Grafik Veritabanı, karmaşık veri ilişkilerini geleneksel ilişkisel veritabanlarına göre daha verimli ve anlamsal bir şekilde depolamak, yönetmek ve sorgulamak için özel olarak tasarlanmış bir NoSQL veritabanı türüdür. Grafik veritabanları, veri modelleme ve sorgulamanın temel ilkesi olarak nesneler arasındaki ilişkileri incelemeye odaklanan bir matematik dalı olan grafik teorisini kullanır. Bir grafik veritabanında veriler, birlikte bir grafik yapısı oluşturan düğümler (varlıklar) ve kenarlar (ilişkiler) olarak temsil edilir. Her düğüm, bir kişi veya kuruluş gibi bir varlığı temsil eder ve her kenar, "çalışanı" veya "üyesi" gibi iki düğüm arasındaki ilişkiyi temsil eder. Hem düğümler hem de kenarlar, varlıklar veya ilişkiler hakkında ek bilgi depolamak için kullanılan anahtar/değer çiftleri olan özelliklere sahip olabilir.
Grafik veritabanları, karmaşık ve birbirine bağlı verileri geleneksel ilişkisel veritabanlarına göre daha doğal ve verimli bir şekilde işleyebilme yetenekleri nedeniyle son yıllarda önemli bir popülerlik kazanmıştır. Sosyal ağlar, öneri motorları, bilgi grafikleri, dolandırıcılık tespiti ve ağ yönetimi gibi veri varlıkları arasındaki ilişkilerin hayati önem taşıdığı kullanım durumları için özellikle uygundurlar. Analist firması Gartner tarafından 2020'de gerçekleştirilen bir araştırmaya göre, işletmelerde grafik veritabanlarının benimsenmesi yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) olarak %40 artıyor ve bunların %80'den fazla oranda kullanılması bekleniyor. 2025 yılına kadar veri ve analitik projeleri.
Grafik veritabanlarının temel avantajlarından biri, karmaşık ilişkiye dayalı sorguları verimli bir şekilde gerçekleştirebilme yetenekleridir. İlişkisel veritabanları aynı zamanda varlıklar arasındaki ilişkileri depolayabilir ve sorgulayabilirken, bunu yapmak için maliyetli birleştirme işlemleri gerekir ve bu da büyük ölçekli veri kümelerinde performans sorunlarına yol açabilir. Öte yandan grafik veritabanlarında ilişkiler doğrudan birinci sınıf varlıklar olarak depolanır ve pahalı birleştirme işlemlerine gerek kalmadan hızlı geçişe ve sorgulamaya olanak tanır. Sonuç olarak, grafik veritabanları belirli kullanım durumlarında ilişkisel veritabanlarına kıyasla çok daha iyi performans sunabilir.
Grafik veritabanlarının bir diğer önemli avantajı, veri modellemedeki esneklikleridir. Sabit bir şemaya dayanan ve veri yapıları değiştiğinde maliyetli şema değişiklikleri gerektiren ilişkisel veritabanlarının aksine, grafik veritabanları şema içermeyen veya şema esnek veri modellerini kullanır. Bu, karmaşık ve gelişen veri yapılarının daha kolay ve daha dinamik modellenmesine olanak tanıyarak onları modern, çevik ve veri odaklı uygulamalar için popüler bir seçim haline getirir. Ayrıca grafik veritabanları, SPARQL veya GraphQL gibi standart dilleri kullanarak anlamsal veri modelleme ve sorgulamaya yönelik yerel destekleri sayesinde çeşitli kaynaklardan gelen verileri kolayca entegre edebilir ve yönetebilir.
Piyasada hem açık kaynaklı hem de ticari olmak üzere birçok popüler grafik veritabanı yönetim sistemi (DBMS) bulunmaktadır. Tanınmış grafik DBMS'lerinden bazıları Neo4j, Amazon Neptune, Microsoft Azure Cosmos DB ve JanusGraph'tır. Bu sistemler, yatay ölçeklenebilirlik, yüksek kullanılabilirlik, ACID işlemleri, sorgu optimizasyonu ve birden fazla sorgu dili ve API desteği gibi çeşitli özellikler sağlayarak farklı gereksinimlere ve kullanım senaryolarına yanıt verir.
AppMaster no-code platformu bağlamında grafik veritabanları, sunulan veri depolama ve yönetim seçenekleri aralığına değerli bir katkı olabilir. Grafik veritabanlarını AppMaster ekosisteminin bir parçası olarak dahil ederek müşteriler, karmaşık, bağlantılı verilerle ilgilenen uygulamaları kolayca oluşturup dağıtabilir ve verimli ilişki sorgulama ve esnek veri modelleme gibi grafik veritabanlarının doğasında olan avantajlardan yararlanabilir. AppMaster görsel veri modelleme araçları, grafik veri yapılarını destekleyecek şekilde genişletilebilir ve böylece kullanıcıların, uygulamalarındaki düğümleri, kenarları ve özellikleri kolayca tasarlamasına ve yönetmesine olanak tanır. Ek olarak platform, sorunsuz veri depolama, erişim ve sorgulama sağlamak için popüler grafik DBMS ile entegre olabilir ve aynı zamanda GraphQL veya Cypher gibi standart grafik sorgulama dilleri için destek sunabilir.
Özetle, bir grafik veritabanı, karmaşık, birbirine bağlı verileri verimli ve anlamsal olarak işlemek için özel olarak tasarlanmış özel bir NoSQL veritabanı türüdür. Veri modelleme ve sorgulamanın temeli olarak grafik teorisini kullanan grafik veritabanları, belirli kullanım durumlarında geleneksel ilişkisel veritabanlarına göre önemli performans ve esneklik avantajları sunar. Grafik veritabanları endüstriler arasında benimsenmeye devam ettikçe, grafik veritabanı yeteneklerini AppMaster gibi platformlara dahil etmek, kullanıcılara daha kapsamlı ve güçlü bir veri yönetimi araçları seti sağlayabilir ve gelişmiş, veri odaklı uygulamaların geliştirilmesine olanak sağlayabilir.
