Zasadniczo baza danych wykresów jest typem bazy danych NoSQL przeznaczonej do modelowania, przechowywania i pobierania złożonych i wzajemnie powiązanych struktur danych, zwanych „wykresami”. W ramach tego paradygmatu jednostki danych są często określane jako „węzły”, które utrzymują relacje z innymi węzłami, określanymi jako „krawędzie”. W przeciwieństwie do tradycyjnych relacyjnych baz danych, w których tabele mają strukturę z predefiniowanymi kolumnami i stałymi relacjami, grafowe bazy danych wykorzystują elastyczność modelu grafowego, aby umożliwić tworzenie bardziej skomplikowanych i dynamicznych relacji, oferując znacznie zróżnicowany wymiar projektowania baz danych i zapytań.
Geneza i uzasadnienie
Koncepcja grafowych baz danych nie jest całkiem nowa, ale ich popularność wzrosła w ciągu ostatniej dekady, zwłaszcza gdy przypadki użycia obejmujące sieci społecznościowe, silniki rekomendacji, wykrywanie oszustw, a nawet bioinformatykę stały się bardziej powszechne. Według badania przeprowadzonego przez firmę Forrester Research, w latach 2017-2020 nastąpił znaczny wzrost o 210%.
Ten wzrost można w dużej mierze przypisać konieczności modelowania skomplikowanych i często wielopłaszczyznowych relacji, które tradycyjne relacyjne bazy danych, pomimo swoich mocnych stron, mają trudności z efektywnym przedstawieniem. Na przykład, podczas gdy relacyjna baza danych może wymagać wielu połączeń w celu zobrazowania połączenia między wieloma tabelami, baza danych wykresów może uchwycić to w jednej, ujednoliconej strukturze, dzięki czemu złożone przechodzenie i zapytania są bardziej usprawnione.
Podstawowe komponenty
- Węzły: reprezentują jednostki. Na przykład w sieci społecznościowej węzły mogą reprezentować użytkowników, posty lub komentarze.
- Krawędzie: oznaczają relacje między węzłami. Korzystając z tej samej analogii do mediów społecznościowych, krawędzie mogą przedstawiać przyjaźnie, polubienia lub udostępnienia.
- Właściwości: Dodatkowe metadane lub atrybuty powiązane z węzłami i krawędziami. Węzeł użytkownika może mieć właściwości, takie jak „imię” lub „data urodzenia”.
Zalety
Wybór bazy danych wykresów wiąże się z kilkoma zaletami:
- Elastyczność: pozwala na łatwe dodawanie nowych relacji lub typów danych bez restrukturyzacji.
- Wydajność: Szybsze przechodzenie między relacjami w miarę wzrostu danych. Godnym uwagi przypadkiem użycia jest funkcja LinkedIn „Ludzie, których możesz znać”, która skutecznie wykorzystuje model wykresu.
- Zaawansowana analiza: Ułatwia złożone algorytmy, takie jak najkrótsza ścieżka, gęstość sieci lub centralność, w celu lepszego podejmowania decyzji.
Grafowe bazy danych i AppMaster
Biorąc pod uwagę wszechstronne możliwości AppMaster, włączenie kompatybilności z bazą danych grafów byłoby obiecującym dodatkiem, zwłaszcza w przypadku zaawansowanej logiki aplikacji. AppMaster , jako potężna platforma no-code, ma na celu usprawnienie tworzenia aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych. Podstawowa siła platformy polega na możliwości umożliwienia klientom wizualnego tworzenia modeli danych, procesów biznesowych i endpoints bez zagłębiania się w skomplikowane kodowanie.
W tej chwili aplikacje AppMaster mogą bezproblemowo integrować się z dowolną bazą danych kompatybilną z Postgresql jako podstawową bazą danych. Jednak wrodzona skalowalność i zdolność adaptacji aplikacji AppMaster — dzięki aplikacjom zaplecza generowanym przez Go — wskazuje na potencjał grafowych baz danych, które mogą rozszerzyć ten ekosystem.
Wyobraź sobie integrację bazy danych wykresów z BP Designer AppMaster: użytkownicy mogą wizualnie tworzyć i wdrażać zaawansowane modele wykresów, odkrywać bardziej skomplikowaną logikę biznesową lub wykorzystywać moc baz danych wykresów do rekomendacji w czasie rzeczywistym i integracji z sieciami społecznościowymi.
Uwagi dotyczące wdrażania
Niemniej jednak, chociaż synergia między bazami danych AppMaster i grafów jest kusząca, należy pamiętać o kilku kwestiach:
- Krzywa uczenia się: Grafowe bazy danych z natury wymagają odejścia od konwencjonalnego sposobu myślenia SQL. AppMaster, będąc platformą przyjazną dla użytkownika, musiałby zapewnić intuicyjną integrację.
- Optymalizacja: Biorąc pod uwagę, że AppMaster szczyci się generowaniem aplikacji pozbawionych długu technicznego, integracja powinna zostać zoptymalizowana, aby uniknąć pułapek związanych z grafami, takich jak „superwęzły” lub złożone zależności cykliczne.
- Skalowalność: Jedną z cech charakterystycznych AppMaster jest jego sprawność w obsłudze przypadków użycia o dużym obciążeniu. To musi pozostać bezkompromisowe, ponieważ bazy danych wykresów stają się częścią systemu.
