Graphdatenbanken haben sich seit den 1990er Jahren durch neue Entwicklungen und eine bessere Umsetzung bewährter Verfahren erheblich verbessert. Die Graphentechnologie ist zu einer der beliebtesten Methoden zur Durchführung von Big-Data-Recherchen geworden. Sein Fokus auf die Suche nach Beziehungen und seine Flexibilität machen es ideal für eine Vielzahl von Forschungsprojekten. Ein Bewusstsein für neue Entwicklungen und ein Verständnis für Best Practices werden jede Arbeit mit Diagrammdatenbanken rationalisieren.

Graphdatenbanken sind typischerweise berücksichtigt eine NoSQL- oder nicht-relationale Technologie, die ihnen die Möglichkeit bietet, Speicher/Speicher und die Forschung in jede Richtung zu erweitern, ohne das Projekt auf andere Strukturen übertragen zu müssen. Obwohl SQL-Systeme insbesondere mit den jüngsten Verbesserungen Graphdatenbanken unterstützen können, sind NoSQL-Architekturen in der Regel viel effektiver. Es ist zu beachten, dass eine relationale/SQL-Datenbank neben einer NoSQL-Graphdatenbank arbeiten kann, wobei sich die beiden gegenseitig ergänzen, indem sie die Stärken beider Systeme nutzen.

Die Grundprinzipien

Eine Diagrammdatenbank ist so konzipiert, dass sie sowohl den Daten als auch den Beziehungen, die die Daten verbinden, den gleichen Wert zuweist. Die Daten und die Beziehungen werden als gleichermaßen wichtig angesehen. Graphstrukturen (der Knoten und die Kante) werden zur Darstellung und Speicherung von Daten verwendet. Ein Knoten in Diagrammdatenbanken stellt den Datensatz/das Objekt/die Entität dar, während die Kante die Beziehung zwischen den Knoten darstellt. Das Abfragen von Beziehungen geht recht schnell, da sie in der Datenbank selbst gespeichert werden.

Knoten können als Entitäten innerhalb eines Diagramms beschrieben werden. Diese Knoten können mit Beschriftungen versehen werden, die unterschiedliche Rollen in der Domäne darstellen. Knotenbezeichnungen können auch verwendet werden, um Metadaten (Index- oder Identifikationsinformationen) an bestimmte Knoten anzuhängen.

Die Kanten oder Beziehungen stellen Verbindungen zwischen zwei Knoteneinheiten her. (Beispiel: Volunteer-SCHEDULE-Weekdays oder Car-DIRECTIONS-Destination.) Beziehungen haben immer eine Richtung, mit einem Startknoten, einem Endknoten und einem Typ. Beziehungen/Kanten können auch Eigenschaften haben. Im Allgemeinen basieren die Beziehungen auf quantitativen Eigenschaften wie Entfernungen, Gewichten, Kosten, Bewertungen, Stärken oder Zeitintervallen. Aufgrund der Art und Weise, wie Beziehungen gespeichert werden, können zwei Knoten beliebige Arten oder eine beliebige Anzahl von Beziehungen zuordnen. Obwohl Beziehungen mit einer bestimmten Richtungsausrichtung gespeichert werden, können diese Beziehungen effizient in beide Richtungen navigiert werden.

Verwendung von Graphdatenbanken

Diagramme können in einer Vielzahl alltäglicher Anwendungen verwendet werden, z. B. zur Darstellung von Glasfaserkartierungen, zum Entwerfen einer Leiterplatte oder für etwas so Einfaches wie Straßen und Straßen auf einer Karte. Facebook verwendet Diagramme, um ein Datennetzwerk zu bilden, wobei Knoten eine Person oder ein Thema darstellen und Kanten Prozesse, Aktivitäten oder Methoden darstellen, die die Knoten verbinden.

Lockheed Martin Space nutzt Graphentechnologien für Leitung der LieferketteDies erleichtert es ihnen, potenzielle Schwachstellen aufzudecken und die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette zu erhöhen. Ihr CDAO, Tobin Thomas, erklärte in einem Interview„Denken Sie über den Lebenszyklus nach, wie ein Produkt entsteht.“ Wir verwenden Technologien wie Diagramme, um die Beziehungen miteinander zu verbinden, sodass wir den Lebenszyklus basierend auf bestimmten Teilen oder Komponenten und die Beziehungen zwischen jedem Element sehen können.“

Gartner prognostiziert, dass die Markt für Graphtechnologien wird bis 3.2 auf 2025 Milliarden US-Dollar anwachsen. Die wachsende Beliebtheit von Diagrammdatenbanken ist zum Teil das Ergebnis gut konzipierter Algorithmen, die das Sortieren der Daten viel einfacher machen. Das Berüchtigte Panama Papers-Skandal ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie Algorithmen verwendet wurden, um Informationen von Tausenden von Briefkastenfirmen einzuholen. Diese Muscheln bot Filmstars, Kriminellen und Politikern wie dem ehemaligen isländischen Premierminister Sigmundur David Gunnlaugsson die Möglichkeit, Geld auf Offshore-Konten einzuzahlen. Graphdatenbanken mit ihren Algorithmen, ermöglichte die Recherche dieser Briefkastenfirmen.

Probleme mit Graphdatenbanken

Zu den Problemen, die bei der Arbeit mit Diagrammdatenbanken auftreten können, gehören die Verwendung ungenauer oder inkonsistenter Daten und das Erlernen des Schreibens effizienter Abfragen. Präzise Ergebnisse basieren auf genauen und konsistenten Informationen. Wenn die eingehenden Daten nicht zuverlässig sind, können die ausgegebenen Ergebnisse nicht als vertrauenswürdig angesehen werden. 

Dieses Datenabfrageproblem kann auch dann ein Problem sein, wenn die gespeicherten Daten nicht generische Begriffe verwenden, während die Abfrage generische Terminologie verwendet. Darüber hinaus muss die Abfrage so gestaltet sein, dass sie den Anforderungen des Systems entspricht.

Ungenaue Daten basieren auf Informationen, die einfach falsch sind. Offensichtliche Fehler wurden eingefügt. Ungenaue Daten können eine falsche Adresse, ein falsches Geschlecht oder eine Reihe anderer Fehler sein. Inkonsistente Daten hingegen beschreiben eine Situation, in der mehrere Tabellen in einer Datenbank mit denselben Daten arbeiten, diese jedoch von unterschiedlichen Eingaben mit leicht unterschiedlichen Versionen (falsche Schreibweisen, Abkürzungen usw.) erhalten. Inkonsistenzen werden häufig durch Datenredundanz verstärkt.

Diagrammabfragen Abfragen der Diagrammdatenbank. Diese Abfragen müssen genau und präzise sein und so gestaltet sein, dass sie zum Datenbankmodell passen. Auch die Abfragen sollten möglichst einfach sein. Je einfacher die Abfrage, desto präziser sind die Ergebnisse. Je komplizierter die Abfrage, desto umfangreicher – und möglicherweise verwirrender – sind die Ergebnisse.

Best Practices am Anfang

Für Forschungszwecke sind die meisten kostenlosen oder gekauften Massendaten einigermaßen genau. Ungenaue und inkonsistente Daten sind in der Regel das Ergebnis menschlichen Versagens, beispielsweise wenn ein Verkäufer oder ein Website-Chat-Mitarbeiter verschiedene Formulare ausfüllt. Wenn Sie Ihre Mitarbeiter darin schulen, ihre Informationen gewohnheitsmäßig noch einmal zu überprüfen (und ihre Arbeit während des Schulungsprozesses noch einmal überprüfen zu lassen), können dramatische Verbesserungen erzielt werden.

Abfragen sollten einfach beginnen und einfach bleiben. Wenn die Recherche komplexer wird, erstellen Sie keine komplexere Abfrage. Erstellen Sie eine neue, einfache Abfrage, um sie separat zu recherchieren. CrowdStrike bietet a nützliches Beispiel über den Wert einfacher Abfragen bei der Entwicklung ihres Sicherheitsanalysetools Threat Strike. Die CrowdStrike-Autoren Marcus King und Ralph Caraveo schrieben:

„Zu Beginn dieses Projekts bestand das Hauptproblem, das wir angehen mussten, darin, ein extrem großes Datenvolumen mit einer höchst unvorhersehbaren Schreibrate zu verwalten. Damals mussten wir ein paar Millionen Ereignisse pro Tag analysieren – eine Zahl, von der wir wussten, dass sie wachsen würde und die heute bei Hunderten von Milliarden liegt. Das Projekt war entmutigend, weshalb wir beschlossen, einen Schritt zurückzutreten und nicht über die Skalierung, sondern über die Vereinfachung nachzudenken. Wir kamen zu dem Schluss, dass wir durch die Erstellung eines außerordentlich einfachen Datenschemas eine starke und vielseitige Plattform schaffen könnten, auf der wir aufbauen können. Deshalb konzentrierte sich unser Team auf das Iterieren und Verfeinern, bis wir die Architektur auf etwas reduziert hatten, das einfach genug war, um nahezu unbegrenzt skaliert zu werden.“

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Graphdatenbanken

Auf künstliche Intelligenz angewendete Diagrammverbesserungen verbessern die Genauigkeit und Modellierungsgeschwindigkeit.

An KI-Plattform Es hat sich gezeigt, dass die Zusammenführung mit einer Diagrammdatenbank Modelle des maschinellen Lernens erfolgreich verbessert und das Potenzial für komplexe Entscheidungsprozesse fördert. Die Graph-Technologie scheint recht gut mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu harmonieren und Datenbeziehungen einfacher, erweiterbarer und effizienter zu machen.

Amazon hat seine Aufmerksamkeit auf die Nutzung gerichtet Maschinelles Lernen zur Klassifizierung von Knoten und Kanten anhand ihrer Attribute. Das Verfahren kann auch zur Vorhersage der wahrscheinlichsten Zusammenhänge genutzt werden. Einige Versionen davon Maschinelles Lernen/Graphentechnologie Zu den Optionen gehören Karten der physischen Welt, etwa die Suche nach den besten Routen, um von einem Ort zum anderen zu gelangen. Einige Versionen konzentrieren sich auf abstraktere Aufgaben – beispielsweise die Wissenssynthese – und verwenden auf Text basierende Diagrammmodelle oder konzeptionelle Netzwerke.

Die aktuellen Graphdatenbanken haben sich so weit entwickelt, dass sie in der Lage sind, einige der komplizierteren Herausforderungen der Telekommunikationsbranche zu lösen. Die Betrugsbekämpfung ist eine Herausforderung mit hoher Priorität, wobei KI und maschinelles Lernen zur ersten Wahl werden, um Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein. Graphdatenbanken werden eingesetzt, um die Analysetechniken von KI und maschinellem Lernen bei der Betrugsbekämpfung zu unterstützen.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/