A gráf adatbázisok az 1990-es évek óta jelentősen javultak az új fejlesztések és a legjobb gyakorlatok jobb megvalósítása révén. A gráf technológia a big data kutatások egyik legnépszerűbb módszerévé vált. A kapcsolatok megtalálására való összpontosítása és rugalmassága ideálissá teszi számos kutatási projekthez. Az új fejlesztések ismerete és a legjobb gyakorlatok megértése leegyszerűsíti a grafikon-adatbázisokkal végzett munkát.

A gráf adatbázisok jellemzően úgy tartják NoSQL vagy nem relációs technológia, amely lehetővé teszi számukra a memória/tárhely és a kutatás bármely irányba történő bővítését anélkül, hogy a projektet különböző struktúrákba kellene átvinni. Bár az SQL rendszerek támogatják a gráf adatbázisokat, különösen a legújabb fejlesztésekkel, a NoSQL architektúrák általában sokkal hatékonyabbak. Meg kell jegyezni, hogy egy relációs/SQL-adatbázis működhet együtt egy NoSQL-gráf-adatbázissal, és a kettő kiegészíti egymást, mindkét rendszer erősségeit kihasználva.

Az alapelvek

A gráf adatbázist úgy tervezték, hogy azonos értéket rendeljen az adatokhoz és az adatokat összekötő kapcsolatokhoz. Az adatokat és az összefüggéseket egyformán fontosnak tartják. Grafikonszerkezetek (a csomópont és az él) az adatok ábrázolására és tárolására szolgálnak. A gráfadatbázisok csomópontja a rekordot/objektumot/entitást, míg az él a csomópontok közötti kapcsolatot jelenti. A kapcsolatok lekérdezése meglehetősen gyors, mivel azokat magában az adatbázisban tárolják.

A csomópontok a gráfon belüli entitásokként írhatók le. Ezeket a csomópontokat címkékkel lehet ellátni, amelyek a tartományban különböző szerepeket képviselnek. A csomópontcímkék metaadatok (index- vagy azonosító információk) csatolására is használhatók bizonyos csomópontokhoz.

Az élek vagy kapcsolatok kapcsolatokat biztosítanak két csomópont-entitás között. (Például Önkéntes-Ütemterv-Hétköznap vagy Autó-IRÁNYOK-Úticél.) A kapcsolatoknak mindig van iránya, kezdőcsomóponttal, végcsomóponttal és típussal. A kapcsolatoknak/éleknek is lehetnek tulajdonságai. Általában a kapcsolatok mennyiségi tulajdonságokon alapulnak, például távolságokon, súlyokon, költségeken, értékeléseken, erősségeken vagy időintervallumokon. A kapcsolatok mentési módja miatt két csomópont tetszőleges típusú vagy tetszőleges számú kapcsolatot társíthat. Bár a kapcsolatok meghatározott irányorientációval vannak tárolva, ezek a kapcsolatok mindkét irányban hatékonyan navigálhatók.

Graph adatbázisok használata

A grafikonok számos napi alkalmazásban használhatók, például optikai szál-leképezés ábrázolása, áramköri kártya tervezése vagy olyan egyszerű dolgok, mint az utak és utcák a térképen. A Facebook gráfokat használ az adathálózat kialakítására, ahol a csomópontok egy személyt vagy egy témát, az élek pedig folyamatokat, tevékenységeket vagy módszereket képviselnek, amelyek összekötik a csomópontokat.

A Lockheed Martin Space gráftechnológiákat használ a ellátási lánc menedzsment, ami megkönnyíti számukra a potenciális gyengeségek feltárását és az ellátási lánc rugalmasságának fokozását. CDAO-juk, Tobin Thomas kijelentette egy interjú, „Gondoljon egy termék létrehozásának életciklusára. Olyan technológiákat használunk, mint a grafikonok, hogy összekapcsoljuk a kapcsolatokat, így láthatjuk az életciklust bizonyos részek vagy összetevők alapján, valamint az egyes elemek közötti kapcsolatokat.”

A Gartner azt jósolja, hogy a a gráftechnológiák piaca 3.2-re 2025 milliárd dollárra fog nőni. A gráfadatbázisok növekvő népszerűsége részben a jól megtervezett algoritmusok eredménye, amelyek sokkal-sokkal egyszerűbbé teszik az adatok válogatását. A hírhedt Panama Papers botrány kiváló példája annak, hogyan használták az algoritmusokat arra, hogy információkat szerezzenek több ezer shell cégtől. Ezek kagyló filmsztároknak, bûnözõknek és politikusoknak, például Sigmundur David Gunnlaugssonnak, Izland volt miniszterelnökének, pénzt helyezhetett el offshore számlákon. Grafikus adatbázisok, azokkal algoritmusok, lehetővé tette ezeknek a shell cégeknek a kutatását.

Problémák a Graph adatbázisokkal

A gráfadatbázisokkal való munka során felmerülő problémák közé tartozik a pontatlan vagy inkonzisztens adatok használata, valamint a hatékony lekérdezések írásának megtanulása. A pontos eredmények pontos és következetes információkon alapulnak. Ha a beérkező adatok nem megbízhatóak, a kijövő eredmények nem tekinthetők megbízhatónak. 

Ez az adatlekérdezési probléma akkor is problémát jelenthet, ha a tárolt adatok nem általános kifejezéseket, míg a lekérdezés általános terminológiát használ. Ezenkívül a lekérdezést úgy kell megtervezni, hogy megfeleljen a rendszer követelményeinek.

A pontatlan adatok egyszerűen téves információkon alapulnak. Kirívó hibák kerültek bele. A pontatlan adatok tartalmazhatnak rossz címet, nem megfelelő nemet vagy számos egyéb hibát. Az inkonzisztens adatok viszont olyan helyzetet írnak le, amikor egy adatbázisban több tábla dolgozik ugyanazokkal az adatokkal, de azokat különböző bemenetekről kapja, kissé eltérő verziókkal (elírások, rövidítések stb.). A következetlenségeket gyakran az adatredundancia is tetézi.

Grafikonos lekérdezések lekérdezni a gráf adatbázist, és ezeknek a lekérdezéseknek pontosnak és precíznek kell lenniük, és úgy kell megtervezni, hogy illeszkedjenek az adatbázismodellhez. A lekérdezéseknek is a lehető legegyszerűbbeknek kell lenniük. Minél egyszerűbb a lekérdezés, annál jobban fókuszált az eredmények. Minél bonyolultabb a lekérdezés, annál szélesebb – és talán zavaróbb – eredmények születnek.

Bevált gyakorlatok az elején

Kutatási célból a legtöbb ingyenes vagy megvásárolt tömeges adat ésszerűen pontos. A pontatlan és inkonzisztens adatok általában emberi tévedésből származnak, például egy értékesítő vagy egy webhelyen lévő chat-személy különböző űrlapokat tölt ki. Az, hogy a személyzet rendszeresen kétszer is ellenőrzi adatait (és ha a képzési folyamat során a munkájukat is kétszer ellenőrzi), drámai fejlesztésekre ösztönözhet.

A lekérdezéseknek egyszerűnek kell indulniuk, és egyszerűnek kell maradniuk. Ha a kutatás összetettebbé válik, ne hozzon létre összetettebb lekérdezést. Hozzon létre egy új, egyszerű lekérdezést a külön kutatáshoz. A CrowdStrike kínál a hasznos példa az egyszerűsített lekérdezések értékéről, miközben fejlesztették biztonsági elemző eszközüket, a Threat Strike-ot. A CrowdStrike szerzői, Marcus King és Ralph Caraveo ezt írták:

„A projekt kezdetén a fő probléma, amellyel foglalkoznunk kellett, az volt, hogy rendkívül nagy mennyiségű adatot kezeljünk, rendkívül kiszámíthatatlan írási sebesség mellett. Akkoriban napi néhány millió eseményt kellett elemeznünk – ez a szám, amelyről tudtuk, hogy növekedni fog, és jelenleg százmilliárdokra rúg. A projekt ijesztő volt, ezért úgy döntöttünk, hogy visszalépünk, és nem a méretezésre gondolunk, hanem az egyszerűsítésre. Elhatároztuk, hogy egy rendkívül egyszerű adatséma létrehozásával egy erős és sokoldalú platformot tudunk létrehozni, amelyből építhetünk. Így a csapatunk az iterációra és a finomításra összpontosított, amíg az architektúrát le nem hoztuk valamire, ami elég egyszerű volt ahhoz, hogy szinte végtelenül méretezhető legyen.”

Mesterséges intelligencia, gépi tanulás és gráf adatbázisok

A mesterséges intelligenciára alkalmazott grafikonfejlesztések javítják a pontosságot és a modellezési sebességet.

An AI platform Bebizonyosodott, hogy a gráf adatbázissal egyesítve sikeresen javítja a gépi tanulási modelleket, elősegítve a komplex döntéshozatali folyamatok lehetőségét. Úgy tűnik, hogy a gráftechnológia meglehetősen jól illeszkedik a mesterséges intelligenciához és a gépi tanuláshoz, egyszerűbbé, bővíthetőbbé és hatékonyabbá téve az adatkapcsolatokat.

Az Amazon a felhasználásra fordította figyelmét gépi tanulás csomópontok és élek attribútumuk alapján történő osztályozására. A folyamat a legvalószínűbb összefüggések előrejelzésére is használható. Ennek néhány változata gépi tanulás/gráf technológia opciók közé tartozik a fizikai világ térképe, például az egyik helyről a másikra való eljutáshoz legjobb útvonalak kutatása. Egyes változatok elvontabb feladatokra – például tudásszintézisre – összpontosítanak, és szövegen alapuló gráfmodelleket vagy fogalmi hálózatokat használnak.

A jelenlegi gráf adatbázisok odáig fejlődtek, hogy képesek megoldani a távközlési ipar bonyolultabb kihívásait. A csalás elleni küzdelem az egyik olyan kihívás, amely kiemelt prioritássá vált, mivel a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás az első választás a fenyegetések megelőzésére. Grafikus adatbázisokat használnak a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás által a csalás elleni küzdelemben használt elemzési technikák támogatására.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/