База данных Graph — это тип базы данных NoSQL, специально разработанный для хранения, управления и запроса сложных взаимосвязей данных более эффективным и семантическим способом, чем традиционные реляционные базы данных. Базы данных графов используют теорию графов, раздел математики, ориентированный на изучение связей между объектами, в качестве основного принципа моделирования данных и выполнения запросов. В базе данных графов данные представлены в виде узлов (сущностей) и ребер (отношений), которые вместе образуют структуру графа. Каждый узел представляет собой сущность, например человека или организацию, а каждое ребро представляет связь между двумя узлами, например «сотрудник» или «член». И узлы, и ребра могут иметь свойства, которые представляют собой пары ключ-значение, используемые для хранения дополнительной информации об объектах или отношениях.
В последние годы графовые базы данных приобрели значительную популярность благодаря их способности более естественно и эффективно обрабатывать сложные и взаимосвязанные данные, чем традиционные реляционные базы данных. Они особенно хорошо подходят для случаев использования, где отношения между объектами данных имеют решающее значение, таких как социальные сети, системы рекомендаций, графы знаний, обнаружение мошенничества и управление сетью. Согласно опросу, проведенному аналитической фирмой Gartner в 2020 году, внедрение графовых баз данных на предприятиях растет со среднегодовым темпом роста (CAGR) в 40%, и ожидается, что их будут использовать более 80% компаний. данные и аналитические проекты к 2025 году.
Одним из основных преимуществ графовых баз данных является их способность эффективно выполнять сложные запросы на основе отношений. Хотя реляционные базы данных также могут хранить и запрашивать связи между сущностями, для этого требуются дорогостоящие операции соединения, что может привести к проблемам с производительностью в крупномасштабных наборах данных. С другой стороны, в графовых базах данных отношения хранятся непосредственно как первоклассные сущности, что позволяет быстро перемещаться и выполнять запросы без необходимости выполнения дорогостоящих операций соединения. В результате графовые базы данных могут обеспечить на порядок большую производительность в определенных случаях использования по сравнению с реляционными базами данных.
Еще одним ключевым преимуществом графовых баз данных является их гибкость при моделировании данных. В отличие от реляционных баз данных, которые полагаются на фиксированную схему и требуют дорогостоящих модификаций схемы при изменении структур данных, графовые базы данных используют модели данных без схемы или с гибкой схемой. Это позволяет упростить и сделать более динамичным моделирование сложных и развивающихся структур данных, что делает их популярным выбором для современных, гибких и управляемых данными приложений. Более того, графовые базы данных могут легко интегрировать данные из различных источников и управлять ими благодаря встроенной поддержке семантического моделирования данных и выполнения запросов с использованием стандартных языков, таких как SPARQL или GraphQL.
На рынке доступно несколько популярных графовых систем управления базами данных (СУБД), как с открытым исходным кодом, так и коммерческих. Некоторые из известных графовых СУБД включают Neo4j, Amazon Neptune, Microsoft Azure Cosmos DB и JanusGraph. Эти системы предоставляют различные функции, такие как горизонтальная масштабируемость, высокая доступность, транзакции ACID, оптимизация запросов и поддержка нескольких языков запросов и API, отвечающих различным требованиям и вариантам использования.
В контексте no-code платформы AppMaster графовые базы данных могут стать ценным дополнением к спектру предлагаемых вариантов хранения и управления данными. Включив графовые базы данных в состав экосистемы AppMaster, клиенты могут легко создавать и развертывать приложения, которые работают со сложными взаимосвязанными данными, и получать выгоду от присущих графовым базам данных преимуществ, таких как эффективный запрос взаимосвязей и гибкое моделирование данных. Инструменты визуального моделирования данных AppMaster могут быть расширены для поддержки графовых структур данных, что позволяет пользователям легко проектировать узлы, ребра и свойства и управлять ими в своих приложениях. Кроме того, платформа может интегрироваться с популярными графовыми СУБД, чтобы обеспечить бесперебойное хранение данных, доступ к ним и выполнение запросов, а также предлагает поддержку стандартных языков графовых запросов, таких как GraphQL или Cypher.
Таким образом, графовая база данных — это специализированный тип базы данных NoSQL, специально разработанный для эффективной и семантической обработки сложных, взаимосвязанных данных. Используя теорию графов в качестве основы для моделирования данных и выполнения запросов, графовые базы данных в определенных случаях использования обеспечивают значительные преимущества в производительности и гибкости по сравнению с традиционными реляционными базами данных. Поскольку графовые базы данных продолжают получать распространение во всех отраслях, включение возможностей графовых баз данных в такие платформы, как AppMaster, может предоставить пользователям более полный и мощный набор инструментов управления данными и позволить разрабатывать продвинутые приложения, управляемые данными.
