База данных является одним из наиболее важных разделов приложения. Базы данных могут хранить информацию и повышать общую производительность программного обеспечения. Вот почему выбор подходящей базы данных для вашего проекта имеет решающее значение.
Сегодня популярность графовых баз данных значительно возрастает. По оценкам, объем рынка графовых баз данных вырастет с 821,8 млн долларов в 2018 году до 2,5 млрд долларов к 2023 году . Все больше и больше компаний понимают, что реальная сила заключается не в самих данных, а в том, как они связаны между собой.
Многие приложения работают с реляционными базами данных , такими как MySQL и PostgreSQL. Несмотря на свои преимущества, реляционные базы данных вряд ли могут обрабатывать бесчисленные объемы связанных данных. Вот почему нереляционные базы данных, такие как Neo4j, оптимизированы, чтобы помочь вам создавать высокопроизводительные и масштабируемые приложения, которые легко используют бесчисленные объемы подключенных данных. Не многие разработчики знают о возможностях графовых баз данных и Neo4j. В этой статье мы расскажем все о Neo4j и его возможностях.
Концепции и принципы баз данных Neo4j
Прежде чем подробно обсудить роль базы данных Neo4j в реальных проектах, вам необходимо узнать о том, как работает эта технология, для каких бизнес-целей вы можете ее использовать, а также о различиях между Neo4j и другими базами данных.
Графовые базы данных: лучшее решение для обработки соединенных данных
Все в мире имеет соединения. Возьмем, к примеру, наш внутренний круг друзей и семьи. Каждый член семьи соединён друг с другом. Представьте, что все данные, объясняющие отношения между участниками круга, хранятся в одном месте. Затем вы можете брать любые данные, не беспокоясь о других соединениях.
Вот как работает графовая база данных, такая как Neo4j. Базы данных Graph — это базы данных NoSQL, которые могут хранить, отображать и запрашивать связи между данными. Элементы в графовой базе данных могут соединяться друг с другом любым возможным способом.
Графовая база данных, такая как Neo4j, является лучшим решением для обработки больших объемов соединённых данных. Эти базы данных глубоко сосредоточены на отношениях и хранят уже подключенные данные, в отличие от любых других доступных технологий хранения и управления данными. Вот почему графовые базы данных являются наиболее эффективной технологией для быстрой обработки большого количества соединённых данных.
Реляционные базы данных и нереляционные базы данных
Разработчики, которые на протяжении всей своей карьеры работали только с реляционными базами данных, наверняка зададутся вопросом: «Какой смысл использовать нереляционные модели, такие как Neo4j?»
При использовании реляционных баз данных все кажется простым и понятным. Несмотря на это, есть некоторые существенные недостатки в использовании этих баз данных, о которых вы должны знать:
- Ограниченный объем: реляционные базы данных плохо оптимизированы для обработки больших объемов данных.
- Скорость: реляционные хранилища не работают быстро, когда им нужно обрабатывать огромное количество операций.
- Отсутствие отношений: хранилища реляционных данных ограничены описанием только стандартных отношений, включая отношения «один к одному», «один ко многим» и «многие ко многим».
- Разнообразие: реляционные базы данных неэффективны при работе с большими двоичными и полуструктурированными данными (JSON и XML).
- Масштабируемость: горизонтальное масштабирование неэффективно для реляционных баз данных.
Для решения всех этих проблем и ограничений были разработаны различные нереляционные базы данных, такие как Neo4j. Однако в большинстве из них отсутствуют отношения, возникающие из-за соединения фрагментов данных друг с другом посредством ссылок (аналогично внешним ключам в реляционной модели). Ссылки усложняют процесс запроса данных, особенно связанных данных, поскольку они изо всех сил стараются описать отношения между сущностями.
Графовая база данных Neo4j
Графовые базы данных, такие как Neo4j, в основном основаны на математической теории графов. Графы — это структуры, состоящие из двух основных параметров: вершин и ребер.
Вершины представляют объекты, а ребра показывают соединения между вершинами. Ребра могут иметь числовые значения, которые называются «весом».
Разработчики могут использовать эти структуры для моделирования сценариев, определяемых отношениями. Например, простая графовая база данных позволяет разработчикам моделировать социальную сеть, состоящую из пользователей в качестве узлов и отношений, которые являются связями между пользователями.
Neo4j имеет тенденцию показывать концепцию теории графов по-своему. Чтобы узнать как именно, нам нужно взглянуть на модель Neo4j ниже.
Основные компоненты базы данных Neo4j
Модель Neo4j в основном состоит из следующих основных компонентов:
- Узлы (эквивалентны вершинам в теории графов): основные элементы данных (например, Джек или другие члены дружеского круга), которые связаны отношениями. Узлы могут иметь метки и свойства.
- Отношения (эквивалентно ребрам в теории графов): описывает соединения между узлами и соединяет их вместе (например, Джек «женат» на Джейн). Отношения могут иметь одно или несколько свойств.
- Метки: представляют роль узлов (например, Джейн — это «человек»). Метки используются для группировки узлов. У каждого узла может быть несколько меток. Метки также индексируются для ускорения процесса поиска узлов в графе.
- Свойства: атрибуты узлов и отношений, включающих пары имен или значений.
База данных Neo4j позволяет хранить данные в виде пар ключ-значение, это означает, что свойства могут иметь любое значение (строка, число или логическое значение). Структура данных графа может показаться сложной на первый взгляд, но при более детальном изучении всё становится просто и понятно. Для наглядного примера взгляните на изображение ниже в качестве примера модели данных графа в Neo4j:
В этой простой модели два основных узла — это Алиса и Боб. Они связаны друг с другом отношениями. Оба узла имеют одинаковую метку «Человек». В этой модели только узлу Боба были заданы некоторые свойства; однако в графовой модели Neo4j каждый узел и связь могут содержать свойства.
Людям легко интерпретировать модель Neo4j, поскольку она интуитивно понятна. Правда в том, что человеческий мозг почти не думает на основе таблиц и строк и склонен думать об абстрактных объектах и связях. Другими словами, все, что вы можете нарисовать на листе бумаги, можно изобразить с помощью графиков и превратить в модель Neo4j.
Neo4j в сравнении с реляционными базами и NoSQL
Теперь, когда мы знаем основы базы данных Neo4j и графовой модели данных, вам может быть интересно узнать о разнице между базой данных Neo4j и реляционными хранилищами данных. Хотя Neo4j входит в список инструментов NoSQL, он все же отличается от других баз данных NoSQL. Для этого важно знать различия между базой данных Neo4j и другими реляционными и нереляционными базами данных.
Хранилище данных
В случае хранения данных база данных Neo4j использует структуру хранения графа. Реляционные базы данных используют фиксированные, предопределенные таблицы, состоящие из строк и столбцов. Кроме того, базы данных NoSQL используют подключенное хранилище данных, которое не поддерживается на уровне базы данных.
Моделирование данных
Базы данных Neo4j используют гибкую модель данных, в то время как модель реляционных баз данных должна разрабатываться на основе логической модели. Кроме того, базы данных NoSQL не подходят для корпоративных архитектур.
Производительность запроса
Модель Neo4j предлагает потрясающую производительность независимо от количества и глубины подключений. С другой стороны, скорость обработки реляционных баз данных снижается по мере роста количества записей данных. Кроме того, отношения должны создаваться на уровне приложения в базах данных NoSQL.
Язык запросов
Язык шифрования используется в модели Neo4j, которая является родным языком запросов к графам. Язык SQL используется в реляционных базах данных, что увеличивает сложность по мере роста числа объединений. В случае моделей NoSQL используются разные языки, но ни один из них не разработан должным образом для выражения отношений.
Поддержка сделки
Транзакции ACID поддерживаются как в Neo4j, так и в реляционной модели. Говоря о базах данных NoSQL, транзакции BASE показали свою ненадёжность в отношениях с данными.
Масштабируемость
База данных Neo4j изначально масштабируема для запросов на основе шаблонов. Реляционные базы данных масштабируются за счет репликации, но нерентабельны. Базы данных NoSQL также являются масштабируемыми, но целостность данных в них не заслуживает доверия.
Преимущества базы данных Neo4j
Модели Neo4j специально разработаны для обработки значительных объемов подключенных данных. Эти модели обладают некоторыми основными преимуществами, в том числе:
- Высокая производительность
Это одно из самых больших преимуществ графовых моделей. Производительность реляционных баз данных недостаточна по мере увеличения количества и глубины связей. С другой стороны, производительность графовых баз данных, таких как базы данных Neo4j, остается высокой даже при значительном увеличении объема данных.
Команда, стоящая за моделью Neo4j, также недавно выпустила библиотеку. Библиотека позволяет разработчикам запускать графовые алгоритмы параллельно на многих миллиардах узлов и десятках миллиардов отношений за пару часов. Базы данных Neo4j масштабируются горизонтально. Это означает, что производительность модели не зависит от размера базы данных и может обрабатывать огромные наборы подключенных данных. Также предлагает функции корпоративной базы данных, такие как транзакции ACID и автоматическое резервное копирование или восстановление.
- Гибкость
Структура и схема графовой модели, такой как Neo4j, легко настраиваются в соответствии с вариантами приложения, что делает Neo4j очень гибкой базой данных. Вы также можете легко обновить структуру данных без ущерба для существующей функциональности. Обновление можно выполнить в любое время, поскольку структура может развиваться одновременно с приложением, для которого она используется.
- Управление отношениями между данными
База данных Neo4j позволяет исследовать различные пути и связи между данными и максимально эффективно запрашивать их. Кроме того, вы можете легко извлекать сложные данные из базы данных, даже если они сильно связаны.
Варианты использования базы данных Neo4j
Следующее, что нам нужно знать о графовой модели Neo4j, — это то, для чего мы можем использовать эту технологию. Может показаться, что её можно использовать для решения любой проблемы, но правда в том, что база данных Neo4j должна использоваться, когда она подходит.
Модель Neo4j используется только тогда, когда подключенные данные имеют наибольшее значение. Эта технология уже завоевала самые популярные варианты использования, включая обнаружение мошенничества, персонализацию, управление сетью и многое другое.
Следующее поколение разработчиков графов проектирует будущее искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью таких моделей, как Neo4j. Теперь давайте рассмотрим несколько вариантов использования базы данных Neo4j ниже.
Прекращение мошенничества
Традиционные меры по предотвращению мошенничества сосредоточены на отдельных точках данных, включая учетные записи, отдельных лиц, устройства или IP-адреса. Проблема здесь в том, что современные преступники сегодня могут избежать этих методов обнаружения, просто создавая мошеннические сети с ненастоящими личностями. Чтобы предотвратить это, необходимо смотреть на связи, которые связывают отдельные точки данных.
Хотя нет идеальных мер по предотвращению мошенничества, вы можете улучшить процесс, проанализировав связи между отдельными данными. Именно здесь модель Neo4j пригодится для обнаружения сложных шаблонов, которые с трудом могут быть обнаружены реляционными базами данных.
Корпоративные организации используют базу данных Neo4j для расширения своих возможностей по обнаружению мошенничества и немедленного предотвращения различных финансовых махинаций, включая банковское мошенничество, мошенничество в электронной коммерции, мошенничество с кредитными картами, страховое мошенничество и мошенничество с отмыванием денег.
Сеть и ИТ-операции
Сетевые и ИТ-инфраструктуры чрезвычайно сложны и требуют базы данных управления конфигурацией (CMDB), которая выходит далеко за рамки реляционных баз данных. База данных Neo4j CMDB помогает сопоставить вашу сеть, центр обработки данных и ИТ-активы, чтобы упростить устранение неполадок, анализ воздействия и планирование емкости или простоев.
Графовые базы данных, такие как Neo4j, позволяют подключать инструменты мониторинга и получать важную информацию о сложных отношениях между различными операциями сети или центра обработки данных. Существует неограниченное количество вариантов использования их в ИТ-операциях.
Рекомендательные системы
Механизмы рекомендаций в реальном времени должны иметь возможность сопоставлять данные о продуктах, запасах, клиентах, поставщиках, логистике и даже социальных настроениях, чтобы работать наиболее эффективно. Кроме того, они должны иметь возможность мгновенно улавливать любые новые интересы в зависимости от визита нового клиента.
Ключевой технологией, которая позволяет механизмам рекомендаций делать это, являются графовые базы данных. Neo4j быстро оставляет позади традиционные реляционные базы данных и объединяет огромные объемы данных о клиентах и продуктах.
Приложения для социальных сетей
Базы данных социальных графов, такие как Neo4j, помогают создавать инновационные социальные сети или интегрировать текущие социальные графы в корпоративное приложение. Правда в том, что социальные сети уже построены на графиках и отношениях поэтому нет смысла менять их с графиков на таблицы и обратно.
Модель данных, которая может напрямую соответствовать модели вашей предметной области, поможет вам понять вашу базу данных, улучшить взаимодействие и сократить ненужную работу. Neo4j ускоряет работу вашего приложения социальной сети, сокращая время, необходимое для моделирования данных.
Управление идентификацией
Управлять бесчисленными группами, продуктами и авторизацией на предприятии сложно. С Neo4j вы можете эффективно и быстро отслеживать все авторизации и наследования личности и доступа. Это связано с тем, что все данные взаимосвязаны в Neo4j, что дает вам лучшее понимание и контроль, чем когда-либо.
Телекоммуникации
Связь являются основой телекоммуникаций, а графовые базы данных, такие как Neo4j, являются:
- Лучшим выбором для моделирования.
- Лучшим выбором для хранения.
- Поддерживают запросы всех типов телекоммуникационных данных.
Neo4j позволяет предприятиям работать быстрее, постоянно улучшая свои данные.
Правительство
Многие государственные структуры в настоящее время используют Neo4j и другие графические технологии для борьбы с преступностью, предотвращения терроризма, повышения финансовой ответственности и обеспечения прозрачности для своих граждан. Им нужны данные для связи между различными приложениями или репозиториями, которые требуются для работы отдельных отделов. Вот почему для быстрой обработки взаимосвязанных данных необходима гибкая, масштабируемая и мощная графовая модель, такая как Neo4j.
ИИ и аналитика
Neo4j улучшает прогнозы, что делает возможными более эффективные решения и инновации. Neo4j включает в себя прогностическую силу отношений и сетевой структуры в текущих данных, чтобы отвечать на сложные вопросы и повышать точность прогнозов.
Алгоритмы графа Neo4j находят важные закономерности в глобальных структурах и делают прогнозы относительно графа возможными с помощью встраивания графа и обучения машинному обучению базы данных графа внутри рабочей области аналитики. Именно так предприятия могут улучшить отношения с высокой степенью прогнозируемости и сетевую структуру, чтобы отвечать на необычные вопросы.
Организации используют результаты графовых алгоритмов и прогностических функций Neo4j для дальнейшего анализа, машинного обучения или поддержки систем искусственного интеллекта. Как правило, графики приносят фантастическую пользу расширенной аналитике, машинному обучению и искусственному интеллекту.
Науки о жизни
Взаимосвязанные данные массово окружают компании, работающие в области наук о жизни. Например, биологам необходимо понимать связи между генами, белками, клетками и т. д., а организациям здравоохранения необходимо картировать пути пациентов, чтобы понять прогрессирование болезни. Вот почему эти компании используют Neo4j для анализа подключенных данных, что раньше было невозможно без графов.
Страховые компании, в том числе производители химикатов, сельскохозяйственные компании, биотехнологические стартапы и многие другие, понимают реальную ценность Neo4j и графов для исследований и разработок, конфиденциальности и соблюдения нормативных требований, производства медицинского оборудования, пациентов, организаций и т. д.
Финансовые услуги
Финансовые службы и банки должны постоянно бороться с финансовыми преступлениями, предотвращать кибератаки и реагировать на них, а также обеспечивать соблюдение обновлений. Для этого им требуется база данных, которая может легко и быстро находить взаимосвязи между точками данных. Neo4j помогает финансовым службам и предоставляет им лучшее управление рисками, соблюдение нормативных требований, надежную и безопасную ИТ-структуру, улучшенный клиентский опыт и многие другие преимущества.
Крупнейшие пользователи Neo4j в мире
Сегодня крупнейшие организации в мире используют Neo4j для оптимизации управления своими бесчисленными данными. Neo4j — ведущий мировой поставщик масштабируемых графовых технологий, который помогает 75% компаний из списка Fortune 100 улучшать свои подключенные приложения для работы с данными.
На сегодняшний день крупнейшими отраслями и компаниями, использующими технологию Neo4j, являются:
- 7 из 10 крупнейших ритейлеров мира, таких как eBay, ADEO и ATPCO
- 3 из 5 крупнейших производителей самолетов в мире, таких как Airbus
- 8 из 10 крупнейших страховых компаний мира, таких как Bayerische и Allianz
- Все 20 крупнейших банков Северной Америки, такие как JP Morgan, Citi, Chase и UBS
- 8 из 10 крупнейших мировых автопроизводителей, таких как Volvo, Toyota и Daimler
- 3 из 5 лучших отелей мира, таких как Marriott и AccorHotels
- 7 из 10 крупнейших телекоммуникационных компаний мира, таких как Verizon, Orange, AT&T и Comcast
Заключение
Современные приложения сегодня сталкиваются с серьезной проблемой обработки огромных объемов связанных данных, поэтому они остро нуждаются в эффективных технологиях, которые помогут им справиться с этой проблемой. Графовая технология Neo4j позволяет создавать приложения, способные в режиме реального времени предоставлять полезную информацию о связанных данных для дальнейшего анализа и принятия правильных решений.
Если вы хотите использовать новейшие достижения в мобильной и веб-разработке и включить графовые базы данных, такие как Neo4j, в свои приложения. В таком случае платформа no-code AppMaster — это то, что вам нужно. Платформа позволяет эффективно создавать веб-приложения и мобильные приложения, и, конечно же, есть backend, который является самым мощным из существующих платформ визуального программирования .
