: سناریوهای پیچیده را با وضوح به تصویر می‌کشد

دوستدار تخته سفید: مدل گراف ویژگی‌دار اغلب به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا ساختارهای داده‌ای را که در مراحل تحلیل و طراحی ترسیم شده‌اند، به طور مستقیم پیاده‌سازی کنند.

3. Cypher: یک زبان پرس‌وجوی بیانی قدرتمند برای گراف‌ها

Cypher یک زبان پرس‌وجوی گرافی بیانی (اما فشرده) است. اگرچه در حال حاضر خاص Neo4j است، نزدیکی آن با عادت ما در نمایش گراف‌ها به صورت نمودارها، آن را برای توصیف برنامه‌ریزی شده گراف‌ها ایده‌آل می‌سازد.

الگوهای هنر ASCII: Cypher از هنر ASCII شهودی برای توصیف الگوهای گراف استفاده می‌کند، که پرس‌وجوها را خوانا و نوشتنی می‌سازد.

اجزای کلیدی:

• MATCH: مشخص کردن الگوهایی که باید در گراف پیدا شوند
• WHERE: فیلتر کردن نتایج
• RETURN: مشخص کردن داده‌هایی که باید بازیابی شوند
• CREATE/MERGE: افزودن داده‌های جدید به گراف

ماهیت بیانی: توسعه‌دهندگان توصیف می‌کنند که چه چیزی می‌خواهند پیدا کنند، نه چگونه آن را پیدا کنند، که به پایگاه داده اجازه می‌دهد تا اجرای پرس‌وجو را بهینه‌سازی کند.

4. مدل‌سازی گراف بر روابط بین موجودیت‌ها تمرکز دارد

مدل‌سازی گراف به طور طبیعی با نحوه‌ای که ما تمایل داریم جزئیات را از یک حوزه با استفاده از دایره‌ها و جعبه‌ها انتزاع کنیم و سپس اتصالات بین این چیزها را با پیوستن آن‌ها با پیکان‌ها و خطوط توصیف کنیم، همخوانی دارد.

مدل‌سازی مبتنی بر حوزه: مدل‌های داده گرافی به طور نزدیکی ساختار حوزه مسئله را منعکس می‌کنند و فاصله معنایی بین مدل‌های مفهومی و پیاده‌سازی پایگاه داده را کاهش می‌دهند.

توسعه تکراری: مدل‌های گراف به راحتی با تغییر نیازها تکامل می‌یابند:

• افزودن انواع گره و روابط جدید
• گسترش ساختارهای موجود بدون اختلال در پرس‌وجوهای فعلی
• بازسازی با معرفی یا حذف گره‌های میانی

بهترین شیوه‌ها:

• مدل‌سازی برای الگوهای پرس‌وجو، نه فقط ذخیره‌سازی داده
• استفاده از نام‌های معنادار برای روابط
• در نظر گرفتن روابط دوطرفه در صورت لزوم
• استفاده از برچسب‌های گره برای دسته‌بندی موجودیت‌ها

5. پردازش بومی گراف امکان پیمایش‌های با عملکرد بالا را فراهم می‌کند

یک موتور پایگاه داده که از مجاورت بدون شاخص استفاده می‌کند، موتوری است که در آن هر گره به طور مستقیم به گره‌های مجاور خود ارجاع می‌دهد. بنابراین هر گره به عنوان یک شاخص کوچک از دیگر گره‌های نزدیک عمل می‌کند، که بسیار ارزان‌تر از استفاده از شاخص‌های جهانی است.

مجاورت بدون شاخص: گره‌ها به طور مستقیم به همسایگان خود ارجاع می‌دهند و نیاز به جستجوی شاخص‌ها در طول پیمایش‌ها را از بین می‌برند.

پیامدهای عملکردی:

• زمان پیمایش متناسب با تعداد گره‌های بازدید شده است، نه اندازه کل گراف
• امکان ناوبری بسیار سریع روابط را فراهم می‌کند
• به ویژه برای پرس‌وجوهای محلی کارآمد است (مثلاً یافتن دوستان دوستان)

تضاد با مدل رابطه‌ای: پیوندها در پایگاه‌های داده رابطه‌ای با افزایش اندازه داده‌ها به طور فزاینده‌ای گران می‌شوند، در حالی که پیمایش‌های گرافی عملکردی ثابت را حفظ می‌کنند.

6. پایگاه‌های داده گرافی از تراکنش‌های ACID و مقیاس‌پذیری پشتیبانی می‌کنند

تراکنش‌ها در Neo4j از نظر معنایی با تراکنش‌های پایگاه داده سنتی یکسان هستند. نوشتن‌ها در یک زمینه تراکنش رخ می‌دهند، با قفل‌های نوشتن که برای اهداف سازگاری بر روی هر گره و رابطه‌ای که در تراکنش دخیل است، گرفته می‌شوند.

پشتیبانی از ACID: بسیاری از پایگاه‌های داده گرافی، از جمله Neo4j، پشتیبانی کامل از تراکنش‌های ACID (اتمی، سازگاری، جداسازی، دوام) را ارائه می‌دهند.

گزینه‌های مقیاس‌پذیری:

• مقیاس‌پذیری خواندن: توزیع پرس‌وجوهای خواندن در چندین نسخه
• مقیاس‌پذیری نوشتن: برخی از پایگاه‌های داده گرافی شاردینگ برای مقیاس‌پذیری نوشتن ارائه می‌دهند
• شاردینگ کش: بهینه‌سازی برای پرس‌وجوهای محلی گراف در سراسر خوشه

دسترس‌پذیری بالا: استراتژی‌های خوشه‌بندی و تکرار، عملیات مداوم و سازگاری داده‌ها را تضمین می‌کنند.

7. الگوریتم‌های نظریه گراف بینش‌های پیش‌بینی‌کننده را باز می‌کنند

تکنیک‌های نظریه گراف به طور گسترده‌ای برای طیف وسیعی از مشکلات قابل استفاده هستند. آن‌ها به ویژه زمانی مفید هستند که ما ابتدا بخواهیم بینشی در مورد یک حوزه جدید کسب کنیم — یا حتی بفهمیم چه نوع بینشی می‌توان از یک حوزه استخراج کرد.

الگوریتم‌های کلیدی:

• کوتاه‌ترین مسیر (مثلاً الگوریتم دیکسترا)
• اندازه‌گیری‌های مرکزیت
• تشخیص جامعه
• محاسبات شباهت

قدرت پیش‌بینی: الگوریتم‌های گراف می‌توانند الگوها و اتصالات پنهان را آشکار کنند:

• شناسایی تأثیرگذاران در شبکه‌های اجتماعی
• تشخیص حلقه‌های تقلب احتمالی
• بهینه‌سازی زنجیره‌های تأمین و لجستیک
• بهبود سیستم‌های توصیه‌گر

ادغام با یادگیری ماشین: ویژگی‌ها و الگوریتم‌های گراف می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین سنتی را تقویت کنند و اطلاعات اضافی در مورد زمینه و روابط ارائه دهند.

آخرین به‌روزرسانی:: August 9, 2024