Bazele de date cu grafice s-au îmbunătățit semnificativ începând cu anii 1990, cu noi dezvoltări și o mai bună realizare a celor mai bune practici. Tehnologia graficelor a devenit una dintre cele mai populare metode de efectuare a cercetării datelor mari. Accentul său pe găsirea de relații și flexibilitatea sa îl fac ideal pentru o varietate de proiecte de cercetare. Conștientizarea noilor dezvoltări și înțelegerea celor mai bune practici vor simplifica orice lucru cu bazele de date grafice.

Bazele de date grafice sunt considerat de obicei o tehnologie NoSQL sau non-relațională, oferindu-le capacitatea de a extinde memoria/stocarea și cercetarea în orice direcție, fără a fi nevoie să transfere proiectul în diferite structuri. Deși sistemele SQL pot suporta baze de date grafice, în special cu îmbunătățirile recente, arhitecturile NoSQL sunt de obicei mult mai eficiente. Trebuie remarcat faptul că o bază de date relațională/SQL poate funcționa alături de o bază de date grafică NoSQL, cele două completându-se una pe alta prin atingerea punctelor forte ale ambelor sisteme.

Principiile de bază

O bază de date grafică este concepută pentru a atribui o valoare egală atât datelor, cât și relațiilor care leagă datele. Datele și relațiile sunt considerate la fel de importante. Structuri grafice (nodul și marginea) sunt folosite pentru a reprezenta și stoca date. Un nod în bazele de date grafic reprezintă înregistrarea/obiectul/entitatea, în timp ce marginea reprezintă relația dintre noduri. Interogarea relațiilor este destul de rapidă, deoarece acestea sunt stocate în baza de date în sine.

Nodurile pot fi descrise ca entitățile dintr-un grafic. Aceste noduri pot fi etichetate cu etichete care reprezintă diferite roluri în domeniu. Etichetele nodurilor pot fi folosite și pentru a atașa metadate (index sau informații de identificare) la anumite noduri.

Marginile, sau relațiile, asigură conexiuni între două entități nod. (De exemplu, Voluntar-SCHEDULE-Weekdays sau Car-DIRECTIONS-Destination.) Relațiile au întotdeauna o direcție, cu un nod de început, un nod de sfârșit și un tip. Relațiile/marginile pot avea și proprietăți. În general, relațiile se bazează pe proprietăți cantitative, cum ar fi distanțe, greutăți, costuri, evaluări, puncte forte sau intervale de timp. Datorită modului în care sunt salvate relațiile, două noduri pot asocia orice tip sau orice număr de relații. Deși relațiile sunt stocate cu o anumită orientare de direcție, aceste relații pot fi navigate eficient în orice direcție.

Utilizarea bazelor de date grafice

Graficele pot fi utilizate într-o varietate de aplicații de zi cu zi, cum ar fi reprezentarea cartografierii fibrei optice, proiectarea unei plăci de circuite sau ceva la fel de simplu precum drumurile și străzile pe o hartă. Facebook folosește grafice pentru a forma o rețea de date, cu noduri reprezentând o persoană sau un subiect și margini reprezentând procese, activități sau metode care conectează nodurile.

Lockheed Martin Space folosește tehnologii grafice pentru managementul lanțului de aprovizionare, făcându-le mai ușor să descopere potențialele puncte slabe și să sporească reziliența lanțului de aprovizionare. CDAO lor, Tobin Thomas, a declarat într-un interviu, „Gândiți-vă la ciclul de viață al modului în care este creat un produs. Folosim tehnologii precum graficele pentru a conecta relațiile între ele, astfel încât să putem vedea ciclul de viață bazat pe anumite părți sau componente și relațiile dintre fiecare element.”

Gartner prezice că piata tehnologiilor grafice va crește la 3.2 miliarde de dolari până în 2025. Popularitatea în creștere a bazelor de date cu grafice este, în parte, rezultatul unor algoritmi bine proiectați care fac sortarea datelor mult, mult mai ușoară. Infamul Scandalul documentelor din Panama oferă un exemplu excelent al modului în care algoritmii au fost utilizați pentru a căuta informații de la mii de companii fictive. Aceste coji de a oferit vedetelor de cinema, criminalilor și politicienilor, precum fostul prim-ministru al Islandei Sigmundur David Gunnlaugsson, un loc pentru a depune bani în conturi offshore. Baze de date grafice, cu acestea algoritmi, a făcut posibilă cercetarea acestor companii ființe.

Probleme cu bazele de date grafice

Problemele care se pot dezvolta atunci când lucrați cu baze de date grafice includ utilizarea datelor inexacte sau inconsistente și învățarea să scrieți interogări eficiente. Rezultatele precise se bazează pe informații precise și consecvente. Dacă datele care intră nu sunt de încredere, rezultatele care ies nu pot fi considerate demne de încredere. 

Această problemă de interogare a datelor poate fi, de asemenea, o problemă dacă datele stocate folosesc termeni non-generi, în timp ce interogarea folosește terminologie generică. În plus, interogarea trebuie să fie proiectată pentru a îndeplini cerințele sistemului.

Datele inexacte se bazează pe informații care sunt pur și simplu greșite. Au fost incluse erori flagrante. Datele inexacte pot include o adresă greșită, un sex greșit sau orice număr de alte erori. Date inconsistente, pe de altă parte, descriu o situație cu mai multe tabele dintr-o bază de date care lucrează cu aceleași date, dar care le primesc de la intrări diferite cu versiuni ușor diferite (greșeli de ortografie, abrevieri etc.). Inconsecvențele sunt adesea agravate de redundanța datelor.

Interogări grafice interogați baza de date grafică, iar aceste interogări trebuie să fie precise, precise și concepute pentru a se potrivi modelului bazei de date. Interogările ar trebui, de asemenea, să fie cât mai simple posibil. Cu cât interogarea este mai simplă, cu atât rezultatele sale sunt mai bine concentrate. Cu cât interogarea este mai complicată, cu atât rezultatele sunt mai ample – și poate mai confuze.

Cele mai bune practici la început

În scopuri de cercetare, majoritatea datelor în bloc gratuite sau achiziționate sunt rezonabil de exacte. Datele inexacte și inconsistente tind să fie rezultatul unei erori umane, cum ar fi un agent de vânzări sau o persoană de chat pe site care completează diferite formulare. Formarea personalului pentru a-și verifica în mod obișnuit informațiile (și a-și verifica munca de două ori în timpul procesului de instruire) poate încuraja îmbunătățiri dramatice.

Interogările ar trebui să înceapă simple și să rămână simple. Dacă cercetarea devine mai complexă, nu creați o interogare mai complexă. Creați o interogare nouă, simplă, pentru a căuta separat. CrowdStrike oferă a exemplu util despre valoarea interogărilor simpliste pe măsură ce și-au dezvoltat instrumentul de analiză de securitate, Threat Strike. Autorii CrowdStrike, Marcus King și Ralph Caraveo, au scris:

„La începutul acestui proiect, principala problemă pe care trebuia să o abordăm era gestionarea unui volum extrem de mare de date cu o rată de scriere foarte imprevizibilă. La acea vreme, trebuia să analizăm câteva milioane de evenimente pe zi – un număr despre care știam că va crește și acum este de sute de miliarde. Proiectul a fost descurajant, motiv pentru care am decis să facem un pas înapoi și să ne gândim nu la cum să scalam, ci cum să simplificăm. Am stabilit că, prin crearea unei scheme de date extraordinar de simplă, vom putea crea o platformă puternică și versatilă din care să construim. Așa că echipa noastră s-a concentrat pe iterare și rafinare până când am redus arhitectura la ceva care a fost suficient de simplu pentru a scala aproape la nesfârșit.”

Inteligență artificială, învățare automată și baze de date grafice

Îmbunătățirile grafice aplicate inteligenței artificiale îmbunătățesc precizia și vitezele de modelare.

An Platforma AI Fuzionat cu o bază de date grafică s-a demonstrat că îmbunătățește cu succes modelele de învățare automată, promovând potențialul proceselor complexe de luare a deciziilor. Tehnologia grafică pare să se integreze destul de bine cu inteligența artificială și învățarea automată, făcând relațiile de date mai simple, mai extinse și mai eficiente.

Amazon și-a îndreptat atenția asupra utilizării masina de învățare pentru clasificarea nodurilor și marginilor în funcție de atributele lor. Procesul poate fi folosit și pentru a prezice cele mai probabile conexiuni. Unele versiuni ale acestuia tehnologia învățării automate/grafice opțiunea include hărți ale lumii fizice, cum ar fi cercetarea celor mai bune rute pentru a ajunge dintr-un loc în altul. Unele versiuni se concentrează pe sarcini mai abstracte – de exemplu, sinteza cunoștințelor – și folosesc modele grafice bazate pe text sau rețele conceptuale.

Bazele de date actuale cu grafice au evoluat până la punctul în care sunt capabile să rezolve unele dintre provocările mai complicate ale industriei telecomunicațiilor. Combaterea fraudei este o provocare care a devenit o prioritate ridicată, AI și învățarea automată devenind prima alegere pentru a rămâne în fața amenințărilor. Bazele de date grafice sunt folosite pentru a sprijini tehnicile analitice utilizate de AI și de învățare automată în combaterea fraudei.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/