មូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វបានប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងចាប់តាំងពីទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1990 ជាមួយនឹងការអភិវឌ្ឍន៍ថ្មី និងការសម្រេចបានកាន់តែប្រសើរឡើងនៃការអនុវត្តល្អបំផុត។ បច្ចេកវិទ្យាក្រាហ្វបានក្លាយជាវិធីសាស្រ្តដ៏ពេញនិយមបំផុតមួយក្នុងការស្រាវជ្រាវទិន្នន័យធំ។ ការផ្តោតលើការស្វែងរកទំនាក់ទំនង និងភាពបត់បែនរបស់វាធ្វើឱ្យវាល្អសម្រាប់គម្រោងស្រាវជ្រាវផ្សេងៗ។ ការយល់ដឹងអំពីការអភិវឌ្ឍន៍ថ្មី និងការយល់ដឹងអំពីការអនុវត្តល្អបំផុតនឹងសម្រួលការងារជាមួយមូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វ។

មូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វគឺ ជាធម្មតាត្រូវបានពិចារណា បច្ចេកវិទ្យា NoSQL ឬមិនទាក់ទងគ្នា ដែលផ្តល់ឱ្យពួកគេនូវសមត្ថភាពក្នុងការពង្រីកអង្គចងចាំ/កន្លែងផ្ទុក និងការស្រាវជ្រាវក្នុងទិសដៅណាមួយ ដោយមិនចាំបាច់ផ្ទេរគម្រោងទៅរចនាសម្ព័ន្ធផ្សេងៗ។ ទោះបីជាប្រព័ន្ធ SQL អាចគាំទ្រមូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វ ជាពិសេសជាមួយនឹងការកែលម្អថ្មីៗក៏ដោយ ស្ថាបត្យកម្ម NoSQL ជាធម្មតាមានប្រសិទ្ធភាពជាង។ វាគួរតែត្រូវបានកត់សម្គាល់ថាមូលដ្ឋានទិន្នន័យទំនាក់ទំនង / SQL អាចដំណើរការជាមួយមូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វ NoSQL ដោយទាំងពីរបំពេញគ្នាទៅវិញទៅមកដោយប៉ះចំណុចខ្លាំងនៃប្រព័ន្ធទាំងពីរ។

គោលការណ៍ជាមូលដ្ឋាន

មូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីផ្តល់តម្លៃស្មើគ្នាទាំងទិន្នន័យ និងទំនាក់ទំនងដែលភ្ជាប់ទិន្នន័យ។ ទិន្នន័យ និងទំនាក់ទំនងត្រូវបានចាត់ទុកថាមានសារៈសំខាន់ដូចគ្នា។ រចនាសម្ព័ន្ធក្រាហ្វ (ថ្នាំង និងគែម) ត្រូវបានប្រើដើម្បីតំណាង និងរក្សាទុកទិន្នន័យ។ ថ្នាំង​ក្នុង​មូលដ្ឋាន​ទិន្នន័យ​ក្រាហ្វ​តំណាង​ឱ្យ​កំណត់ត្រា/វត្ថុ/អង្គ ចំណែក​គែម​តំណាងឱ្យ​ទំនាក់ទំនង​រវាង​ថ្នាំង។ ការសាកសួរទំនាក់ទំនងគឺលឿនណាស់ ព្រោះពួកវាត្រូវបានរក្សាទុកនៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យខ្លួនឯង។

ថ្នាំងអាចត្រូវបានពិពណ៌នាថាជាអង្គភាពនៅក្នុងក្រាហ្វ។ ថ្នាំងទាំងនេះអាចត្រូវបានដាក់ស្លាកដោយស្លាកដែលតំណាងឱ្យតួនាទីផ្សេងគ្នានៅក្នុងដែន។ ស្លាកថ្នាំងក៏អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីភ្ជាប់ទិន្នន័យមេតា (លិបិក្រម ឬព័ត៌មានអត្តសញ្ញាណ) ទៅថ្នាំងជាក់លាក់។

គែម ឬទំនាក់ទំនងផ្តល់នូវការតភ្ជាប់រវាងធាតុថ្នាំងពីរ។ (ឧទាហរណ៍ Volunteer-SCHEDULE-Weekdays or Car-DIRECTIONS-Destination។) ទំនាក់ទំនងតែងតែមានទិសដៅ ដោយមានថ្នាំងចាប់ផ្តើម ថ្នាំងបញ្ចប់ និងប្រភេទមួយ។ ទំនាក់ទំនង / គែមក៏អាចមានលក្ខណៈសម្បត្តិផងដែរ។ ជាទូទៅ ទំនាក់ទំនងគឺផ្អែកលើលក្ខណៈសម្បត្តិបរិមាណ ដូចជា ចម្ងាយ ទម្ងន់ ការចំណាយ ការវាយតម្លៃ ភាពខ្លាំង ឬចន្លោះពេល។ ដោយសារតែវិធីដែលទំនាក់ទំនងត្រូវបានរក្សាទុក ថ្នាំងពីរអាចភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងប្រភេទណាមួយ ឬលេខណាមួយ។ ទោះបីជាទំនាក់ទំនងត្រូវបានរក្សាទុកជាមួយនឹងការតំរង់ទិសទិសដៅជាក់លាក់ក៏ដោយ ទំនាក់ទំនងទាំងនេះអាចត្រូវបានរុករកប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពក្នុងទិសដៅណាមួយ។

ការប្រើប្រាស់មូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វ

ក្រាហ្វអាចត្រូវបានប្រើនៅក្នុងកម្មវិធីប្រចាំថ្ងៃជាច្រើនដូចជា តំណាងឱ្យការគូសផែនទីខ្សែកាបអុបទិក ការរចនាបន្ទះសៀគ្វី ឬអ្វីមួយដែលសាមញ្ញដូចជាផ្លូវ និងផ្លូវនៅលើផែនទី។ Facebook ប្រើក្រាហ្វដើម្បីបង្កើតបណ្តាញទិន្នន័យ ដោយមានថ្នាំងតំណាងឱ្យមនុស្ស ឬប្រធានបទ ហើយគែមតំណាងឱ្យដំណើរការ សកម្មភាព ឬវិធីសាស្រ្តដែលភ្ជាប់ថ្នាំង។

ក្រុមហ៊ុន Lockheed Martin Space ប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាក្រាហ្វសម្រាប់ ការគ្រប់គ្រង​ទៅលើ​ប​ណ្តា​ញ​ផ្គត់ផ្គង់ធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់ពួកគេក្នុងការស្វែងរកចំណុចខ្សោយដែលអាចកើតមាន និងជំរុញភាពធន់នៃខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់។ CDAO របស់ពួកគេ Tobin Thomas បាននិយាយនៅក្នុងអត្ថបទមួយ។ សំភាសន៍“សូមគិតអំពីវដ្តជីវិតនៃរបៀបដែលផលិតផលមួយត្រូវបានបង្កើតឡើង។ យើងកំពុងប្រើបច្ចេកវិទ្យាដូចជាក្រាហ្វ ដើម្បីភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងជាមួយគ្នា ដូច្នេះយើងអាចឃើញវដ្តជីវិតដោយផ្អែកលើផ្នែក ឬសមាសធាតុជាក់លាក់ និងទំនាក់ទំនងរវាងធាតុនីមួយៗ។

Gartner ព្យាករណ៍ថា ទីផ្សារសម្រាប់បច្ចេកវិទ្យាក្រាហ្វ នឹងកើនឡើងដល់ 3.2 ពាន់លានដុល្លារនៅឆ្នាំ 2025។ ប្រជាប្រិយភាពដែលកំពុងកើនឡើងនៃមូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វ គឺជាលទ្ធផលនៃក្បួនដោះស្រាយដែលបានរចនាយ៉ាងល្អ ដែលធ្វើឲ្យការតម្រៀបតាមទិន្នន័យកាន់តែងាយស្រួល។ ដ៏អាក្រក់ រឿងអាស្រូវ Panama Papers ផ្តល់នូវឧទាហរណ៍ដ៏ល្អមួយអំពីរបៀបដែលក្បួនដោះស្រាយត្រូវបានប្រើដើម្បីស្វែងរកព័ត៌មានពីក្រុមហ៊ុនសែលរាប់ពាន់។ ទាំងនេះ សែល បានផ្តល់ឲ្យតារាភាពយន្ត ឧក្រិដ្ឋជន និងអ្នកនយោបាយ ដូចជាអតីតនាយករដ្ឋមន្ត្រីអ៊ីស្លង់ លោក Sigmundur David Gunnlaugsson នូវកន្លែងដាក់ប្រាក់នៅក្នុងគណនីនៅឯនាយសមុទ្រ។ មូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វជាមួយពួកគេ។ ក្បួនដោះស្រាយធ្វើឱ្យការស្រាវជ្រាវរបស់ក្រុមហ៊ុនសែលទាំងនេះអាចធ្វើទៅបាន។

បញ្ហាជាមួយមូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វ

បញ្ហាដែលអាចកើតឡើងនៅពេលធ្វើការជាមួយមូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វរួមមានការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យមិនត្រឹមត្រូវ ឬមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា និងការរៀនសរសេរសំណួរប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ លទ្ធផលត្រឹមត្រូវពឹងផ្អែកលើព័ត៌មានត្រឹមត្រូវ និងស្រប។ ប្រសិនបើទិន្នន័យចូលមិនគួរឱ្យទុកចិត្ត លទ្ធផលដែលចេញមកមិនអាចចាត់ទុកថាគួរឱ្យទុកចិត្តបានទេ។ 

បញ្ហាសំណួរទិន្នន័យនេះក៏អាចជាបញ្ហាផងដែរ ប្រសិនបើទិន្នន័យដែលបានរក្សាទុកប្រើពាក្យមិនមែនទូទៅ ខណៈដែលសំណួរប្រើពាក្យទូទៅ។ លើសពីនេះទៀត សំណួរត្រូវតែត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីបំពេញតាមតម្រូវការរបស់ប្រព័ន្ធ។

ទិន្នន័យមិនត្រឹមត្រូវគឺផ្អែកលើព័ត៌មានដែលខុសធម្មតា។ កំហុសឆ្គងត្រូវបានរួមបញ្ចូល។ ទិន្នន័យមិនត្រឹមត្រូវអាចរួមបញ្ចូលអាសយដ្ឋានខុស ភេទខុស ឬចំនួននៃកំហុសផ្សេងទៀត។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ទិន្នន័យមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា ពិពណ៌នាអំពីស្ថានភាពដែលមានតារាងច្រើនក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ ដែលដំណើរការជាមួយទិន្នន័យដូចគ្នា ប៉ុន្តែទទួលបានវាពីការបញ្ចូលផ្សេងៗគ្នាដែលមានកំណែខុសគ្នាបន្តិចបន្តួច (អក្ខរាវិរុទ្ធ អក្សរកាត់ ។ល។)។ ភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នាច្រើនតែត្រូវបានផ្សំឡើងដោយភាពមិនដូចគ្នានៃទិន្នន័យ។

សំណួរក្រាហ្វិក សាកសួរមូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វ ហើយសំណួរទាំងនេះត្រូវមានភាពត្រឹមត្រូវ ច្បាស់លាស់ និងរចនាឡើងដើម្បីឱ្យសមនឹងគំរូមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។ សំណួរក៏គួរតែសាមញ្ញតាមដែលអាចធ្វើទៅបាន។ សំណួរកាន់តែសាមញ្ញ ការផ្តោតអារម្មណ៍កាន់តែតឹងតែងអំពីលទ្ធផលរបស់វា។ សំណួរកាន់តែស្មុគស្មាញ លទ្ធផលកាន់តែទូលំទូលាយ ហើយប្រហែលជាមានការយល់ច្រលំកាន់តែច្រើន។

ការអនុវត្តល្អបំផុតនៅពេលចាប់ផ្តើម

សម្រាប់គោលបំណងស្រាវជ្រាវ ទិន្នន័យភាគច្រើនឥតគិតថ្លៃ ឬទិញភាគច្រើនមានភាពត្រឹមត្រូវសមហេតុផល។ ទិន្នន័យមិនត្រឹមត្រូវ និងមិនត្រឹមត្រូវទំនងជាលទ្ធផលនៃកំហុសរបស់មនុស្ស ដូចជាអ្នកលក់ ឬអ្នកជជែកតាមគេហទំព័រដែលបំពេញទម្រង់ផ្សេងៗ។ ការបណ្តុះបណ្តាលបុគ្គលិកឱ្យពិនិត្យមើលព័ត៌មានរបស់ពួកគេពីរដងជាទម្លាប់ (ហើយការត្រួតពិនិត្យការងាររបស់ពួកគេពីរដងក្នុងអំឡុងពេលដំណើរការបណ្តុះបណ្តាល) អាចលើកទឹកចិត្តឱ្យមានការរីកចម្រើនយ៉ាងខ្លាំង។

សំណួរគួរតែចាប់ផ្តើមដោយសាមញ្ញ ហើយនៅតែសាមញ្ញ។ ប្រសិនបើការស្រាវជ្រាវកាន់តែស្មុគស្មាញ កុំបង្កើតសំណួរដែលស្មុគស្មាញជាងនេះ។ បង្កើតសំណួរសាមញ្ញថ្មី ដើម្បីស្រាវជ្រាវដោយឡែកពីគ្នា។ CrowdStrike ផ្តល់ជូន ក ឧទាហរណ៍មានប្រយោជន៍ អំពីតម្លៃនៃសំណួរសាមញ្ញ នៅពេលដែលពួកគេបានបង្កើតឧបករណ៍វិភាគសុវត្ថិភាពរបស់ពួកគេគឺ Threat Strike ។ អ្នកនិពន្ធ CrowdStrike Marcus King និង Ralph Caraveo បានសរសេរថា:

“នៅដើមដំបូងនៃគម្រោងនេះ បញ្ហាចម្បងដែលយើងត្រូវដោះស្រាយគឺការគ្រប់គ្រងបរិមាណដ៏ច្រើននៃទិន្នន័យជាមួយនឹងអត្រាសរសេរដែលមិនអាចទាយទុកជាមុនបានខ្ពស់។ នៅពេលនោះ យើងត្រូវវិភាគព្រឹត្តិការណ៍ពីរបីលានក្នុងមួយថ្ងៃ ដែលជាចំនួនដែលយើងដឹងថានឹងកើនឡើង ហើយឥឡូវនេះមានចំនួនរាប់រយពាន់លាន។ គម្រោងនេះគឺគួរឱ្យខ្លាច ដែលនេះជាមូលហេតុដែលយើងសម្រេចចិត្តដើរថយក្រោយ ហើយមិនគិតពីវិធីធ្វើមាត្រដ្ឋានទេ ប៉ុន្តែធ្វើយ៉ាងណាឱ្យសាមញ្ញ។ យើងបានកំណត់ថាតាមរយៈការបង្កើតគ្រោងការណ៍ទិន្នន័យដែលមានលក្ខណៈសាមញ្ញអស្ចារ្យ យើងនឹងអាចបង្កើតវេទិកាដ៏រឹងមាំ និងអាចប្រើប្រាស់បានពីអ្វីដែលត្រូវបង្កើត។ ដូច្នេះ​ក្រុម​របស់​យើង​បាន​ផ្ដោត​លើ​ការ​ធ្វើ​ឡើងវិញ និង​កែលម្អ​រហូត​ដល់​យើង​ទទួល​បាន​ស្ថាបត្យកម្ម​ចុះ​ទៅ​រក​អ្វី​ដែល​សាមញ្ញ​ល្មម​នឹង​ធ្វើ​មាត្រដ្ឋាន​ស្ទើរតែ​គ្មាន​ទី​បញ្ចប់»។

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត ការរៀនម៉ាស៊ីន និងមូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វ

ការពង្រឹងក្រាហ្វដែលបានអនុវត្តចំពោះបញ្ញាសិប្បនិមិត្តកំពុងធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវភាពត្រឹមត្រូវ និងល្បឿននៃគំរូ។

An វេទិកា AI ការរួមបញ្ចូលគ្នាជាមួយមូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វត្រូវបានបង្ហាញដើម្បីពង្រឹងគំរូរៀនម៉ាស៊ីនដោយជោគជ័យ លើកកម្ពស់សក្តានុពលសម្រាប់ដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្តដ៏ស្មុគស្មាញ។ បច្ចេកវិជ្ជាក្រាហ្វហាក់បីដូចជាភ្ជាប់គ្នាយ៉ាងល្អជាមួយបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត និងការរៀនម៉ាស៊ីន ដែលធ្វើឲ្យទំនាក់ទំនងទិន្នន័យកាន់តែងាយស្រួល ពង្រីកបាន និងមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន។

ក្រុមហ៊ុន Amazon បានបង្វែរការយកចិត្តទុកដាក់របស់ខ្លួនចំពោះការប្រើប្រាស់ ការរៀនម៉ាស៊ីន សម្រាប់ចាត់ថ្នាក់ថ្នាំង និងគែម ដោយផ្អែកលើលក្ខណៈរបស់វា។ ដំណើរការនេះក៏អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីទស្សន៍ទាយការតភ្ជាប់ដែលទំនងបំផុតផងដែរ។ កំណែមួយចំនួននៃរឿងនេះ បច្ចេកវិទ្យារៀនម៉ាស៊ីន/ក្រាហ្វ ជម្រើសរួមមានផែនទីនៃពិភពរូបវន្ត ដូចជាការស្រាវជ្រាវផ្លូវដ៏ល្អបំផុតសម្រាប់ការទទួលបានពីកន្លែងមួយទៅកន្លែងមួយទៀត។ កំណែមួយចំនួនផ្តោតលើកិច្ចការអរូបីបន្ថែមទៀត - ឧទាហរណ៍ ការសំយោគចំណេះដឹង - និងប្រើគំរូក្រាហ្វដោយផ្អែកលើអត្ថបទ ឬបណ្តាញគំនិត។

មូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វនាពេលបច្ចុប្បន្នបានវិវឌ្ឍដល់ចំណុចដែលពួកគេមានសមត្ថភាពដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមដ៏ស្មុគស្មាញមួយចំនួននៃឧស្សាហកម្មទូរគមនាគមន៍។ ការប្រយុទ្ធប្រឆាំងនឹងការក្លែងបន្លំគឺជាបញ្ហាប្រឈមមួយដែលបានក្លាយជាអាទិភាពខ្ពស់ ដោយ AI និង machine learning ក្លាយជាជម្រើសដំបូងដើម្បីបន្តការគំរាមកំហែង។ មូលដ្ឋានទិន្នន័យក្រាហ្វកំពុងត្រូវបានប្រើដើម្បីគាំទ្របច្ចេកទេសវិភាគដែលប្រើដោយ AI និងការរៀនម៉ាស៊ីនក្នុងការប្រយុទ្ធប្រឆាំងនឹងការក្លែងបន្លំ។

• SEO ដែលដំណើរការដោយមាតិកា និងការចែកចាយ PR ។ ទទួលបានការពង្រីកថ្ងៃនេះ។
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. ផ្តល់អំណាចដល់ខ្លួនអ្នក។ ចូលប្រើទីនេះ។
• PlatoAiStream Web3 Intelligence ។ ចំណេះដឹងត្រូវបានពង្រីក។ ចូលប្រើទីនេះ។
• ផ្លាតូអេសជី។ កាបូន CleanTech, ថាមពល, បរិស្ថាន, ពន្លឺព្រះអាទិត្យ ការគ្រប់គ្រងកាកសំណល់។ ចូលប្រើទីនេះ។
• ផ្លាតូសុខភាព។ ជីវបច្ចេកវិទ្យា និង ភាពវៃឆ្លាត សាកល្បងគ្លីនិក។ ចូលប្រើទីនេះ។
• ប្រភព: https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/