Baza danych jest jedną z najbardziej kluczowych sekcji aplikacji. Bazy danych mogą przechowywać informacje i zwiększać ogólną wydajność oprogramowania. Dlatego wybór odpowiedniej bazy danych do projektu jest krytyczny.
Obecnie popularność baz danych grafów znacznie wzrasta. Szacuje się, że wielkość rynku baz danych grafów skoczy z 821,8 mln USD w 2018 roku do 2,5 mld USD do 2023 roku. Coraz więcej firm zrozumiało, że prawdziwa moc tkwi nie w samych danych, ale w tym, jak te dane są połączone.
Wiele aplikacji pracuje z relacyjnymi bazami danych, takimi jak MySQL czy PostgreSQL. Pomimo swoich zalet, relacyjne bazy danych z trudem radzą sobie z niezliczonymi ilościami połączonych danych. Dlatego nierelacyjne bazy danych, takie jak Neo4j, są zoptymalizowane, aby pomóc w budowaniu wydajnych i skalowalnych aplikacji, które łatwo wykorzystują niezliczone ilości połączonych danych. Niewielu programistów wie o możliwościach grafowych baz danych i Neo4j. W tym artykule zamierzamy wyjaśnić wszystko o Neo4j i jego możliwościach.
Koncepcje i zasady działania baz danych Neo4j
Zanim dokładnie omówimy rolę bazy danych Neo4j w rzeczywistych projektach, musisz wiedzieć, jak działa ta technologia, do jakich celów biznesowych możesz ją wykorzystać oraz jakie są różnice między Neo4j a innymi bazami danych.
Bazy danych Graph: najlepsze rozwiązanie do obsługi połączonych danych
Wszystko na świecie jest połączone. Weźmy na przykład nasz wewnętrzny krąg przyjaciół i rodziny. Każdy jest związany z innymi na różne sposoby. Wyobraź sobie, że wszystkie dane wyjaśniające relacje między członkami kręgu są przechowywane w jednym miejscu. Wtedy można wziąć dowolne dane, nie martwiąc się o inne powiązania.
Tak właśnie działa baza danych grafów, taka jak Neo4j. Bazy danych grafów to bazy danych NoSQL, które mogą przechowywać, mapować i odpytywać relacje między danymi. Elementy w bazie danych grafów mogą łączyć się ze sobą w każdy możliwy sposób.
Baza danych grafów, taka jak Neo4j, jest najlepszym rozwiązaniem do obsługi dużych ilości połączonych danych. Te bazy danych są głęboko skoncentrowane na relacjach i przechowują już połączone dane, w przeciwieństwie do innych dostępnych technologii przechowywania i zarządzania danymi. Dlatego bazy danych grafów są najskuteczniejszą technologią do szybkiej obsługi niezliczonych połączonych danych.
Relacyjne bazy danych i nierelacyjne bazy danych
Programiści, którzy przez całą swoją karierę pracowali tylko z relacyjnymi bazami danych, z pewnością mają w głowie to pytanie: "jaki dokładnie jest sens używania modeli nierelacyjnych, takich jak Neo4j?".
Podczas korzystania z relacyjnych baz danych, wszystko wydaje się być bezproblemowe i jasne. Pomimo tego, istnieje kilka istotnych wad korzystania z tych baz danych, o których musisz wiedzieć:
- Ograniczona objętość: Relacyjne bazy danych nie są dobrze zoptymalizowane do przetwarzania dużych ilości danych.
- Szybkość: Magazyny relacyjne nie są szybkie, gdy muszą przetwarzać ogromną liczbę operacji odczytu i zapisu.
- Brak relacji: Relacyjne magazyny danych są ograniczone do opisywania tylko standardowych relacji, w tym relacji jeden do jednego, jeden do wielu oraz wielu do wielu.
- Różnorodność: Relacyjne bazy danych są mało elastyczne przy przetwarzaniu typów danych, które nie mogą być opisane za pomocą schematu modelu. Ponadto te bazy danych są nieefektywne, gdy mają do czynienia z dużymi danymi binarnymi i półstrukturalnymi (JSON i XML).
- Skalowalność: Skalowanie poziome jest nieefektywne w przypadku relacyjnych baz danych.
Aby rozwiązać wszystkie te problemy i ograniczenia, opracowano różne nierelacyjne bazy danych, takie jak Neo4j. Jednak w większości z nich brakuje relacji, które wynikają z kojarzenia fragmentów danych ze sobą poprzez referencje (podobne do kluczy obcych w modelu relacyjnym). Referencje utrudniają proces odpytywania danych, zwłaszcza danych połączonych, ponieważ usilnie starają się opisać relacje między encjami.
Baza danych wykresów Neo4j
Bazy danych grafów, takie jak Neo4j, opierają się głównie na teorii grafów, która jest teorią matematyczną. Grafy to struktury, które składają się z dwóch głównych parametrów: wierzchołków i krawędzi.
Wierzchołki reprezentują podmioty, takie jak ludzie lub rzeczy w dużej bazie danych. Krawędzie pokazują również połączenia między wierzchołkami. Krawędzie mogą mieć wartości liczbowe, które są nazywane "wagą".
Programiści mogą wykorzystać te struktury do modelowania scenariuszy, które są zdefiniowane przez relacje. Jako przykład, prosta baza danych grafów pozwala programistom modelować sieć społeczną składającą się z użytkowników jako węzłów i relacji, które są połączeniami pomiędzy użytkownikami. Innym przykładem może być sieć drogowa, gdzie miasta, miasteczka lub wsie są wierzchołkami, a z drugiej strony drogi są krawędziami, które łączą wierzchołki z wagami wskazującymi na odległości.
Neo4j ma tendencję do pokazywania pojęć z teorii grafów na swój własny sposób. Aby się o tym dokładnie przekonać, musimy przyjrzeć się poniższemu modelowi Labeled Property Graph w bazie danych Neo4j.
Główne składniki bazy danych Neo4j
Model Neo4j składa się głównie z tych podstawowych komponentów:
- Węzły (odpowiednik wierzchołków w teorii grafów): Główne elementy danych (np. Jack lub inni członkowie kręgu przyjaźni), które są połączone relacjami. Węzły mogą mieć etykiety i właściwości (wyjaśnione poniżej).
- Relacje (odpowiednik krawędzi w teorii grafów): Opisuje połączenia między węzłami i łączy je ze sobą (np. Jack jest "żonaty" z Jane). Relacje mogą mieć jedną lub więcej właściwości.
- Etykiety: Reprezentują rolę węzłów (np. Jane jest "osobą"). Etykiety służą do grupowania węzłów. Każdy węzeł może mieć wiele etykiet. Etykiety są również indeksowane, aby ułatwić proces znajdowania węzłów w grafie.
- Właściwości: Atrybuty węzłów i relacje obejmujące pary nazwa lub wartość.
Baza danych Neo4j umożliwia przechowywanie danych jako pary klucz-wartość, co oznacza, że właściwości mogą mieć dowolny rodzaj wartości (łańcuch, liczba lub boolean). Struktura danych grafu może początkowo wydawać się nieco skomplikowana, ale jest prosta i naturalna. Spójrz na poniższy obrazek jako przykład modelu danych grafu w Neo4j, aby uzyskać więcej wyjaśnień:
W tym prostym modelu, dwa główne węzły to Alice i Bob. Są one połączone ze sobą poprzez relacje. Oba węzły mają podobną etykietę, którą jest "Osoba". W tym modelu tylko węzeł Bob otrzymał pewne właściwości; jednak w modelu grafu Neo4j każdy węzeł i relacja mogą zawierać właściwości.
Ludziom łatwo jest interpretować model Neo4j, ponieważ jest on intuicyjny i zrozumiały. Prawda jest taka, że ludzki mózg prawie nie myśli w oparciu o tabele i wiersze i ma tendencję do myślenia o abstrakcyjnych obiektach i połączeniach. Innymi słowy, wszystko, co można narysować na kartce papieru, można przedstawić za pomocą wykresów i przekształcić w model Neo4j.
Neo4j vs. Relacyjne i inne bazy danych NoSQL
Teraz, gdy znamy już podstawy bazy danych Neo4j i modelu danych grafowych, możesz zastanawiać się nad różnicą między bazą danych Neo4j a relacyjnymi magazynami danych. Chociaż Neo4j znajduje się na liście narzędzi NoSQL, nadal różni się od innych baz danych NoSQL. W tym celu należy poznać różnice między bazą danych Neo4j a innymi relacyjnymi i nierelacyjnymi bazami danych poniżej.
Przechowywanie danych
W przypadku przechowywania danych, baza danych Neo4j wykorzystuje strukturę przechowywania grafów. Relacyjne bazy danych używają stałych, predefiniowanych tabel składających się z wierszy i kolumn. Również bazy NoSQL wykorzystują połączone przechowywanie danych, które nie jest obsługiwane na poziomie bazy danych.
Modelowanie danych
Bazy danych Neo4j wykorzystują elastyczny model danych, podczas gdy model w relacyjnych bazach danych musi być opracowany na podstawie modelu logicznego. Dodatkowo, bazy danych NoSQL nie są odpowiednie dla architektur korporacyjnych.
Wydajność zapytań
Model Neo4j oferuje ogromną wydajność niezależnie od liczby i głębokości połączeń. Z drugiej strony, szybkość przetwarzania relacyjnych baz danych spada wraz ze wzrostem liczby wpisów danych. Ponadto, w bazach NoSQL relacje muszą być tworzone na poziomie aplikacji.
Język zapytań
W modelu Neo4j używany jest język Cypher, który jest natywnym językiem zapytań do grafów. W relacyjnych bazach danych używany jest język SQL, który zwiększa złożoność wraz ze wzrostem liczby złączeń. W przypadku modeli NoSQL używane są różne języki, ale żaden z nich nie jest dobrze opracowany do wyrażania relacji.
Obsługa transakcji
Transakcje ACID są obsługiwane zarówno w modelu Neo4j, jak i relacyjnym. Jeśli chodzi o bazy NoSQL, transakcje BASE okazują się zawodne dla relacji danych.
Przetwarzanie w skali
Baza danych Neo4j jest z natury skalowalna dla zapytań opartych na wzorcach. Relacyjne bazy danych skalują się poprzez replikację, ale nie są opłacalne. Bazy danych NoSQL są również skalowalne, ale integralność danych nie jest w nich godna zaufania.
Korzyści wynikające z zastosowania bazy danych Neo4j
Modele Neo4j są specjalnie zaprojektowane do obsługi znacznych ilości połączonych danych. Modele te zapewniają kilka głównych zalet, w tym następujące:
- Szybka wydajność.
Jest to jedna z największych zalet modeli grafowych. Wydajność relacyjnych baz danych nie jest wystarczająca wraz ze wzrostem liczby i głębokości relacji. Z drugiej strony, wydajność grafowych baz danych, takich jak bazy danych Neo4j, pozostaje wysoka, nawet jeśli ilość danych znacznie wzrośnie.
Zespół stojący za modelem Neo4j wydał ostatnio również bibliotekę. Biblioteka ta pozwala programistom na równoległe uruchamianie algorytmów grafowych na wielu miliardach węzłów i dziesiątkach miliardów relacji w ciągu kilku godzin. Mówiąc dokładniej, bazy danych Neo4j skalują się horyzontalnie. Oznacza to, że wydajność modelu nie zależy od wielkości bazy danych. Może przemierzać ogromne zbiory połączonych danych i oferuje funkcje baz danych klasy korporacyjnej, takie jak transakcje ACID i zautomatyzowane tworzenie kopii zapasowych lub odzyskiwanie danych.
- Elastyczność
Struktura i schemat modelu grafowego, takiego jak Neo4j, są łatwo dostosowywane do zmian w aplikacji, co czyni je bardzo elastyczną bazą danych. Można również łatwo uaktualnić strukturę danych bez szkody dla istniejącej funkcjonalności. Aktualizacja może być wykonana w dowolnym momencie, ponieważ struktura może ewoluować jednocześnie z aplikacją, dla której jest używana.
- Zarządzaj relacjami między danymi
Baza danych Neo4j umożliwia eksplorację różnych ścieżek i połączeń między danymi i odpytywanie ich w sposób jak najbardziej efektywny. Ponadto, można z łatwością pobierać z bazy danych skomplikowane dane, nawet jeśli są one silnie powiązane.
Przypadki użycia bazy danych Neo4j
Kolejną rzeczą, którą musimy wiedzieć o modelu grafowym Neo4j jest to, do czego możemy wykorzystać tę technologię przechowywania danych. Może się wydawać, że tę technologię można pozyskać do rozwiązania każdego problemu, ale prawda jest taka, że baza danych Neo4j również powinna być wykorzystywana wtedy, gdy jest to odpowiednie.
Model Neo4j jest używany tylko wtedy, gdy połączone dane mają największe znaczenie. Technologia ta podbiła już najbardziej popularne przypadki użycia, w tym wykrywanie oszustw, personalizację, zarządzanie siecią, grafy wiedzy i wiele innych.
Pomimo tego, kolejne pokolenie twórców wykresów inżynieruje przyszłość sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego z pomocą modeli takich jak Neo4j. Przyjrzyjmy się teraz kilku przypadkom użycia bazy danych Neo4j poniżej.
Zatrzymywanie pierścieni oszustw
Tradycyjne środki zapobiegania oszustwom koncentrują się głęboko na oddzielnych punktach danych, w tym kontach, osobach, urządzeniach lub adresach IP. Problem polega na tym, że współcześni przestępcy są w stanie uniknąć tych metod wykrywania, po prostu tworząc pierścienie oszustw z nierealnymi tożsamościami. Aby zapobiec takim ucieczkom, należy przyjrzeć się połączeniom, które łączą poszczególne punkty danych.
Chociaż żaden środek zapobiegania oszustwom nie jest doskonały, można wzmocnić ten proces poprzez analizę połączeń między poszczególnymi danymi. To właśnie tutaj model Neo4j przydaje się do wykrywania trudnych wzorców, których relacyjne bazy danych nie są w stanie odkryć.
Organizacje korporacyjne wykorzystują bazę danych Neo4j do zwiększenia swoich zdolności wykrywania oszustw, aby natychmiast zapobiegać różnym oszustwom finansowym, w tym oszustwom bankowym pierwszej kategorii, oszustwom w handlu elektronicznym, oszustwom związanym z kartami kredytowymi, oszustwom ubezpieczeniowym i oszustwom związanym z praniem pieniędzy.
Operacje sieciowe i informatyczne
Infrastruktury sieciowe i IT są niezwykle złożone i wymagają bazy danych zarządzania konfiguracją (CMDB), która znacznie wykracza poza relacyjne bazy danych. Graficzna baza danych CMDB Neo4j pomaga skorelować sieć, centrum danych i zasoby IT, upraszczając rozwiązywanie problemów, analizę wpływu i planowanie wydajności lub przestojów.
Grafowe bazy danych, takie jak Neo4j, umożliwiają połączenie narzędzi monitorujących i uzyskanie kluczowego wglądu w skomplikowane zależności pomiędzy różnymi operacjami sieciowymi lub centrum danych. Istnieją nieograniczone zastosowania wykresów w operacjach sieciowych i informatycznych.
Silniki rekomendacji
Silniki rekomendacji działające w czasie rzeczywistym muszą być w stanie skorelować dane dotyczące produktów, zapasów, klientów, dostawców, logistyki, a nawet nastrojów społecznych, aby działać najbardziej efektywnie. Ponadto powinny być w stanie natychmiast wychwycić wszelkie nowe zainteresowania w zależności od wizyty nowego klienta.
Kluczową technologią, która umożliwia silnikom rekomendacji takie działanie, są grafowe bazy danych, takie jak Neo4j. Szybko pozostawiają one w tyle tradycyjne relacyjne bazy danych i łączą ogromne ilości danych o klientach i produktach.
Aplikacje mediów społecznościowych
Bazy danych grafów społecznych, takie jak Neo4j, pomagają tworzyć innowacyjne sieci społeczne lub integrować obecne grafy społeczne z aplikacją przedsiębiorstwa. Prawda jest taka, że sieci mediów społecznościowych są już zbudowane z wykresów i relacji; wtedy, więc nie ma sensu zmieniać ich z wykresów na tabele, a następnie z powrotem.
Model danych, który może bezpośrednio odpowiadać modelowi domeny, pomoże zrozumieć bazę danych, lepiej się komunikować i ograniczyć niepotrzebną pracę. Neo4j przyspiesza działanie aplikacji sieci społecznościowej, zmniejszając czas potrzebny na modelowanie danych.
Zarządzanie tożsamością
Zarządzanie niezliczonymi rolami, grupami, produktami i autoryzacją w przedsiębiorstwie jest trudne. Dzięki Neo4j, można efektywnie śledzić wszystkie tożsamości i autoryzacje dostępu oraz dziedziczenia głęboko i szybko. Dzieje się tak, ponieważ wszystkie dane są połączone w Neo4j, zapewniając lepszy wgląd i kontrolę niż kiedykolwiek.
Telekomunikacja
Połączenia są podstawą telekomunikacji, a bazy danych grafów, takie jak Neo4j, są:
- Najlepszym wyborem do modelowania.
- Przechowywanie.
- Zapytania o wszystkie typy danych telekomunikacyjnych.
Neo4j umożliwia firmom szybką wydajność dzięki poprawieniu danych o połączeniach, niezależnie od tego, czy muszą zarządzać super skomplikowanymi strukturami sieci, różnymi liniami produktów i pakietami, czy też satysfakcją i utrzymaniem klienta na dzisiejszym, szeroko konkurencyjnym rynku.
Rząd
Wiele rządów wykorzystuje obecnie Neo4j i inne technologie grafowe do zwalczania przestępczości, zapobiegania terroryzmowi, zwiększania odpowiedzialności fiskalnej i zapewniania przejrzystości dla swoich obywateli. Te podejścia wymagają połączenia danych w różnych aplikacjach lub repozytoriach, co wymaga pracy dyskretnych działów. Dlatego elastyczny, skalowalny i wydajny model grafowy, taki jak Neo4j, jest niezbędny do szybkiego przetwarzania połączonych danych.
AI i analityka
Nowoczesne przedsiębiorstwa mają dziś do czynienia z niezwykle skomplikowanymi wyzwaniami i wymagają inteligentnych technologii. Neo4j w tym przypadku poprawia przewidywania, które umożliwiają podejmowanie lepszych decyzji i wprowadzanie innowacji. Wykorzystuje moc predykcyjną relacji i struktury sieciowej w bieżących danych, aby odpowiedzieć na trudne pytania i zwiększyć dokładność przewidywań.
Algorytmy grafów Neo4j znajdują istotne wzorce w strukturach globalnych i umożliwiają przewidywanie na podstawie wykresu za pomocą osadzania wykresów i szkolenia uczenia maszynowego baz danych wykresów wewnątrz obszaru roboczego analityki. W ten sposób przedsiębiorstwa mogą wzmocnić wysoce predykcyjne relacje i strukturę sieci, aby odpowiedzieć na niecodzienne pytania.
Organizacje wykorzystują wyniki algorytmów grafowych i funkcji predykcyjnych Neo4j do dalszej analizy, uczenia maszynowego lub wspierania systemów sztucznej inteligencji. Grafy generalnie wnoszą fantastyczną wartość do zaawansowanej analityki, uczenia maszynowego i AI.
Nauki przyrodnicze
Połączone dane masowo otaczają firmy pracujące w naukach przyrodniczych. Na przykład, biolodzy muszą zrozumieć powiązania między genami, białkami, komórkami, itp., a organizacje opieki zdrowotnej muszą mapować podróże pacjentów, aby zrozumieć postęp choroby. Dlatego firmy te używają Neo4j do analizy swoich połączonych danych, wcześniej niemożliwych bez wykresów.
Firmy z branży Life, w tym producenci chemiczni, firmy rolnicze, startupy biotechnologiczne i wiele innych, rozumieją prawdziwą wartość Neo4j i wykresów dla badań i rozwoju, prywatności i zgodności z przepisami, produkcji sprzętu medycznego, pacjentów, organizacji, itp.
Usługi finansowe
Usługi finansowe i banki muszą stale zwalczać przestępstwa finansowe, zapobiegać i reagować na cyberataki oraz zapewnić zgodność z aktualizowanymi przepisami. Aby to osiągnąć, wymagają bazy danych, która może szybko i łatwo znaleźć relacje między punktami danych. Neo4j wspomaga usługi finansowe i zapewnia im lepsze zarządzanie ryzykiem, zgodność z przepisami, niezawodną i bezpieczną strukturę IT, zwiększone doświadczenie klienta i wiele innych korzyści.
Najwięksi użytkownicy Neo4j na świecie
Obecnie, największe organizacje na świecie używają Neo4j do optymalizacji zarządzania niezliczonymi punktami danych. Neo4j jest wiodącym na świecie dostawcą skalowalnej technologii grafów, która pomaga 75 procentom firm z listy Fortune 100 usprawnić swoje aplikacje związane z danymi.
Największe branże i firmy wykorzystujące dziś technologię Neo4j są następujące:
- 7 z 10 największych na świecie sprzedawców detalicznych, takich jak eBay, ADEO i ATPCO
- 3 z 5 największych na świecie producentów samolotów, takich jak Airbus
- 8 z 10 największych na świecie firm ubezpieczeniowych, takich jak Bayerische i Allianz
- Wszystkie z 20 największych banków w Ameryce Północnej, takich jak JP Morgan, Citi, Chase i UBS
- 8 z 10 największych na świecie producentów samochodów, takich jak Volvo, Toyota i Daimler
- 3 z 5 największych na świecie hoteli, takich jak Marriott i AccorHotels
- 7 z 10 największych na świecie operatorów telekomunikacyjnych, takich jak Verizon, Orange, AT&T i Comcast.
Słowo końcowe
Nowoczesne aplikacje stają dziś przed wielkim wyzwaniem przetwarzania ogromnych ilości połączonych ze sobą danych, dlatego też masowo potrzebują wydajnej technologii, która pomoże im poradzić sobie z tym problemem. Technologia grafów Neo4j umożliwia tworzenie aplikacji, które są w stanie zapewnić wartościowy, działający w czasie rzeczywistym wgląd w połączone dane w celu ich dalszej analizy i podjęcia prawidłowych decyzji.
Załóżmy, że chcesz skorzystać z najnowszych osiągnięć w dziedzinie rozwoju urządzeń mobilnych i stron internetowych i włączyć do swoich aplikacji grafowe bazy danych, takie jak Neo4j. W takim przypadku, platforma bez kodu AppMaster jest tym, czego potrzebujesz. Platforma sprawnie umożliwia tworzenie aplikacji internetowych i mobilnych, i oczywiście jest backend, który jest najpotężniejszym backendem kodowania wizualnego w istnieniu.
