База данных графов, по своей сути, представляет собой тип базы данных NoSQL , предназначенный для моделирования, хранения и извлечения сложных и взаимосвязанных структур данных, известных как «графы». В рамках этой парадигмы объекты данных часто называют «узлами», которые поддерживают отношения с другими узлами, обозначаемыми как «ребра». В отличие от традиционных реляционных баз данных, в которых таблицы структурированы с предопределенными столбцами и фиксированными отношениями, графовые базы данных используют гибкость графовой модели для обеспечения более сложных и динамических отношений, предлагая значительно разнообразные измерения для проектирования базы данных и запросов.
Истоки и обоснование
Концепция графовых баз данных не совсем нова, но их популярность резко возросла за последнее десятилетие, особенно по мере того, как стали более распространенными варианты использования, связанные с социальными сетями, механизмами рекомендаций, обнаружением мошенничества и даже биоинформатикой. Согласно исследованию Forrester Research, с 2017 по 2020 год число пользователей графовых баз данных выросло на 210 %.
Этот всплеск можно в значительной степени объяснить необходимостью моделирования сложных и часто многогранных взаимосвязей, которые традиционные реляционные базы данных, несмотря на их сильные стороны, с трудом представляют эффективно. Например, в то время как в реляционной базе данных может потребоваться несколько объединений для отображения связи между несколькими таблицами, графовая база данных может зафиксировать это в единой унифицированной структуре, упрощая сложные обходы и запросы.
Основные компоненты
- Узлы: представляют объекты. Например, в социальной сети узлы могут представлять пользователей, сообщения или комментарии.
- Ребра: обозначают отношения между узлами. Используя ту же аналогию с социальными сетями, края могут изображать дружбу, лайки или перепосты.
- Свойства: дополнительные метаданные или атрибуты, связанные с узлами и ребрами. Пользовательский узел может иметь такие свойства, как «имя» или «дата рождения».
Преимущества
Выбор графовой базы данных дает несколько преимуществ:
- Гибкость: позволяет легко добавлять новые отношения или типы данных без реструктуризации.
- Производительность: более быстрый обход отношений по мере роста данных. Примечательным примером использования является функция LinkedIn «Люди, которых вы можете знать», которая эффективно использует графовую модель.
- Расширенная аналитика. Облегчает сложные алгоритмы, такие как кратчайший путь, плотность сети или централизованность, для более эффективного принятия решений.
Графические базы данных и AppMaster
Учитывая всесторонние возможности AppMaster, включение совместимости с графовой базой данных было бы многообещающим дополнением, особенно при работе со сложной логикой приложения. AppMaster , как мощная платформа no-code, направлена на оптимизацию разработки серверных, веб-приложений и мобильных приложений. Основная сила платформы заключается в ее способности позволять клиентам визуально создавать модели данных, бизнес-процессы и endpoints, не углубляясь в сложное кодирование.
В настоящее время приложения AppMaster могут легко интегрироваться с любой базой данных, совместимой с Postgresql, в качестве основной базы данных. Однако присущая приложениям AppMaster масштабируемость и адаптируемость — благодаря бэкэнд-приложениям, сгенерированным Go — указывает на потенциал графовых баз данных, расширяющих эту экосистему.
Представьте себе интеграцию графической базы данных с AppMaster BP Designer: пользователи могут визуально создавать и развертывать сложные графовые модели, разгадывая более сложную бизнес-логику или используя возможности графических баз данных для рекомендаций в реальном времени и интеграции с социальными сетями.
Соображения по реализации
Тем не менее, хотя синергия между AppMaster и графическими базами данных заманчива, следует учитывать следующие моменты:
- Кривая обучения. Графические базы данных по своей природе требуют отказа от традиционного мышления SQL. AppMaster, будучи удобной платформой, должен обеспечить интуитивную интеграцию.
- Оптимизация: Учитывая, что AppMaster гордится тем, что создает приложения без технических задолженностей, интеграцию следует оптимизировать, чтобы избежать ловушек, связанных с графами, таких как «суперузлы» или сложные циклические зависимости.
- Масштабируемость. Одной из отличительных черт AppMaster является его мастерство в обработке вариантов использования с высокой нагрузкой. Это должно оставаться бескомпромиссным, поскольку базы данных графов становятся частью системы.
