Grafowe bazy danych uległy znacznej poprawie od lat 1990. XX wieku dzięki nowym zmianom i lepszej realizacji najlepszych praktyk. Technologia grafowa stała się jedną z najpopularniejszych metod przeprowadzania badań big data. Koncentracja na wyszukiwaniu relacji i elastyczność sprawiają, że idealnie nadaje się do różnych projektów badawczych. Świadomość nowych rozwiązań i zrozumienie najlepszych praktyk usprawni każdą pracę z grafowymi bazami danych.

Graficzne bazy danych są zwykle rozważane technologię NoSQL lub nierelacyjną, zapewniającą możliwość rozbudowy pamięci/stoju i prowadzenia badań w dowolnym kierunku, bez konieczności przenoszenia projektu do innych struktur. Chociaż systemy SQL mogą obsługiwać grafowe bazy danych, zwłaszcza po ostatnich ulepszeniach, architektury NoSQL są zazwyczaj znacznie bardziej efektywne. Należy zauważyć, że relacyjna baza danych/SQL może współpracować z grafową bazą danych NoSQL, przy czym obie bazy uzupełniają się, wykorzystując mocne strony obu systemów.

Podstawowe zasady

Grafowa baza danych ma na celu przypisanie równej wartości zarówno danym, jak i powiązaniom łączącym dane. Dane i relacje są uważane za równie ważne. Struktury grafów (węzeł i krawędź) służą do reprezentowania i przechowywania danych. Węzeł w grafowych bazach danych reprezentuje rekord/obiekt/obiekt, natomiast krawędź reprezentuje relację pomiędzy węzłami. Zapytanie o relacje jest dość szybkie, ponieważ są one przechowywane w samej bazie danych.

Węzły można opisać jako elementy grafu. Węzły te można oznaczyć etykietami reprezentującymi różne role w domenie. Etykiet węzłów można również używać do dołączania metadanych (indeksów lub informacji identyfikacyjnych) do określonych węzłów.

Krawędzie lub relacje zapewniają połączenia między dwoma elementami węzła. (Na przykład Wolontariusz-HARMONOGRAM-Dni powszednie lub Samochód-KIERUNKI-Miejsce docelowe.) Relacje zawsze mają kierunek, z węzłem początkowym, węzłem końcowym i typem. Relacje/krawędzie mogą również mieć właściwości. Ogólnie rzecz biorąc, relacje opierają się na właściwościach ilościowych, takich jak odległości, wagi, koszty, oceny, mocne strony lub przedziały czasowe. Ze względu na sposób zapisywania relacji dwa węzły mogą skojarzyć dowolny typ lub dowolną liczbę relacji. Chociaż relacje są przechowywane z określoną orientacją kierunkową, po relacjach można efektywnie nawigować w dowolnym kierunku.

Korzystanie z grafowych baz danych

Wykresów można używać w różnych codziennych zastosowaniach, takich jak przedstawianie map światłowodów, projektowanie płytek drukowanych lub tak proste zadania, jak drogi i ulice na mapie. Facebook wykorzystuje wykresy do utworzenia sieci danych, której węzły reprezentują osobę lub temat, a krawędzie reprezentują procesy, działania lub metody łączące te węzły.

Lockheed Martin Space wykorzystuje technologie graficzne do celów zarządzanie łańcuchem dostaw, co ułatwi im odkrywanie potencjalnych słabych punktów i zwiększanie odporności łańcucha dostaw. Ich CDAO, Tobin Thomas, stwierdził w: wywiad„Zastanów się nad cyklem życia produktu. Używamy technologii takich jak wykresy, aby połączyć ze sobą zależności, dzięki czemu możemy zobaczyć cykl życia w oparciu o poszczególne części lub komponenty oraz relacje między każdym elementem.

Gartner przewiduje, że rynek technologii grafowych wzrośnie do 3.2 miliarda dolarów do 2025 r. Rosnąca popularność grafowych baz danych jest po części wynikiem dobrze zaprojektowanych algorytmów, które znacznie ułatwiają sortowanie danych. Niesławny Skandal z gazetami panamskimi stanowi doskonały przykład wykorzystania algorytmów do wyszukiwania informacji od tysięcy firm fasadowych. Te muszle zapewnił gwiazdom filmowym, przestępcom i politykom, takim jak były premier Islandii Sigmundur David Gunnlaugsson, możliwość deponowania pieniędzy na zagranicznych kontach. Grafowe bazy danych wraz z ich Algorytmyumożliwiło badanie tych firm fasadowych.

Problemy z bazami danych grafowych

Problemy, które mogą pojawić się podczas pracy z grafowymi bazami danych, obejmują używanie niedokładnych lub niespójnych danych oraz naukę pisania wydajnych zapytań. Dokładne wyniki opierają się na dokładnych i spójnych informacjach. Jeżeli napływające dane nie są wiarygodne, uzyskanych wyników nie można uznać za wiarygodne. 

Ten problem z zapytaniem o dane może również stanowić problem, jeśli przechowywane dane używają terminów innych niż ogólne, podczas gdy zapytanie używa terminologii ogólnej. Dodatkowo zapytanie musi być zaprojektowane tak, aby spełniało wymagania systemu.

Niedokładne dane opierają się na informacjach, które są po prostu błędne. Uwzględniono rażące błędy. Niedokładne dane mogą obejmować błędny adres, niewłaściwą płeć lub dowolną liczbę innych błędów. Dane niespójne natomiast opisują sytuację, w której wiele tabel w bazie danych pracuje z tymi samymi danymi, ale otrzymuje je z różnych wejść i w nieco innych wersjach (błędy ortograficzne, skróty itp.). Niespójności są często spotęgowane przez nadmiarowość danych.

Zapytania dotyczące wykresów przeszukują grafową bazę danych, a zapytania te muszą być dokładne, precyzyjne i zaprojektowane tak, aby pasowały do ​​modelu bazy danych. Zapytania powinny być również tak proste, jak to możliwe. Im prostsze zapytanie, tym bardziej skoncentrowane są jego wyniki. Im bardziej skomplikowane zapytanie, tym szersze – i być może bardziej zagmatwane – wyniki.

Najlepsze praktyki na początek

Do celów badawczych większość bezpłatnych lub zakupionych danych zbiorczych jest w miarę dokładna. Niedokładne i niespójne dane są zwykle wynikiem błędu ludzkiego, np. wypełnienia różnych formularzy przez sprzedawcę lub osobę korzystającą z czatu internetowego. Szkolenie personelu w zakresie stałego sprawdzania swoich informacji (oraz ponowne sprawdzanie jego pracy podczas procesu szkolenia) może zachęcić do radykalnej poprawy.

Zapytania powinny zaczynać się od prostych i pozostać proste. Jeśli badanie stanie się bardziej złożone, nie twórz bardziej złożonego zapytania. Utwórz nowe, proste zapytanie, aby zbadać je osobno. CrowdStrike oferuje użyteczny przykład o wartości uproszczonych zapytań podczas opracowywania narzędzia do analizy bezpieczeństwa Threat Strike. Autorzy CrowdStrike, Marcus King i Ralph Caraveo, napisali:

„Na początku tego projektu głównym problemem, którym musieliśmy się zająć, było zarządzanie niezwykle dużą ilością danych o wysoce nieprzewidywalnej szybkości zapisu. W tamtym czasie musieliśmy analizować kilka milionów zdarzeń dziennie – wiedzieliśmy, że liczba ta będzie rosła i obecnie sięga setek miliardów. Projekt był onieśmielający, dlatego postanowiliśmy cofnąć się i pomyśleć nie o tym, jak skalować, ale jak uprościć. Ustaliliśmy, że tworząc niezwykle prosty schemat danych, będziemy w stanie stworzyć silną i wszechstronną platformę, na której można budować. Dlatego nasz zespół skupił się na iteracjach i udoskonaleniach, dopóki nie sprowadziliśmy architektury do czegoś, co było na tyle proste, że można je skalować niemal w nieskończoność”.

Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i grafowe bazy danych

Ulepszenia wykresów zastosowane w sztucznej inteligencji poprawiają dokładność i szybkość modelowania.

An Platforma AI Wykazano, że połączenie z grafową bazą danych skutecznie ulepsza modele uczenia maszynowego, promując potencjał złożonych procesów decyzyjnych. Technologia grafowa wydaje się całkiem dobrze współdziałać ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, dzięki czemu relacje między danymi są prostsze, bardziej rozszerzalne i wydajniejsze.

Amazon zwrócił swoją uwagę na używanie uczenie maszynowe do klasyfikacji węzłów i krawędzi na podstawie ich atrybutów. Proces ten można również wykorzystać do przewidywania najbardziej prawdopodobnych połączeń. Niektóre wersje tego technologia uczenia maszynowego/grafów opcja obejmuje mapy świata fizycznego, takie jak wyszukiwanie najlepszych tras dotarcia z jednego miejsca do drugiego. Niektóre wersje skupiają się na bardziej abstrakcyjnych zadaniach – na przykład syntezie wiedzy – i wykorzystują modele grafów oparte na tekście lub sieciach pojęciowych.

Obecne grafowe bazy danych ewoluowały do ​​tego stopnia, że ​​są w stanie sprostać niektórym z bardziej skomplikowanych wyzwań branży telekomunikacyjnej. Zwalczanie oszustw to jedno z wyzwań, które zyskało wysoki priorytet, a sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stają się pierwszym wyborem, jeśli chodzi o wyprzedzanie zagrożeń. Grafowe bazy danych są wykorzystywane do wspierania technik analitycznych stosowanych przez sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w zwalczaniu oszustw.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/