नए विकास और सर्वोत्तम प्रथाओं की बेहतर समझ के साथ, 1990 के दशक के बाद से ग्राफ़ डेटाबेस में काफी सुधार हुआ है। ग्राफ़ तकनीक बड़े डेटा अनुसंधान करने के सबसे लोकप्रिय तरीकों में से एक बन गई है। रिश्तों को खोजने पर इसका ध्यान और इसका लचीलापन इसे विभिन्न अनुसंधान परियोजनाओं के लिए आदर्श बनाता है। नए विकास के बारे में जागरूकता और सर्वोत्तम प्रथाओं की समझ ग्राफ़ डेटाबेस के साथ किसी भी काम को सुव्यवस्थित करेगी।
ग्राफ़ डेटाबेस हैं आम तौर पर माना जाता है एक NoSQL या गैर-संबंधपरक तकनीक, जो उन्हें प्रोजेक्ट को विभिन्न संरचनाओं में स्थानांतरित करने की आवश्यकता के बिना, किसी भी दिशा में मेमोरी/स्टोरेज और अनुसंधान को बढ़ाने की क्षमता प्रदान करती है। हालाँकि SQL सिस्टम ग्राफ़ डेटाबेस का समर्थन कर सकते हैं, विशेष रूप से हाल के सुधारों के साथ, NoSQL आर्किटेक्चर आमतौर पर बहुत अधिक प्रभावी होते हैं। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि एक रिलेशनल/एसक्यूएल डेटाबेस एक नोएसक्यूएल ग्राफ़ डेटाबेस के साथ काम कर सकता है, जिसमें दोनों सिस्टम की ताकत का दोहन करके एक दूसरे के पूरक हैं।
बुनियादी सिद्धांत
एक ग्राफ़ डेटाबेस को डेटा और डेटा को जोड़ने वाले संबंधों दोनों को समान मूल्य निर्दिष्ट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। डेटा और रिश्तों को समान रूप से महत्वपूर्ण माना जाता है। ग्राफ़ संरचनाएँ (नोड और किनारे) का उपयोग डेटा को दर्शाने और संग्रहीत करने के लिए किया जाता है। ग्राफ़ डेटाबेस में एक नोड रिकॉर्ड/ऑब्जेक्ट/इकाई का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि किनारा नोड्स के बीच संबंध का प्रतिनिधित्व करता है। रिश्तों को क्वेरी करना काफी तेज़ है, क्योंकि वे डेटाबेस के अंदर ही संग्रहीत होते हैं।
नोड्स को एक ग्राफ़ के भीतर इकाइयों के रूप में वर्णित किया जा सकता है। इन नोड्स को उन लेबलों के साथ टैग किया जा सकता है जो डोमेन में विभिन्न भूमिकाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। नोड लेबल का उपयोग कुछ नोड्स में मेटाडेटा (सूचकांक या पहचान जानकारी) संलग्न करने के लिए भी किया जा सकता है।
किनारे, या रिश्ते, दो नोड संस्थाओं के बीच कनेक्शन प्रदान करते हैं। (उदाहरण के लिए, स्वयंसेवक-शेड्यूल-सप्ताह के दिन या कार-दिशा-गंतव्य।) रिश्तों में हमेशा एक दिशा होती है, एक प्रारंभ नोड, एक अंत नोड और एक प्रकार के साथ। रिश्तों/किनारों में गुण भी हो सकते हैं। आम तौर पर, रिश्ते मात्रात्मक गुणों पर आधारित होते हैं, जैसे दूरी, वजन, लागत, रेटिंग, ताकत या समय अंतराल। रिश्तों को सहेजने के तरीके के कारण, दो नोड किसी भी प्रकार या किसी भी संख्या में रिश्तों को जोड़ सकते हैं। हालाँकि रिश्तों को एक विशिष्ट दिशा अभिविन्यास के साथ संग्रहीत किया जाता है, इन रिश्तों को किसी भी दिशा में कुशलतापूर्वक नेविगेट किया जा सकता है।
ग्राफ़ डेटाबेस का उपयोग करना
ग्राफ़ का उपयोग विभिन्न प्रकार के दैनिक अनुप्रयोगों में किया जा सकता है, जैसे कि ऑप्टिकल फाइबर मैपिंग का प्रतिनिधित्व करना, सर्किट बोर्ड को डिज़ाइन करना, या मानचित्र पर सड़कों और गलियों जैसी सरल चीज़। फेसबुक एक डेटा नेटवर्क बनाने के लिए ग्राफ़ का उपयोग करता है, जिसमें नोड्स किसी व्यक्ति या विषय का प्रतिनिधित्व करते हैं, और किनारे उन प्रक्रियाओं, गतिविधियों या तरीकों का प्रतिनिधित्व करते हैं जो नोड्स को जोड़ते हैं।
लॉकहीड मार्टिन स्पेस ग्राफ़ प्रौद्योगिकियों का उपयोग करता है आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, जिससे उनके लिए संभावित कमजोरियों को उजागर करना और आपूर्ति श्रृंखला के लचीलेपन को बढ़ावा देना आसान हो जाता है। उनके सीडीएओ, टोबिन थॉमस ने एक में कहा साक्षात्कार, “किसी उत्पाद के निर्माण के जीवनचक्र के बारे में सोचें। हम रिश्तों को एक साथ जोड़ने के लिए ग्राफ़ जैसी तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं, ताकि हम विशेष भागों या घटकों और प्रत्येक तत्व के बीच संबंधों के आधार पर जीवनचक्र देख सकें।
गार्टनर की भविष्यवाणी है कि ग्राफ़ प्रौद्योगिकियों के लिए बाज़ार 3.2 तक बढ़कर 2025 बिलियन डॉलर हो जाएगा। ग्राफ़ डेटाबेस की बढ़ती लोकप्रियता, आंशिक रूप से, अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए एल्गोरिदम का परिणाम है जो डेटा के माध्यम से सॉर्ट करना बहुत आसान बना देती है। बदनाम पनामा पेपर्स कांड यह इस बात का एक उत्कृष्ट उदाहरण प्रदान करता है कि हजारों शेल कंपनियों से जानकारी प्राप्त करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग कैसे किया गया था। इन गोले फिल्म सितारों, अपराधियों और राजनेताओं, जैसे आइसलैंड के पूर्व प्रधान मंत्री सिगमंडुर डेविड गुनलॉगसन को, अपतटीय खातों में पैसा जमा करने की जगह प्रदान की गई। ग्राफ़ डेटाबेस, उनके साथ एल्गोरिदम, इन शेल कंपनियों का अनुसंधान संभव हो गया।
ग्राफ़ डेटाबेस के साथ समस्याएँ
ग्राफ़ डेटाबेस के साथ काम करते समय जो समस्याएं विकसित हो सकती हैं उनमें गलत या असंगत डेटा का उपयोग करना और कुशल क्वेरी लिखना सीखना शामिल है। सटीक परिणाम सटीक और सुसंगत जानकारी पर निर्भर करते हैं। यदि आने वाला डेटा विश्वसनीय नहीं है, तो आने वाले नतीजों को भी भरोसेमंद नहीं माना जा सकता।
यदि संग्रहीत डेटा गैर-सामान्य शब्दों का उपयोग करता है जबकि क्वेरी सामान्य शब्दावली का उपयोग करती है तो यह डेटा क्वेरी समस्या भी एक समस्या हो सकती है। इसके अतिरिक्त, क्वेरी को सिस्टम की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए।
ग़लत डेटा उस जानकारी पर आधारित होता है जो बिल्कुल ग़लत होती है। स्पष्ट त्रुटियाँ सम्मिलित की गई हैं। गलत डेटा में गलत पता, गलत लिंग या कई अन्य त्रुटियां शामिल हो सकती हैं। दूसरी ओर, असंगत डेटा, एक ही डेटा के साथ काम करने वाले डेटाबेस में कई तालिकाओं के साथ एक स्थिति का वर्णन करता है, लेकिन इसे थोड़े अलग संस्करणों (गलत वर्तनी, संक्षिप्तीकरण, आदि) के साथ अलग-अलग इनपुट से प्राप्त करता है। विसंगतियाँ अक्सर डेटा अतिरेक द्वारा जटिल हो जाती हैं।
ग्राफ़ प्रश्न ग्राफ़ डेटाबेस से पूछताछ करें, और इन प्रश्नों को सटीक, सटीक और डेटाबेस मॉडल में फिट करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए। प्रश्न भी यथासंभव सरल होने चाहिए. क्वेरी जितनी सरल होगी, उसके परिणाम उतने ही अधिक केंद्रित होंगे। क्वेरी जितनी अधिक जटिल होगी, परिणाम उतने ही व्यापक - और शायद अधिक भ्रमित करने वाले - होंगे।
प्रारंभ में सर्वोत्तम अभ्यास
अनुसंधान उद्देश्यों के लिए, अधिकांश मुफ़्त या खरीदा गया थोक डेटा यथोचित सटीक होता है। गलत और असंगत डेटा मानवीय त्रुटि का परिणाम होता है, जैसे कि विक्रेता या वेबसाइट चैट करने वाला व्यक्ति विभिन्न फॉर्म भरता है। प्रशिक्षण स्टाफ को आदतन अपनी जानकारी को दोबारा जांचना (और प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान अपने काम को दोबारा जांचना) नाटकीय सुधार को प्रोत्साहित कर सकता है।
प्रश्न सरलता से शुरू होने चाहिए और सरल ही बने रहने चाहिए। यदि शोध अधिक जटिल हो जाता है, तो अधिक जटिल प्रश्न न बनाएं। अलग से शोध करने के लिए एक नई, सरल क्वेरी बनाएं। क्राउडस्ट्राइक एक ऑफर करता है उपयोगी उदाहरण सरलीकृत प्रश्नों के मूल्य के बारे में उन्होंने अपना सुरक्षा विश्लेषण उपकरण, थ्रेट स्ट्राइक विकसित किया। क्राउडस्ट्राइक के लेखक मार्कस किंग और राल्फ कारावेओ ने लिखा:
“इस परियोजना की शुरुआत में, जिस मुख्य मुद्दे पर हमें ध्यान देने की ज़रूरत थी वह अत्यधिक अप्रत्याशित लेखन दर के साथ डेटा की एक बहुत बड़ी मात्रा का प्रबंधन करना था। उस समय, हमें प्रति दिन कुछ मिलियन घटनाओं का विश्लेषण करने की आवश्यकता थी - एक संख्या जिसके बारे में हम जानते थे कि यह बढ़ेगी और अब सैकड़ों अरबों में है। परियोजना चुनौतीपूर्ण थी, यही कारण है कि हमने पीछे हटने का फैसला किया और यह नहीं सोचा कि इसे कैसे बढ़ाया जाए, बल्कि इसे कैसे सरल बनाया जाए। हमने निर्धारित किया कि असाधारण रूप से सरल डेटा स्कीमा बनाकर, हम एक मजबूत और बहुमुखी मंच बनाने में सक्षम होंगे जिससे निर्माण किया जा सके। इसलिए हमारी टीम ने पुनरावृत्ति और परिष्कृत करने पर ध्यान केंद्रित किया जब तक कि हम वास्तुकला को किसी ऐसी चीज़ तक नहीं ले आए जो लगभग अंतहीन पैमाने पर करने के लिए काफी सरल थी।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और ग्राफ़ डेटाबेस
कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर लागू ग्राफ़ संवर्द्धन सटीकता और मॉडलिंग गति में सुधार कर रहे हैं।
An ऐ मंच जटिल निर्णय लेने की प्रक्रियाओं की क्षमता को बढ़ावा देते हुए, ग्राफ़ डेटाबेस के साथ विलय करके मशीन लर्निंग मॉडल को सफलतापूर्वक बढ़ाया गया है। ऐसा लगता है कि ग्राफ़ तकनीक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के साथ काफी अच्छी तरह मेल खाती है, जिससे डेटा संबंध सरल, अधिक विस्तार योग्य और अधिक कुशल हो जाते हैं।
अमेज़ॅन ने अपना ध्यान उपयोग पर केंद्रित कर दिया है यंत्र अधिगम नोड्स और किनारों को उनकी विशेषताओं के आधार पर वर्गीकृत करने के लिए। इस प्रक्रिया का उपयोग सबसे संभावित कनेक्शन की भविष्यवाणी करने के लिए भी किया जा सकता है। इसके कुछ संस्करण मशीन लर्निंग/ग्राफ़ प्रौद्योगिकी विकल्पों में भौतिक दुनिया के मानचित्र शामिल हैं, जैसे एक स्थान से दूसरे स्थान तक जाने के लिए सर्वोत्तम मार्गों पर शोध करना। कुछ संस्करण अधिक अमूर्त कार्यों पर ध्यान केंद्रित करते हैं - उदाहरण के लिए, ज्ञान संश्लेषण - और पाठ, या वैचारिक नेटवर्क पर आधारित ग्राफ़ मॉडल का उपयोग करते हैं।
वर्तमान ग्राफ़ डेटाबेस उस बिंदु तक विकसित हो गए हैं जहां वे दूरसंचार उद्योग की कुछ अधिक जटिल चुनौतियों को हल करने में सक्षम हैं। धोखाधड़ी से मुकाबला करना एक ऐसी चुनौती है जो उच्च प्राथमिकता बन गई है, खतरों से आगे रहने के लिए एआई और मशीन लर्निंग पहली पसंद बन गई है। धोखाधड़ी से निपटने में एआई और मशीन लर्निंग द्वारा उपयोग की जाने वाली विश्लेषणात्मक तकनीकों का समर्थन करने के लिए ग्राफ़ डेटाबेस का उपयोग किया जा रहा है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/
