Eine Datenbank ist einer der wichtigsten Bereiche einer Anwendung. Datenbanken können Informationen speichern und die Gesamtleistung der Software verbessern. Aus diesem Grund ist die Auswahl einer geeigneten Datenbank für Ihr Projekt von entscheidender Bedeutung.
Heute steigt die Popularität von Graphdatenbanken deutlich an. Die Größe des Marktes für Graphdatenbanken wird Schätzungen zufolge von 821,8 Millionen US-Dollar im Jahr 2018 auf 2,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 ansteigen . Immer mehr Unternehmen haben verstanden, dass die wahre Macht nicht in den Daten selbst liegt, sondern in der Art und Weise, wie die Daten miteinander verbunden sind.
Viele Anwendungen arbeiten mit relationalen Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL. Trotz ihrer Vorteile können relationale Datenbanken kaum mit unzähligen Mengen verbundener Daten umgehen. Aus diesem Grund sind nicht-relationale Datenbanken wie Neo4j so optimiert, dass sie Ihnen helfen, leistungsstarke und skalierbare Anwendungen zu erstellen, die problemlos unzählige Mengen verbundener Daten verwenden. Nicht viele Entwickler wissen um die Fähigkeiten von Graphdatenbanken und Neo4j. In diesem Artikel werden wir alles über Neo4j und seine Fähigkeiten erklären.
Konzepte und Prinzipien von Neo4j-Datenbanken
Bevor Sie die Rolle der Neo4j-Datenbank in realen Projekten ausführlich diskutieren, müssen Sie wissen, wie diese Technologie funktioniert, für welche geschäftlichen Zwecke Sie sie verwenden können und welche Unterschiede zwischen Neo4j und anderen Datenbanken bestehen.
Graphdatenbanken: beste Lösung für den Umgang mit verbundenen Daten
Alles auf der Welt ist miteinander verbunden. Nehmen wir zum Beispiel unseren engen Freundes- und Familienkreis. Jeder ist auf unterschiedliche Weise mit anderen verbunden. Stellen Sie sich vor, dass alle Daten, die die Beziehungen zwischen den Kreismitgliedern erklären, an einem Ort gespeichert sind. Dann können Sie alle Daten mitnehmen, ohne sich Gedanken über andere Verbindungen machen zu müssen.
So funktioniert eine Graphdatenbank wie Neo4j. Graphdatenbanken sind NoSQL-Datenbanken, die Beziehungen zwischen Daten speichern, abbilden und abfragen können. Elemente in einer Graphdatenbank können auf beliebige Weise miteinander verbunden werden.
Eine Graphdatenbank wie Neo4j ist die beste Lösung für den Umgang mit großen Mengen verbundener Daten. Diese Datenbanken konzentrieren sich stark auf Beziehungen und speichern bereits verbundene Daten, im Gegensatz zu allen anderen verfügbaren Datenspeicher- und Verwaltungstechnologien. Aus diesem Grund sind Graphdatenbanken die effektivste Technologie, um unzählige verbundene Daten schnell zu verarbeiten.
Relationale Datenbanken und nicht relationale Datenbanken
Die Entwickler, die in ihrer Karriere nur mit relationalen Datenbanken gearbeitet haben, werden sicherlich diese Frage im Kopf haben: „Was genau bringt es, nicht-relationale Modelle wie Neo4j zu verwenden?“
Beim Einsatz relationaler Datenbanken wirkt alles lückenlos und übersichtlich. Trotzdem gibt es einige erhebliche Nachteile bei der Verwendung dieser Datenbanken, die Sie beachten müssen:
- Begrenztes Volumen : Relationale Datenbanken sind nicht gut für die Verarbeitung großer Datenmengen optimiert.
- Geschwindigkeit : Relationale Speicher sind nicht schnell, wenn sie eine große Anzahl von Lese- und Schreibvorgängen verarbeiten müssen.
- Fehlende Beziehungen : Relationale Datenspeicher sind darauf beschränkt, nur Standardbeziehungen zu beschreiben, einschließlich Eins-zu-eins-, Eins-zu-viele- und Viele-zu-viele-Beziehungen.
- Vielfalt : Relationale Datenbanken sind kaum flexibel bei der Verarbeitung von Datentypen, die nicht mit dem Modellschema beschrieben werden können. Darüber hinaus sind diese Datenbanken im Umgang mit großen binären und halbstrukturierten Daten (JSON und XML) ineffizient.
- Skalierbarkeit : Die horizontale Skalierung ist für relationale Datenbanken unwirksam.
Um all diese Probleme und Einschränkungen anzugehen, wurden verschiedene nicht-relationale Datenbanken wie Neo4j entwickelt. Den meisten von ihnen fehlen jedoch Beziehungen, die darauf zurückzuführen sind, dass Datenteile durch Referenzen (ähnlich wie Fremdschlüssel im relationalen Modell) miteinander verknüpft werden. Referenzen erschweren das Abfragen von Daten, insbesondere von verbundenen Daten, da sie versuchen, Beziehungen zwischen Entitäten zu beschreiben.
Neo4j-Grafikdatenbank
Graphdatenbanken wie Neo4j basieren hauptsächlich auf der Graphentheorie, die eine mathematische Theorie ist. Graphen sind Strukturen, die aus zwei Hauptparametern bestehen: Knoten und Kanten.
Scheitelpunkte repräsentieren Entitäten wie Personen oder Dinge in einer großen Datenbank. Kanten zeigen auch die Verbindungen zwischen Scheitelpunkten. Kanten können numerische Werte haben, die als "Gewicht" bezeichnet werden.
Entwickler können diese Strukturen verwenden, um Szenarien zu modellieren, die durch Beziehungen definiert sind. Beispielsweise ermöglicht eine einfache Diagrammdatenbank Entwicklern, ein soziales Netzwerk zu modellieren, das aus Benutzern als Knoten und Beziehungen besteht, die die Verbindungen zwischen den Benutzern darstellen. Ein weiteres Beispiel kann ein Straßennetz sein, bei dem Städte, Ortschaften oder Dörfer Scheitelpunkte sind, und andererseits Straßen Kanten sind, die die Scheitelpunkte mit Gewichtungen verbinden, die Entfernungen angeben.
Neo4j neigt dazu, die Konzepte der Graphentheorie auf seine eigene Weise darzustellen. Um es genau herauszufinden, müssen wir uns das Labeled Property Graph Model in der Neo4j-Datenbank unten ansehen.
Hauptkomponenten der Neo4j-Datenbank
Das Neo4j-Modell besteht hauptsächlich aus diesen Hauptkomponenten:
- Knoten (äquivalent zu Vertices in der Graphentheorie): Hauptdatenelemente (z. B. Jack oder andere Mitglieder eines Freundeskreises), die durch Beziehungen verbunden sind. Knoten können Labels und Eigenschaften haben (unten erklärt).
- Beziehungen (äquivalent zu Kanten in der Graphentheorie): Beschreibt die Verbindungen zwischen den Knoten und verbindet sie miteinander (z. B. Jack ist mit Jane „verheiratet“). Beziehungen können eine oder mehrere Eigenschaften haben.
- Labels: Repräsentieren die Rolle von Knoten (z. B. Jane ist eine „Person“). Labels werden verwendet, um Knoten zu gruppieren. Jeder Knoten kann mehrere Labels haben. Labels werden auch indiziert, um das Auffinden von Knoten in einem Diagramm zu beschleunigen.
- Eigenschaften: Attribute von Knoten und Beziehungen mit Namens- oder Wertepaaren.
Die Neo4j-Datenbank ermöglicht das Speichern von Daten als Schlüssel-Wert-Paare, was bedeutet, dass Eigenschaften jede Art von Wert haben können (Zeichenfolge, Zahl oder boolescher Wert). Die Datenstruktur des Diagramms mag zunächst etwas kompliziert erscheinen, ist aber einfach und natürlich. Schauen Sie sich das Bild unten als Beispiel für das Diagrammdatenmodell in Neo4j an, um weitere Erläuterungen zu erhalten:
In diesem einfachen Modell sind zwei Hauptknoten Alice und Bob. Sie sind durch Beziehungen miteinander verbunden. Beide Knoten haben eine ähnliche Bezeichnung, nämlich „Person“. In diesem Modell wurden nur Bobs Knoten einige Eigenschaften gegeben; Im Neo4j-Grafikmodell kann jedoch jeder Knoten und jede Beziehung Eigenschaften enthalten.
Es ist für Menschen einfach, ein Neo4j-Modell zu interpretieren, da es intuitiv und verständlich ist. Die Wahrheit ist, dass das menschliche Gehirn kaum anhand von Tabellen und Zeilen denkt und eher an abstrakte Objekte und Verbindungen denkt. Mit anderen Worten, alles, was Sie auf ein Blatt Papier zeichnen können, kann mit Diagrammen dargestellt und in ein Neo4j-Modell umgewandelt werden.
Neo4j vs. relationale und andere NoSQL-Datenbanken
Nachdem wir nun die Grundlagen der Neo4j-Datenbank und des Graph-Datenmodells kennen, wundern Sie sich vielleicht über den Unterschied zwischen der Neo4j-Datenbank und relationalen Datenspeichern. Obwohl Neo4j auf der Liste der NoSQL-Tools steht, unterscheidet es sich dennoch von anderen NoSQL-Datenbanken. Zu diesem Zweck ist es wichtig, die Unterschiede zwischen der Neo4j-Datenbank und anderen relationalen und nicht relationalen Datenbanken im Folgenden zu kennen.
Datenspeicher
Im Fall der Datenspeicherung verwendet die Neo4j-Datenbank eine Graph-Speicherstruktur. Relationale Datenbanken verwenden feste, vordefinierte Tabellen, die aus Zeilen und Spalten bestehen. Außerdem verwenden NoSQL-Datenbanken verbundene Datenspeicher, die auf Datenbankebene nicht unterstützt werden.
Datenmodellierung
Neo4j-Datenbanken verwenden ein flexibles Datenmodell, während das Modell in relationalen Datenbanken aus einem logischen Modell entwickelt werden muss. Außerdem sind NoSQL-Datenbanken nicht für Unternehmensarchitekturen geeignet.
Abfrageleistung
Das Neo4j-Modell bietet eine enorme Leistung, unabhängig von der Anzahl und Tiefe der Verbindungen. Andererseits nimmt die Verarbeitungsgeschwindigkeit von relationalen Datenbanken mit zunehmender Anzahl von Dateneingaben ab. Außerdem müssen die Beziehungen auf Anwendungsebene in NoSQL-Datenbanken erstellt werden.
Abfragesprache
Die Cypher-Sprache wird im Neo4j-Modell verwendet, das die native Graph-Abfragesprache ist. Die SQL-Sprache wird in relationalen Datenbanken verwendet, was die Komplexität mit zunehmender Anzahl von Joins erhöht. Im Fall von NoSQL-Modellen werden verschiedene Sprachen verwendet, aber keine davon ist gut entwickelt, um Beziehungen auszudrücken.
Transaktionsunterstützung
ACID-Transaktionen werden sowohl im Neo4j- als auch im relationalen Modell unterstützt. Apropos NoSQL-Datenbanken: BASE-Transaktionen erweisen sich für Datenbeziehungen als unzuverlässig.
Verarbeitung im Maßstab
Die Neo4j-Datenbank ist von Natur aus skalierbar für musterbasierte Abfragen. Relationale Datenbanken skalieren durch Replikation, sind aber nicht kosteneffektiv. Auch NoSQL-Datenbanken sind skalierbar, allerdings ist ihnen die Datenintegrität nicht vertrauenswürdig.
Vorteile der Neo4j-Datenbank
Neo4j-Modelle sind speziell darauf ausgelegt, erhebliche Mengen verbundener Daten zu verarbeiten. Diese Modelle bieten Ihnen einige Hauptvorteile, einschließlich der folgenden:
- Schnelle Leistung
Dies ist einer der größten Vorteile von Graphmodellen. Die Leistungsfähigkeit relationaler Datenbanken reicht mit zunehmender Anzahl und Tiefe der Beziehungen nicht mehr aus. Andererseits bleibt die Performance von Graphdatenbanken wie den Neo4j-Datenbanken auch dann hoch, wenn die Datenmenge deutlich ansteigt.
Das Team hinter dem Neo4j-Modell hat kürzlich auch eine Bibliothek veröffentlicht. Die Bibliothek ermöglicht es Entwicklern, Graphalgorithmen in wenigen Stunden parallel auf vielen Milliarden Knoten und zig Milliarden Beziehungen auszuführen. Genauer gesagt skalieren die Neo4j-Datenbanken horizontal. Das bedeutet, dass die Leistung des Modells nicht von der Größe der Datenbank abhängt. Es kann enorme Mengen verbundener Daten durchqueren und bietet Unternehmensdatenbankfunktionen wie ACID-Transaktionen und automatisierte Sicherung oder Wiederherstellung.
- Flexibilität
Die Struktur und das Schema eines Graphmodells wie Neo4j lassen sich leicht an die Anwendungsvarianten anpassen, was sie zu einer hochflexiblen Datenbank macht. Sie können die Datenstruktur auch einfach aktualisieren, ohne die vorhandene Funktionalität zu beeinträchtigen. Das Upgrade kann jederzeit durchgeführt werden, da sich die Struktur gleichzeitig mit der Anwendung, für die sie verwendet wird, weiterentwickeln kann.
- Beziehungen zwischen Daten verwalten
Die Neo4j-Datenbank ermöglicht es Ihnen, verschiedene Pfade und Verbindungen zwischen den Daten zu erkunden und sie so effizient wie möglich abzufragen. Darüber hinaus können Sie komplizierte Daten problemlos aus der Datenbank abrufen, selbst wenn sie stark miteinander verbunden sind.
Anwendungsfälle der Neo4j-Datenbank
Das nächste, was wir über das Neo4j-Grafikmodell wissen müssen, ist, wofür wir diese Datenspeichertechnologie verwenden können. Es mag den Anschein haben, dass diese Technologie erworben werden kann, um jede Art von Problem zu lösen, aber die Wahrheit ist, dass die Neo4j-Datenbank auch verwendet werden sollte, wenn sie geeignet ist.
Das Neo4j-Modell wird nur verwendet, wenn verbundene Daten am wichtigsten sind. Diese Technologie hat bereits die beliebtesten Anwendungsfälle erobert, darunter Betrugserkennung, Personalisierung, Netzwerkmanagement, Knowledge Graphs und viele mehr.
Trotzdem gestaltet die nächste Generation von Grafikentwicklern mit Hilfe von Modellen wie Neo4j die Zukunft der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Lassen Sie uns nun einen Blick auf einige Anwendungsfälle der Neo4j-Datenbank unten werfen.
Betrugsringe stoppen
Herkömmliche Betrugspräventionsmaßnahmen konzentrieren sich stark auf separate Datenpunkte, einschließlich Konten, Einzelpersonen, Geräte oder IP-Adressen. Das Problem dabei ist, dass moderne Kriminelle diesen Erkennungsmethoden heute einfach entkommen können, indem sie Betrugsringe mit unechten Identitäten erstellen. Um solche Fluchten zu verhindern, ist es notwendig, sich die Verbindungen anzusehen, die die einzelnen Datenpunkte verbinden.
Obwohl keine Betrugspräventionsmaßnahme perfekt ist, können Sie den Prozess verbessern, indem Sie die Verbindungen zwischen einzelnen Daten analysieren. Hier ist das Neo4j-Modell praktisch, um schwierige Muster zu erkennen, die relationale Datenbanken kaum aufdecken können.
Unternehmensorganisationen nutzen die Neo4j-Datenbank, um ihre Fähigkeiten zur Betrugserkennung zu verbessern und verschiedene Finanzbetrügereien sofort zu verhindern, darunter Bankbetrug, E-Commerce-Betrug, Kreditkartenbetrug, Versicherungsbetrug und Geldwäschebetrug.
Netzwerk- und IT-Betrieb
Netzwerk- und IT-Infrastrukturen sind äußerst komplex und erfordern eine Configuration Management Database (CMDB), die weit über relationale Datenbanken hinausgeht. Die Diagrammdatenbank Neo4j CMDB hilft Ihnen, Ihr Netzwerk, Rechenzentrum und Ihre IT-Assets zu korrelieren, um die Fehlerbehebung, Auswirkungsanalyse und Kapazitäts- oder Ausfallplanung zu vereinfachen.
Graphdatenbanken wie Neo4j ermöglichen es Ihnen, Überwachungstools zu verbinden und entscheidende Einblicke in die komplizierten Beziehungen zwischen verschiedenen Netzwerk- oder Rechenzentrumsvorgängen zu erhalten. Die Einsatzmöglichkeiten von Graphen im Netzwerk- und IT-Betrieb sind unbegrenzt.
Empfehlungsmaschinen
Echtzeit-Empfehlungs-Engines müssen in der Lage sein, Produkt-, Bestands-, Kunden-, Lieferanten-, Logistik- und sogar soziale Stimmungsdaten zu korrelieren, um am effizientesten zu arbeiten. Darüber hinaus sollten sie in der Lage sein, alle neuen Interessen entsprechend dem Besuch des neuen Kunden sofort zu erfassen.
Die Schlüsseltechnologie, die Empfehlungsmaschinen dazu ermöglicht, sind Graphdatenbanken wie Neo4j. Es lässt herkömmliche relationale Datenbanken schnell hinter sich und verbindet riesige Mengen an Kunden- und Produktdaten.
Social-Media-Anwendungen
Social Graph-Datenbanken wie Neo4j helfen beim Aufbau innovativer sozialer Netzwerke oder integrieren aktuelle Social Graphs in eine Unternehmensanwendung. Die Wahrheit ist, dass Social-Media-Netzwerke bereits mit Grafiken und Beziehungen aufgebaut sind; dann macht es keinen Sinn, sie von Diagrammen in Tabellen und dann wieder zurück zu ändern.
Ein Datenmodell , das direkt mit Ihrem Domänenmodell übereinstimmt, hilft Ihnen, Ihre Datenbank zu verstehen, besser zu kommunizieren und unnötige Arbeit zu reduzieren. Neo4j beschleunigt die Leistung Ihrer Anwendung für soziale Netzwerke, indem es die für die Datenmodellierung erforderliche Zeit verkürzt.
Identitätsmanagement
Die Verwaltung unzähliger Rollen, Gruppen, Produkte und Berechtigungen in einem Unternehmen ist schwierig. Mit Neo4j können Sie alle Identitäts- und Zugriffsberechtigungen sowie Vererbungen tief und schnell effizient nachverfolgen. Das liegt daran, dass alle Daten in Neo4j miteinander verbunden sind, wodurch Sie bessere Einblicke und Kontrolle als je zuvor erhalten.
Telekommunikation
Verbindungen sind der Kern der Telekommunikation, und Graphdatenbanken wie Neo4j sind:
- Die beste Wahl für die Modellierung.
- Speicherung.
- Abfrage von Telekommunikationsdaten aller Art.
Neo4j ermöglicht es Unternehmen, durch die Verbesserung ihrer verbundenen Daten schnell zu arbeiten, unabhängig davon, ob sie superkomplizierte Netzwerkstrukturen, verschiedene Produktlinien und -pakete oder Kundenzufriedenheit und -bindung auf dem heutigen hart umkämpften Markt verwalten müssen.
Regierung
Viele Regierungen nutzen derzeit Neo4j und andere Grafiktechnologien, um Kriminalität zu bekämpfen, Terrorismus zu verhindern, die finanzielle Verantwortung zu stärken und alles für ihre Bürger transparent zu machen. Diese Ansätze benötigen Daten, um über verschiedene Anwendungen oder Repositories hinweg verbunden zu werden, was die Arbeit einzelner Abteilungen erfordert. Aus diesem Grund ist ein flexibles, skalierbares und leistungsstarkes Graphmodell wie Neo4j erforderlich, um die miteinander verbundenen Daten schnell zu verarbeiten.
KI und Analytik
Moderne Unternehmen stehen heute vor äußerst komplizierten Herausforderungen und benötigen intelligente Technologien. Neo4j verbessert in diesem Fall Vorhersagen, die bessere Entscheidungen und Innovationen ermöglichen. Es integriert die Vorhersagekraft von Beziehungen und Netzwerkstrukturen in aktuelle Daten, um schwierige Fragen zu beantworten und die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen.
Die Neo4j-Graphalgorithmen finden wesentliche Muster in globalen Strukturen und ermöglichen Vorhersagen über den Graphen mit Hilfe von Grapheinbettungen und Graphdatenbank-Machine-Learning-Training innerhalb des Analytics-Arbeitsbereichs. Auf diese Weise können Unternehmen hochgradig vorhersehbare Beziehungen und Netzwerkstrukturen verbessern, um ungewöhnliche Fragen zu beantworten.
Organisationen nutzen die Ergebnisse von Graphalgorithmen und Vorhersagefunktionen von Neo4j für weitere Analysen, maschinelles Lernen oder die Unterstützung von Systemen der künstlichen Intelligenz. Diagramme bringen im Allgemeinen einen fantastischen Wert für erweiterte Analysen, maschinelles Lernen und KI.
Biowissenschaften
Vernetzte Daten umgeben Unternehmen, die in den Biowissenschaften tätig sind, massiv. Beispielsweise müssen Biologen die Verbindungen zwischen Genen, Proteinen, Zellen usw. verstehen, und Gesundheitsorganisationen müssen Patientenwege kartieren, um den Krankheitsverlauf zu verstehen. Aus diesem Grund verwenden diese Unternehmen Neo4j, um ihre verbundenen Daten zu analysieren, was zuvor ohne Diagramme nicht möglich war.
Lebensunternehmen, darunter Chemiehersteller, Landwirtschaftsunternehmen, Biotech-Startups und viele andere, verstehen den wahren Wert von Neo4j und Grafiken für Forschung und Entwicklung, Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Herstellung medizinischer Geräte, Patienten, Organisationen usw.
Finanzdienstleistungen
Finanzdienstleister und Banken müssen Finanzkriminalität kontinuierlich bekämpfen, Cyberangriffe verhindern und darauf reagieren und sicherstellen, dass sie die aktualisierten Vorschriften einhalten. Dazu benötigen sie eine Datenbank, die Beziehungen zwischen Datenpunkten schnell und einfach finden kann. Neo4j hilft Finanzdienstleistern und bietet ihnen ein besseres Risikomanagement, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, eine zuverlässige und sichere IT-Struktur, ein verbessertes Kundenerlebnis und viele andere Vorteile.
Die größten Neo4j-Nutzer der Welt
Heute verwenden die größten Organisationen der Welt Neo4j, um die Verwaltung ihrer unzähligen Datenpunkte zu optimieren. Neo4j ist der weltweit führende Anbieter von skalierbarer Grafiktechnologie, die 75 Prozent der Unternehmen auf der Fortune-100-Liste hilft, ihre Anwendungen für vernetzte Daten zu verbessern.
Die größten Branchen und Unternehmen, die heute die Neo4j-Technologie einsetzen, sind wie folgt:
- 7 der 10 weltweit führenden Einzelhändler wie eBay, ADEO und ATPCO
- 3 der 5 weltweit führenden Flugzeughersteller wie Airbus
- 8 der 10 weltweit führenden Versicherungsunternehmen wie die Bayerische und die Allianz
- Alle Top-20-Banken Nordamerikas wie JP Morgan, Citi, Chase und UBS
- 8 der 10 weltweit führenden Automobilhersteller wie Volvo, Toyota und Daimler
- 3 der 5 besten Hotels der Welt wie Marriott und AccorHotels
- 7 der 10 weltweit führenden Telekommunikationsunternehmen wie Verizon, Orange, AT&T und Comcast
Letzte Worte
Moderne Anwendungen stehen heute vor der großen Herausforderung, riesige Mengen vernetzter Daten zu verarbeiten, weshalb sie einen enormen Bedarf an effizienter Technologie haben, um dieses Problem zu bewältigen. Mit der Neo4j-Grafiktechnologie können Sie Anwendungen erstellen, die in der Lage sind, wertvolle Echtzeit-Einblicke in verbundene Daten für weitere Analysen zu liefern und richtige Entscheidungen zu treffen.
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