Bir grafik veritabanı, özünde, "grafikler" olarak bilinen karmaşık ve birbiriyle ilişkili veri yapılarını modellemek, depolamak ve almak için tasarlanmış bir tür NoSQL veritabanıdır. Bu paradigma içinde, veri varlıkları genellikle "kenarlar" olarak gösterilen diğer düğümlerle ilişkileri sürdüren "düğümler" olarak adlandırılır. Tabloların önceden tanımlanmış sütunlarla yapılandırıldığı ve ilişkilerin sabitlendiği geleneksel ilişkisel veritabanlarının aksine, grafik veritabanları, daha karmaşık ve dinamik ilişkiler sağlamak için grafik modelinin esnekliğinden yararlanır ve veritabanı tasarımına ve sorgulamaya önemli ölçüde farklı bir boyut sunar.
Kökenler ve Gerekçe
Grafik veritabanları kavramı tamamen yeni değildir, ancak özellikle sosyal ağlar, öneri motorları, dolandırıcılık tespiti ve hatta biyoinformatik içeren kullanım durumları daha yaygın hale geldikçe, son on yılda popülariteleri artmıştır. Forrester Research tarafından yapılan bir araştırmaya göre, 2017'den 2020'ye grafik veritabanlarının benimsenmesinde %210'luk önemli bir büyüme oldu.
Bu artış, büyük ölçüde, geleneksel ilişkisel veritabanlarının güçlü yönlerine rağmen verimli bir şekilde temsil etmekte zorlandıkları karmaşık ve genellikle çok yönlü ilişkileri modelleme gerekliliğine bağlanabilir. Örneğin, ilişkisel bir veritabanı, birden çok tablo arasındaki bağlantıyı tasvir etmek için birden çok birleştirme gerektirebilirken, bir grafik veritabanı bunu tek, birleşik bir yapıda yakalayarak karmaşık geçişleri ve sorguları daha akıcı hale getirebilir.
Ana bileşenler
- Düğümler: Varlıkları temsil eder. Örneğin, bir sosyal ağda, düğümler kullanıcıları, gönderileri veya yorumları temsil edebilir.
- Kenarlar: Düğümler arasındaki ilişkileri belirtir. Aynı sosyal medya analojisini kullanarak, kenarlar arkadaşlıkları, beğenileri veya paylaşımları tasvir edebilir.
- Özellikler: Düğümler ve kenarlarla ilişkili ek meta veriler veya nitelikler. Bir kullanıcı düğümü, "ad" veya "doğum tarihi" gibi özelliklere sahip olabilir.
Avantajlar
Bir grafik veritabanı seçmenin çeşitli avantajları vardır:
- Esneklik: Yeniden yapılandırma olmaksızın yeni ilişkilerin veya veri türlerinin kolayca eklenmesine izin verir.
- Performans: Veri büyüdükçe ilişkilerin daha hızlı geçişi. Dikkate değer bir kullanım örneği, etkili bir şekilde bir grafik modeli kullanan LinkedIn'in “Tanıyor Olabileceğiniz Kişiler” özelliğidir.
- Gelişmiş Analitik: Gelişmiş karar verme için en kısa yol, ağ yoğunluğu veya merkezilik gibi karmaşık algoritmaları kolaylaştırır.
Grafik Veritabanları ve AppMaster
AppMaster kapsamlı yetenekleri göz önüne alındığında, grafik veritabanı uyumluluğunun dahil edilmesi, özellikle karmaşık uygulama mantığını ele alırken umut verici bir ek olacaktır. no-code güçlü bir platform olan AppMaster , arka uç, web ve mobil uygulama geliştirmeyi kolaylaştırmayı amaçlar. Platformun temel gücü, müşterilerin karmaşık kodlamaya girmeden görsel olarak veri modelleri, iş süreçleri ve endpoints oluşturmasına olanak sağlama becerisinde yatmaktadır.
Mevcut durumda, AppMaster uygulamaları herhangi bir Postgresql uyumlu veritabanıyla birincil veritabanı olarak sorunsuz bir şekilde entegre olabilir. Bununla birlikte, Go tarafından oluşturulan arka uç uygulamaları sayesinde AppMaster uygulamalarının içsel ölçeklenebilirliği ve uyarlanabilirliği, bu ekosistemi artıran grafik veritabanlarının potansiyeline işaret ediyor.
Bir grafik veritabanını AppMaster BP Tasarımcısı ile entegre ettiğinizi hayal edin: kullanıcılar, daha karmaşık iş mantığını çözerek veya gerçek zamanlı öneriler ve sosyal ağ entegrasyonları için grafik veritabanlarının gücünden yararlanarak, görsel olarak gelişmiş grafik modelleri oluşturabilir ve dağıtabilir.
Uygulamada Dikkat Edilecek Hususlar
Bununla birlikte, AppMaster ve grafik veritabanları arasındaki sinerji cazip olsa da akılda tutulması gereken hususlar vardır:
- Öğrenme Eğrisi: Grafik veritabanları, doğası gereği, geleneksel SQL zihniyetinden bir değişiklik gerektirir. Kullanıcı dostu bir platform olan AppMaster entegrasyonun sezgisel olmasını sağlaması gerekir.
- Optimizasyon: AppMaster teknik borç içermeyen uygulamalar oluşturmakla gurur duyduğu göz önüne alındığında, "süper düğümler" veya karmaşık döngüsel bağımlılıklar gibi grafiklerle ilişkili tuzaklardan kaçınmak için entegrasyon optimize edilmelidir.
- Ölçeklenebilirlik: AppMaster ayırt edici özelliklerinden biri, yüksek yüklü kullanım durumlarını yönetmedeki hüneridir. Grafik veritabanları sistemin bir parçası haline geldikçe bu tavizsiz kalmalıdır.
