ฐานข้อมูลเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของแอปพลิเคชัน ฐานข้อมูลสามารถจัดเก็บข้อมูลและเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของซอฟต์แวร์ได้ นั่นคือเหตุผล ที่การเลือกฐานข้อมูลที่เหมาะสม สำหรับโครงการของคุณเป็นสิ่งสำคัญ
ทุกวันนี้ ความนิยมของฐานข้อมูลกราฟเพิ่มสูงขึ้นอย่างมาก ขนาดตลาดฐานข้อมูลกราฟคาดว่าจะเพิ่มขึ้น จาก 821.8 ล้านดอลลาร์ในปี 2561 เป็น 2.5 พันล้านดอลลาร์ในปี 2566 บริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เข้าใจว่าพลังที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่ตัวข้อมูล แต่อยู่ที่การเชื่อมต่อข้อมูล
แอปพลิเคชันจำนวนมากทำงานร่วมกับ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เช่น MySQL และ PostgreSQL แม้จะมีประโยชน์มากมาย แต่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แทบจะไม่สามารถจัดการกับข้อมูลที่เชื่อมต่อได้จำนวนนับไม่ถ้วน นั่นคือเหตุผลที่ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ เช่น Neo4j ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชันประสิทธิภาพสูงและปรับขนาดได้ ซึ่งใช้ข้อมูลที่เชื่อมต่อจำนวนนับไม่ถ้วนได้อย่างง่ายดาย มีนักพัฒนาไม่มากที่รู้เกี่ยวกับความสามารถของฐานข้อมูลกราฟและ Neo4j ในบทความนี้ เราจะอธิบายทุกอย่างเกี่ยวกับ Neo4j และความสามารถของมัน
แนวคิดและหลักการของฐานข้อมูล Neo4j
ก่อนที่จะพูดถึงบทบาทของฐานข้อมูล Neo4j ในโครงการจริงอย่างละเอียด คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับวิธีการทำงานของเทคโนโลยีนี้ วัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่คุณสามารถใช้ได้ และความแตกต่างระหว่าง Neo4j และฐานข้อมูลอื่นๆ
ฐานข้อมูลกราฟ: ทางออกที่ดีที่สุดสำหรับการจัดการข้อมูลที่เชื่อมต่อ
ทุกสิ่งในโลกเชื่อมต่อกัน ยกตัวอย่างวงในของเพื่อนและครอบครัว ทุกคนมีความเกี่ยวข้องกับผู้อื่นในรูปแบบต่างๆ ลองนึกภาพว่าข้อมูลทั้งหมดที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างสมาชิกในแวดวงถูกเก็บไว้ในที่เดียว จากนั้น คุณสามารถรับข้อมูลใดๆ โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการเชื่อมต่ออื่นๆ
นี่คือการทำงานของ ฐานข้อมูล กราฟเช่น Neo4j ฐานข้อมูลแบบกราฟคือฐานข้อมูล NoSQL ที่สามารถจัดเก็บ แมป และสอบถามความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลได้ องค์ประกอบในฐานข้อมูลกราฟสามารถเชื่อมต่อกันได้ในทุกวิถีทาง
ฐานข้อมูลแบบกราฟอย่าง Neo4j เป็นทางออกที่ดีที่สุดสำหรับการจัดการข้อมูลที่เชื่อมต่อจำนวนมาก ฐานข้อมูลเหล่านี้เน้นที่ความสัมพันธ์อย่างลึกซึ้งและจัดเก็บข้อมูลที่เชื่อมต่ออยู่แล้ว ซึ่งแตกต่างจากเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลและการจัดการอื่น ๆ ที่มีอยู่ นั่นคือเหตุผลที่ฐานข้อมูลกราฟเป็นเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการจัดการข้อมูลที่เชื่อมต่อจำนวนนับไม่ถ้วนได้อย่างรวดเร็ว
ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์
นักพัฒนาที่เคยทำงานเฉพาะกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ตลอดอาชีพการงานของพวกเขาจะมีคำถามนี้อยู่ในใจอย่างแน่นอน "อะไรคือประเด็นของการใช้แบบจำลองที่ไม่สัมพันธ์กันเช่น Neo4j"
เมื่อใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ทุกอย่างดูราบรื่นและชัดเจน แม้ว่าจะมีข้อเสียที่สำคัญบางประการในการใช้ฐานข้อมูลเหล่านี้ซึ่งคุณต้องระวัง:
- ปริมาณจำกัด : ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก
- ความเร็ว : ร้านค้าเชิงสัมพันธ์ไม่เร็วเมื่อต้องประมวลผลการอ่านและเขียนจำนวนมาก
- ขาดความสัมพันธ์ : การจัดเก็บข้อมูลเชิงสัมพันธ์ถูกจำกัดให้อธิบายความสัมพันธ์มาตรฐานเท่านั้น ซึ่งรวมถึงความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อหนึ่ง แบบหนึ่งต่อกลุ่ม และแบบกลุ่มต่อกลุ่ม
- ความ หลากหลาย : ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แทบจะไม่ยืดหยุ่นเมื่อประมวลผลประเภทของข้อมูลที่ไม่สามารถอธิบายได้โดยใช้โมเดลสคีมา นอกจากนั้น ฐานข้อมูลเหล่านี้ไม่มีประสิทธิภาพเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลไบนารีขนาดใหญ่และกึ่งโครงสร้าง (JSON และ XML)
- ความสามารถใน การปรับขนาด : การปรับขนาดแนวนอนไม่มีประสิทธิภาพสำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
เพื่อจัดการกับปัญหาและข้อจำกัดเหล่านี้ ฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กัน เช่น Neo4j ได้รับการพัฒนาขึ้น อย่างไรก็ตาม ส่วนใหญ่ขาดความสัมพันธ์ที่เกิดจากการเชื่อมโยงชิ้นส่วนของข้อมูลระหว่างกันผ่านการอ้างอิง (คล้ายกับคีย์นอกในโมเดลเชิงสัมพันธ์) การอ้างอิงทำให้กระบวนการสืบค้นข้อมูลยากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลที่เชื่อมต่อ เนื่องจากพวกเขาพยายามอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีอย่างหนัก
ฐานข้อมูลกราฟ Neo4j
ฐานข้อมูลกราฟเช่น Neo4j นั้นใช้ทฤษฎีกราฟเป็นหลัก ซึ่งเป็นทฤษฎีทางคณิตศาสตร์ กราฟคือโครงสร้างที่ประกอบด้วยพารามิเตอร์หลัก 2 ตัว ได้แก่ จุดยอดและขอบ
จุดยอดเป็นตัวแทนของหน่วยงานเช่นบุคคลหรือสิ่งของในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ขอบยังแสดงการเชื่อมต่อระหว่างจุดยอด ขอบสามารถมีค่าตัวเลขที่เรียกว่า "น้ำหนัก"
นักพัฒนาสามารถใช้โครงสร้างเหล่านี้เพื่อสร้างแบบจำลองสถานการณ์ที่กำหนดโดยความสัมพันธ์ ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูลกราฟอย่างง่ายช่วยให้นักพัฒนาสร้างแบบจำลองเครือข่ายโซเชียลที่ประกอบด้วยผู้ใช้เป็นโหนดและความสัมพันธ์ที่เชื่อมต่อระหว่างผู้ใช้ อีกตัวอย่างหนึ่งอาจเป็นเครือข่ายถนนที่เมือง เมือง หรือหมู่บ้านเป็นจุดยอด และในทางกลับกัน ถนนเป็นขอบที่เชื่อมจุดยอดด้วยน้ำหนักซึ่งระบุระยะทาง
Neo4j มีแนวโน้มที่จะแสดงแนวคิดของทฤษฎีกราฟในแบบของตัวเอง เราต้องดูที่ Labeled Property Graph Model ในฐานข้อมูล Neo4j ด้านล่างเพื่อหาข้อมูลให้แน่ชัด
ส่วนประกอบหลักของฐานข้อมูล Neo4j
โมเดล Neo4j ส่วนใหญ่ประกอบด้วยส่วนประกอบหลักเหล่านี้:
- โหนด (เทียบเท่ากับจุดยอดในทฤษฎีกราฟ): องค์ประกอบข้อมูลหลัก (เช่น แจ็คหรือสมาชิกคนอื่นๆ ของวงมิตรภาพ) ที่เชื่อมโยงกันด้วยความสัมพันธ์ โหนดสามารถมีป้ายกำกับและคุณสมบัติได้ (อธิบายไว้ด้านล่าง)
- ความสัมพันธ์ (เทียบเท่ากับขอบในทฤษฎีกราฟ): อธิบายการเชื่อมต่อระหว่างโหนดและเชื่อมต่อเข้าด้วยกัน (เช่น แจ็ค "แต่งงานกับ" เจน) ความสัมพันธ์สามารถมีคุณสมบัติได้ตั้งแต่หนึ่งอย่างขึ้นไป
- ป้ายกำกับ: แสดงถึงบทบาทของโหนด (เช่น เจนเป็น "บุคคล") ป้ายกำกับใช้เพื่อจัดกลุ่มโหนด แต่ละโหนดสามารถมีป้ายกำกับได้หลายรายการ นอกจากนี้ ป้ายกำกับยังได้รับการจัดทำดัชนีเพื่อเร่งกระบวนการค้นหาโหนดในกราฟ
- คุณสมบัติ: คุณสมบัติของโหนดและความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องกับชื่อหรือคู่ของค่า
ฐานข้อมูล Neo4j อนุญาตให้จัดเก็บข้อมูลเป็นคู่คีย์-ค่า ซึ่งหมายความว่าคุณสมบัติสามารถมีค่าประเภทใดก็ได้ (สตริง ตัวเลข หรือบูลีน) โครงสร้างข้อมูลกราฟอาจดูซับซ้อนเล็กน้อยในตอนแรก แต่เรียบง่ายและเป็นธรรมชาติ ดูภาพด้านล่างเป็นตัวอย่างของแบบจำลองข้อมูลกราฟใน Neo4j เพื่อความกระจ่างมากขึ้น:
ในโมเดลที่เรียบง่ายนี้ โหนดหลักสองโหนดคือ Alice และ Bob พวกเขาเชื่อมต่อกันผ่านความสัมพันธ์ โหนดทั้งสองมีป้ายกำกับที่คล้ายกัน ซึ่งก็คือ "บุคคล" ในโมเดลนี้ มีเพียงโหนดของ Bob เท่านั้นที่ได้รับคุณสมบัติบางอย่าง อย่างไรก็ตาม ในโมเดลกราฟ Neo4j ทุกโหนดและความสัมพันธ์สามารถมีคุณสมบัติได้
เป็นเรื่องง่ายสำหรับคนที่จะตีความโมเดล Neo4j เนื่องจากใช้งานง่ายและเข้าใจได้ ความจริงก็คือสมองของมนุษย์แทบจะไม่คิดตามตารางและแถว และมักจะคิดเกี่ยวกับวัตถุนามธรรมและการเชื่อมต่อ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ทุกสิ่งที่คุณสามารถวาดบนกระดาษสามารถแสดงด้วยกราฟและเปลี่ยนเป็นแบบจำลอง Neo4j
Neo4j กับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และ NoSQL อื่นๆ
ตอนนี้เรารู้พื้นฐานเกี่ยวกับฐานข้อมูล Neo4j และแบบจำลองข้อมูลกราฟแล้ว คุณอาจกำลังสงสัยเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูล Neo4j และที่เก็บข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แม้ว่า Neo4j จะอยู่ในรายการเครื่องมือ NoSQL แต่ก็ยังแตกต่างจากฐานข้อมูล NoSQL อื่นๆ เพื่อจุดประสงค์นี้ จำเป็นต้องทราบความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูล Neo4j กับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และไม่ใช่เชิงสัมพันธ์อื่นๆ ด้านล่าง
การจัดเก็บข้อมูล
ในกรณีของการจัดเก็บข้อมูล ฐานข้อมูล Neo4j จะใช้โครงสร้างการจัดเก็บแบบกราฟ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ใช้ตารางที่กำหนดไว้ล่วงหน้าแบบคงที่ซึ่งประกอบด้วยแถวและคอลัมน์ นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ยังใช้การจัดเก็บข้อมูลที่เชื่อมต่อซึ่งไม่ได้รับการสนับสนุนในระดับฐานข้อมูล
การสร้างแบบจำลองข้อมูล
ฐานข้อมูล Neo4j ใช้ประโยชน์จากโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น ในขณะที่โมเดลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ต้องได้รับการพัฒนาจากโมเดลเชิงตรรกะ นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ไม่เหมาะสำหรับสถาปัตยกรรมองค์กร
ประสิทธิภาพของแบบสอบถาม
รุ่น Neo4j ให้ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมโดยไม่คำนึงถึงจำนวนและความลึกของการเชื่อมต่อ ในทางกลับกัน ความเร็วในการประมวลผลของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จะลดลงเมื่อจำนวนการป้อนข้อมูลเพิ่มขึ้น นอกจากนี้ ความสัมพันธ์จะต้องสร้างที่ระดับแอปพลิเคชันในฐานข้อมูล NoSQL
ภาษาแบบสอบถาม
ภาษา Cypher ใช้ในรุ่น Neo4j ซึ่งเป็นภาษาคิวรีกราฟดั้งเดิม ภาษา SQL ถูกใช้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งเพิ่มความซับซ้อนเมื่อจำนวนการรวมเพิ่มขึ้น ในกรณีของโมเดล NoSQL มีการใช้ภาษาต่างๆ กัน แต่ไม่มีภาษาใดที่ได้รับการพัฒนาอย่างดีเพื่อแสดงความสัมพันธ์
รองรับการทำธุรกรรม
รองรับธุรกรรม ACID ทั้งใน Neo4j และโมเดลเชิงสัมพันธ์ เมื่อพูดถึงฐานข้อมูล NoSQL ธุรกรรม BASE นั้นไม่น่าเชื่อถือสำหรับความสัมพันธ์ของข้อมูล
การประมวลผลในระดับต่างๆ
ฐานข้อมูล Neo4j สามารถปรับขนาดได้ตามปกติสำหรับการสืบค้นตามรูปแบบ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ขยายขนาดผ่านการจำลองแบบแต่ไม่คุ้มทุน ฐานข้อมูล NoSQL ยังสามารถปรับขนาดได้ แต่ความสมบูรณ์ของข้อมูลไม่น่าเชื่อถือ
ประโยชน์ของฐานข้อมูล Neo4j
โมเดล Neo4j ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับข้อมูลที่เชื่อมต่อจำนวนมาก โมเดลเหล่านี้ให้ข้อดีหลักบางประการแก่คุณ รวมถึงสิ่งต่อไปนี้:
- ประสิทธิภาพที่รวดเร็ว
นี่เป็นหนึ่งในข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของตัวแบบกราฟ ประสิทธิภาพของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไม่เพียงพอเนื่องจากจำนวนและความลึกของความสัมพันธ์เพิ่มขึ้น ในทางกลับกัน ประสิทธิภาพของฐานข้อมูลกราฟ เช่น ฐานข้อมูล Neo4j ยังคงสูง แม้ว่าปริมาณข้อมูลจะเพิ่มขึ้นอย่างน่าทึ่ง
ทีมงานที่อยู่เบื้องหลังโมเดล Neo4j ได้เปิดตัวไลบรารีเมื่อเร็ว ๆ นี้ด้วย ไลบรารีช่วยให้นักพัฒนาสามารถรันอัลกอริธึมกราฟควบคู่ไปกับโหนดหลายพันล้านโหนดและความสัมพันธ์หลายหมื่นล้านรายการภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมง ในแง่ที่ตรงกว่านั้น ฐานข้อมูล Neo4j จะปรับขนาดในแนวนอน หมายความว่าประสิทธิภาพของโมเดลไม่ได้ขึ้นอยู่กับขนาดของฐานข้อมูล มันสามารถสำรวจชุดข้อมูลที่เชื่อมต่อจำนวนมหาศาล และนำเสนอคุณสมบัติฐานข้อมูลขององค์กร เช่น ธุรกรรม ACID และการสำรองหรือกู้คืนอัตโนมัติ
- ความยืดหยุ่น
โครงสร้างและสคีมาของโมเดลกราฟ เช่น Neo4j นั้นปรับให้เข้ากับรูปแบบแอปพลิเคชันได้อย่างง่ายดาย ทำให้เป็นฐานข้อมูลที่มีความยืดหยุ่นสูง คุณยังสามารถอัปเกรดโครงสร้างข้อมูลได้อย่างง่ายดายโดยไม่กระทบต่อฟังก์ชันที่มีอยู่ การอัปเกรดสามารถทำได้ทุกเมื่อที่คุณต้องการ เนื่องจากโครงสร้างสามารถพัฒนาไปพร้อมกับแอปพลิเคชันที่ใช้
- จัดการความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล
ฐานข้อมูล Neo4j ช่วยให้คุณสำรวจเส้นทางและการเชื่อมต่อต่างๆ ระหว่างข้อมูลและสืบค้นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุด นอกจากนี้ คุณสามารถดึงข้อมูลที่ซับซ้อนจากฐานข้อมูลได้อย่างง่ายดาย แม้ว่าจะมีการเชื่อมต่อกันอย่างแน่นหนา
กรณีการใช้งานของฐานข้อมูล Neo4j
สิ่งต่อไปที่เราจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับโมเดลกราฟ Neo4j คือสิ่งที่เราสามารถใช้เทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลนี้ได้ ดูเหมือนว่าเทคโนโลยีนี้สามารถหามาเพื่อแก้ปัญหาใดๆ ได้ แต่ความจริงก็คือควรใช้ฐานข้อมูล Neo4j เมื่อมีความเหมาะสม
โมเดล Neo4j ใช้เฉพาะเมื่อข้อมูลที่เชื่อมต่อมีความสำคัญที่สุดเท่านั้น เทคโนโลยีนี้ได้พิชิตกรณีการใช้งานที่ได้รับความนิยมสูงสุดแล้ว ซึ่งรวมถึงการตรวจจับการฉ้อโกง การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ การจัดการเครือข่าย กราฟความรู้ และอื่นๆ อีกมากมาย
นักพัฒนากราฟรุ่นต่อไปกำลังสร้างอนาคตของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องด้วยความช่วยเหลือของโมเดลอย่าง Neo4j ตอนนี้ ให้เรามาดูกรณีการใช้งานต่างๆ ของฐานข้อมูล Neo4j ด้านล่าง
การหยุดแหวนฉ้อโกง
มาตรการป้องกันการฉ้อโกงแบบดั้งเดิมมุ่งเน้นไปที่จุดข้อมูลที่แยกจากกัน ซึ่งรวมถึงบัญชี บุคคล อุปกรณ์ หรือที่อยู่ IP ปัญหาที่นี่คืออาชญากรสมัยใหม่ในปัจจุบันสามารถหลีกเลี่ยงวิธีการตรวจจับเหล่านี้ได้ง่ายๆ โดยการสร้างวงแหวนการฉ้อโกงที่มีตัวตนที่ไม่จริง เพื่อป้องกันการหลบหนีดังกล่าว จำเป็นต้องดูการเชื่อมต่อที่เชื่อมโยงจุดข้อมูลแต่ละจุด
แม้ว่าจะไม่มีมาตรการป้องกันการฉ้อโกงที่สมบูรณ์แบบ แต่คุณก็สามารถปรับปรุงกระบวนการได้โดยการวิเคราะห์ความเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลส่วนบุคคล นี่คือจุดที่โมเดล Neo4j มีประโยชน์ในการตรวจหารูปแบบที่ยากซึ่งฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แทบจะไม่สามารถค้นพบได้
องค์กรระดับองค์กรใช้ฐานข้อมูล Neo4j เพื่อเพิ่มความสามารถในการตรวจจับการฉ้อโกงเพื่อป้องกันการฉ้อโกงทางการเงินต่างๆ รวมถึงการฉ้อโกงทางธนาคารของบุคคลที่หนึ่ง การฉ้อโกงทางอีคอมเมิร์ซ การฉ้อโกงบัตรเครดิต การฉ้อโกงประกันภัย และการฉ้อโกงการฟอกเงินในทันที
การดำเนินงานด้านเครือข่ายและไอที
โครงสร้างพื้นฐานของเครือข่ายและไอทีนั้นซับซ้อนอย่างยิ่ง และต้องการฐานข้อมูลการจัดการการกำหนดค่า (CMDB) ที่มากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูลกราฟ Neo4j CMDB ช่วยให้คุณเชื่อมโยงเครือข่าย ศูนย์ข้อมูล และสินทรัพย์ไอทีของคุณเพื่อทำให้การแก้ไขปัญหาง่ายขึ้น การวิเคราะห์ผลกระทบ และการวางแผนความจุหรือไฟดับ
ฐานข้อมูลแบบกราฟ เช่น Neo4j ช่วยให้คุณเชื่อมต่อเครื่องมือตรวจสอบและบรรลุข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างการดำเนินงานเครือข่ายหรือศูนย์ข้อมูลต่างๆ มีการใช้กราฟได้ไม่จำกัดในการดำเนินงานเครือข่ายและไอที
เครื่องยนต์แนะนำ
เครื่องมือแนะนำแบบเรียลไทม์ต้องสามารถเชื่อมโยงข้อมูลผลิตภัณฑ์ สินค้าคงคลัง ลูกค้า ซัพพลายเออร์ โลจิสติกส์ และแม้แต่ข้อมูลความรู้สึกทางสังคมเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด นอกจากนี้ พวกเขาควรจะสามารถดึงดูดความสนใจใหม่ๆ ได้ทันทีตามการเยี่ยมชมของลูกค้าใหม่
เทคโนโลยีหลักที่ช่วยให้เอ็นจิ้นการแนะนำทำได้คือฐานข้อมูลกราฟ เช่น Neo4j มันทิ้งฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบเดิมไว้เบื้องหลังอย่างรวดเร็ว และเชื่อมต่อข้อมูลลูกค้าและผลิตภัณฑ์จำนวนมหาศาล
แอปพลิเคชั่นโซเชียลมีเดีย
ฐานข้อมูลกราฟโซเชียล เช่น Neo4j ช่วยสร้างเครือข่ายโซเชียลที่เป็นนวัตกรรม หรือรวมกราฟโซเชียลปัจจุบันเข้ากับแอปพลิเคชันระดับองค์กร ความจริงก็คือเครือข่ายโซเชียลมีเดียถูกสร้างขึ้นด้วยกราฟและความสัมพันธ์ ดังนั้นจึงไม่มีประโยชน์ที่จะเปลี่ยนจากกราฟเป็นตารางแล้วกลับมาใหม่อีกครั้ง
โมเดลข้อมูล ที่สามารถจับคู่โมเดลโดเมนของคุณได้โดยตรงจะช่วยให้คุณเข้าใจฐานข้อมูล สื่อสารได้ดีขึ้น และลดงานที่ไม่จำเป็น Neo4j เร่งประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันเครือข่ายสังคมของคุณโดยการลดเวลาที่จำเป็นสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูล
การจัดการเอกลักษณ์
การจัดการบทบาท กลุ่ม ผลิตภัณฑ์ และการอนุญาตนับไม่ถ้วนในองค์กรเป็นเรื่องยาก ด้วย Neo4j คุณสามารถติดตามข้อมูลประจำตัวทั้งหมดได้อย่างมีประสิทธิภาพและเข้าถึงการอนุญาตและการสืบทอดอย่างลึกซึ้งและรวดเร็ว นั่นเป็นเพราะว่าข้อมูลทั้งหมดเชื่อมต่อถึงกันใน Neo4j ทำให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกและการควบคุมที่ดียิ่งขึ้นกว่าที่เคย
โทรคมนาคม
การเชื่อมต่อเป็นแกนหลักของการสื่อสารโทรคมนาคม และฐานข้อมูลแบบกราฟ เช่น Neo4j คือ:
- ทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างแบบจำลอง
- การจัดเก็บ
- สอบถามข้อมูลโทรคมนาคมทุกประเภท
Neo4j ช่วยให้ธุรกิจดำเนินการได้อย่างรวดเร็วโดยการปรับปรุงข้อมูลที่เชื่อมต่อ ไม่ว่าพวกเขาจะต้องการจัดการโครงสร้างเครือข่ายที่มีความซับซ้อนสูง สายผลิตภัณฑ์และบันเดิลต่างๆ หรือความพึงพอใจของลูกค้าและการรักษาลูกค้าในตลาดที่มีการแข่งขันสูงในปัจจุบัน
รัฐบาล
รัฐบาลหลายแห่งกำลังใช้ Neo4j และเทคโนโลยีกราฟอื่นๆ เพื่อต่อสู้กับอาชญากรรม ป้องกันการก่อการร้าย เพิ่มความรับผิดชอบทางการคลัง และทำให้ทุกอย่างโปร่งใสต่อพลเมืองของตน วิธีการเหล่านี้ต้องการข้อมูลเพื่อเชื่อมต่อระหว่างแอปพลิเคชันหรือที่เก็บข้อมูลต่างๆ ซึ่งต้องใช้แผนกที่ไม่ต่อเนื่องในการทำงาน นั่นคือเหตุผลที่โมเดลกราฟที่ยืดหยุ่น ปรับขนาดได้ และทรงพลังอย่าง Neo4j มีความจำเป็นในการประมวลผลข้อมูลที่เชื่อมต่อถึงกันอย่างรวดเร็ว
AI และการวิเคราะห์
ธุรกิจสมัยใหม่กำลังเผชิญกับความท้าทายที่ซับซ้อนอย่างยิ่งในปัจจุบันและต้องการเทคโนโลยีอัจฉริยะ Neo4j ในกรณีนี้ช่วยปรับปรุงการคาดคะเนที่ทำให้สามารถตัดสินใจและสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ได้ดีขึ้น รวมพลังการทำนายของความสัมพันธ์และโครงสร้างเครือข่ายไว้ในข้อมูลปัจจุบันเพื่อตอบคำถามยากๆ และความแม่นยำในการทำนายที่พุ่งสูงขึ้น
อัลกอริธึมกราฟ Neo4j ค้นหารูปแบบที่จำเป็นในโครงสร้างทั่วโลก และทำให้การคาดการณ์เกี่ยวกับกราฟเป็นไปได้ด้วยความช่วยเหลือของการฝังกราฟและการฝึกอบรมการเรียนรู้ของเครื่องฐานข้อมูลกราฟภายในพื้นที่ทำงานการวิเคราะห์ นั่นคือวิธีที่ธุรกิจสามารถปรับปรุงความสัมพันธ์ที่คาดการณ์ได้สูงและโครงสร้างเครือข่ายเพื่อตอบคำถามที่ไม่ธรรมดา
องค์กรต่างๆ ใช้ผลลัพธ์ของอัลกอริธึมกราฟและคุณสมบัติการคาดการณ์ของ Neo4j สำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม การเรียนรู้ของเครื่อง หรือสนับสนุนระบบปัญญาประดิษฐ์ โดยทั่วไป กราฟจะนำคุณค่าที่ยอดเยี่ยมมาสู่การวิเคราะห์ขั้นสูง แมชชีนเลิร์นนิง และ AI
วิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต
ข้อมูลที่เชื่อมต่อถึงกันล้อมรอบบริษัทที่ทำงานด้านวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตอย่างหนาแน่น ตัวอย่างเช่น นักชีววิทยาจำเป็นต้องเข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างยีน โปรตีน เซลล์ ฯลฯ และองค์กรด้านการดูแลสุขภาพจำเป็นต้องทำแผนที่การเดินทางของผู้ป่วยเพื่อให้เข้าใจถึงความก้าวหน้าของโรค นั่นคือเหตุผลที่บริษัทเหล่านี้ใช้ Neo4j เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่เชื่อมต่อ ซึ่งก่อนหน้านี้เป็นไปไม่ได้หากไม่มีกราฟ
บริษัทด้านชีวิต ซึ่งรวมถึงผู้ผลิตเคมีภัณฑ์ บริษัทเกษตรกรรม บริษัทสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีชีวภาพ และอื่นๆ อีกมากมาย เข้าใจคุณค่าที่แท้จริงของ Neo4j และกราฟสำหรับการวิจัยและพัฒนา การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวและกฎระเบียบ การผลิตอุปกรณ์ทางการแพทย์ ผู้ป่วย องค์กร ฯลฯ
บริการทางการเงิน
บริการทางการเงินและธนาคารต้องต่อสู้กับอาชญากรรมทางการเงินอย่างต่อเนื่อง ป้องกันและตอบสนองต่อการโจมตีทางไซเบอร์ และตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ปรับปรุงใหม่ ในการทำเช่นนั้น พวกเขาต้องการฐานข้อมูลที่สามารถค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลได้อย่างรวดเร็วอย่างง่ายดาย Neo4j ช่วยบริการทางการเงินและมอบการจัดการความเสี่ยงที่ดีขึ้น การปฏิบัติตามกฎระเบียบ โครงสร้างไอทีที่เชื่อถือได้และปลอดภัย ประสบการณ์ลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุง และประโยชน์อื่นๆ อีกมากมาย
ผู้ใช้ Neo4j ที่ใหญ่ที่สุดในโลก
วันนี้ องค์กรที่ใหญ่ที่สุดในโลกกำลังใช้ Neo4j เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการจุดข้อมูลนับไม่ถ้วนของพวกเขา Neo4j เป็นผู้ให้บริการชั้นนำของโลกในด้านเทคโนโลยีกราฟที่ปรับขนาดได้ ซึ่งช่วย 75% ของบริษัทที่อยู่ในรายชื่อ Fortune 100 ปรับปรุงแอปพลิเคชันข้อมูลที่เชื่อมต่อของพวกเขา
อุตสาหกรรมและบริษัทที่ใหญ่ที่สุดที่ใช้เทคโนโลยี Neo4j ในปัจจุบันมีดังนี้:
- 7 ใน 10 ร้านค้าปลีกชั้นนำของโลก เช่น eBay, ADEO และ ATPCO
- 3 ใน 5 ผู้ผลิตเครื่องบินชั้นนำของโลกอย่าง Airbus
- 8 ใน 10 บริษัทประกันภัยชั้นนำของโลก เช่น Bayerische และ Allianz
- ธนาคารชั้นนำ 20 อันดับแรกของอเมริกาเหนือ เช่น JP Morgan, Citi, Chase และ UBS
- 8 ใน 10 บริษัทรถยนต์ชั้นนำของโลก เช่น Volvo, Toyota และ Daimler
- 3 จาก 5 โรงแรมชั้นนำของโลก เช่น Marriott และ AccorHotels
- 7 ใน 10 บริษัทโทรคมนาคมชั้นนำของโลก เช่น Verizon, Orange, AT&T และ Comcast
คำพูดสุดท้าย
แอปพลิเคชั่นสมัยใหม่ในปัจจุบันเผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ในการประมวลผลข้อมูลที่เชื่อมต่อถึงกันจำนวนมหาศาล ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมพวกเขาถึงต้องการเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพอย่างมหาศาลเพื่อช่วยจัดการกับปัญหานี้ เทคโนโลยีกราฟ Neo4j ช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชันที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่คุ้มค่าและเรียลไทม์ในข้อมูลที่เชื่อมต่อเพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติมและตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง
สมมติว่าคุณต้องการใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดใน การพัฒนามือถือและเว็บ และรวมฐานข้อมูลแบบกราฟ เช่น Neo4j ในแอปพลิเคชันของคุณ ในกรณีนั้น AppMaster แพลตฟอร์มที่ไม่มีโค้ดคือสิ่งที่คุณต้องการ แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้คุณสร้างเว็บและแอปพลิเคชันมือถือได้อย่างมีประสิทธิภาพ และแน่นอนว่ามีแบ็กเอนด์ที่เป็นการ เข้ารหัสภาพ แบ็คเอนด์ที่ทรงพลังที่สุดที่มีอยู่
