Базы данных графов значительно улучшились с 1990-х годов благодаря новым разработкам и лучшей реализации лучших практик. Графовая технология стала одним из самых популярных методов исследования больших данных. Его ориентация на поиск связей и гибкость делают его идеальным для различных исследовательских проектов. Осведомленность о новых разработках и понимание лучших практик упростят любую работу с графовыми базами данных.

Графовые базы данных обычно считается NoSQL или нереляционная технология, предоставляющая им возможность расширять память/хранилище и проводить исследования в любом направлении без необходимости переноса проекта в разные структуры. Хотя системы SQL могут поддерживать графовые базы данных, особенно с учетом недавних улучшений, архитектуры NoSQL обычно гораздо более эффективны. Следует отметить, что реляционная база данных/база данных SQL может работать вместе с графовой базой данных NoSQL, при этом они дополняют друг друга, используя сильные стороны обеих систем.

Основные принципы

База данных графов предназначена для присвоения одинаковой ценности как данным, так и связям, соединяющим данные. Данные и взаимосвязи считаются одинаково важными. Графовые структуры (узел и ребро) используются для представления и хранения данных. Узел в графовых базах данных представляет запись/объект/сущность, а ребро представляет связь между узлами. Запрос отношений выполняется довольно быстро, поскольку они хранятся внутри самой базы данных.

Узлы можно описать как объекты внутри графа. Эти узлы можно пометить метками, которые представляют различные роли в домене. Метки узлов также можно использовать для прикрепления метаданных (индекса или идентификационной информации) к определенным узлам.

Края или отношения обеспечивают связи между двумя узлами. (Например, Волонтер-РАСПИСАНИЕ-Будние дни или Автомобиль-НАПРАВЛЕНИЯ-Пункт назначения.) Отношения всегда имеют направление с начальным узлом, конечным узлом и типом. Отношения/ребра также могут иметь свойства. Как правило, отношения основаны на количественных свойствах, таких как расстояния, веса, затраты, рейтинги, сильные стороны или временные интервалы. Из-за способа сохранения отношений два узла могут связывать любой тип или любое количество отношений. Хотя отношения хранятся с определенной ориентацией направления, по этим отношениям можно эффективно перемещаться в любом направлении.

Использование графовых баз данных

Графики можно использовать в различных повседневных приложениях, например, для отображения оптических волокон, проектирования печатных плат или в чем-то таком простом, как дороги и улицы на карте. Facebook использует графы для формирования сети данных, где узлы представляют человека или тему, а ребра представляют процессы, действия или методы, которые соединяют узлы.

Lockheed Martin Space использует графовые технологии для система управления цепями поставок, что облегчает им выявление потенциальных слабых мест и повышает устойчивость цепочки поставок. Их CDAO, Тобин Томас, заявил в интервью«Подумайте о жизненном цикле создания продукта. Мы используем такие технологии, как графики, чтобы связать отношения друг с другом, чтобы мы могли видеть жизненный цикл, основанный на определенных частях или компонентах, а также отношения между каждым элементом».

Gartner прогнозирует, что рынок графовых технологий к 3.2 году вырастет до 2025 миллиарда долларов. Растущая популярность графовых баз данных отчасти является результатом хорошо продуманных алгоритмов, которые значительно упрощают сортировку данных. Печально известный Панамский скандал представляет собой отличный пример того, как алгоритмы использовались для получения информации от тысяч подставных компаний. Эти оболочек предоставил кинозвездам, преступникам и политикам, таким как бывший премьер-министр Исландии Зигмундур Давид Гуннлаугссон, место для размещения денег на оффшорных счетах. Графовые базы данных с их алгоритмы, сделало возможным исследование этих подставных компаний.

Проблемы с графовыми базами данных

Проблемы, которые могут возникнуть при работе с графовыми базами данных, включают использование неточных или противоречивых данных и обучение написанию эффективных запросов. Точные результаты зависят от точной и последовательной информации. Если поступающие данные недостоверны, полученные результаты нельзя считать заслуживающими доверия. 

Эта проблема с запросом данных также может быть проблемой, если в сохраненных данных используются неуниверсальные термины, а в запросе используется общая терминология. Кроме того, запрос должен быть разработан с учетом требований системы.

Неточные данные основаны на информации, которая просто неверна. Допущены явные ошибки. Неточные данные могут включать неправильный адрес, неправильный пол или любое количество других ошибок. Несогласованные данные, с другой стороны, описывают ситуацию, когда несколько таблиц в базе данных работают с одними и теми же данными, но получают их из разных источников в несколько разных версиях (опечатки, сокращения и т. д.). Несогласованность часто усугубляется избыточностью данных.

Графовые запросы опрашивать графовую базу данных, и эти запросы должны быть точными, точными и соответствовать модели базы данных. Запросы также должны быть максимально простыми. Чем проще запрос, тем более четко сфокусированы его результаты. Чем сложнее запрос, тем шире – и, возможно, более запутанны – результаты.

Лучшие практики на старте

Для исследовательских целей большинство бесплатных или купленных массовых данных достаточно точны. Неточные и противоречивые данные, как правило, являются результатом человеческой ошибки, например, когда продавец или участник чата на веб-сайте заполняют различные формы. Обучение персонала привычке перепроверять свою информацию (а также перепроверку своей работы в процессе обучения) может способствовать значительным улучшениям.

Запросы должны начинаться с простых и оставаться простыми. Если исследование становится более сложным, не создавайте более сложный запрос. Создайте новый простой запрос для отдельного исследования. CrowdStrike предлагает полезный пример о ценности упрощенных запросов при разработке своего инструмента анализа безопасности Threat Strike. Авторы CrowdStrike Маркус Кинг и Ральф Каравео написали:

«В начале этого проекта основной проблемой, которую нам нужно было решить, было управление чрезвычайно большим объемом данных с крайне непредсказуемой скоростью записи. В то время нам нужно было анализировать несколько миллионов событий в день — мы знали, что это число будет расти и сейчас исчисляется сотнями миллиардов. Проект был сложным, поэтому мы решили сделать шаг назад и подумать не о том, как масштабировать, а о том, как упростить. Мы решили, что, создав чрезвычайно простую схему данных, мы сможем создать надежную и универсальную платформу для дальнейшего развития. Поэтому наша команда сосредоточилась на итерациях и усовершенствованиях, пока не свела архитектуру к чему-то достаточно простому, чтобы ее можно было масштабировать практически бесконечно».

Искусственный интеллект, машинное обучение и графовые базы данных

Улучшения графов, примененные к искусственному интеллекту, повышают точность и скорость моделирования.

An Платформа AI Было показано, что объединение с графовой базой данных успешно улучшает модели машинного обучения, расширяя возможности сложных процессов принятия решений. Графическая технология, по-видимому, довольно хорошо сочетается с искусственным интеллектом и машинным обучением, делая взаимоотношения между данными более простыми, расширяемыми и более эффективными.

Amazon обратил свое внимание на использование обучение с помощью машины для классификации узлов и ребер на основе их атрибутов. Этот процесс также можно использовать для прогнозирования наиболее вероятных связей. Некоторые версии этого машинное обучение/графовая технология вариант включает в себя карты физического мира, например, исследование лучших маршрутов, позволяющих добраться из одного места в другое. Некоторые версии ориентированы на более абстрактные задачи — например, синтез знаний — и используют графовые модели, основанные на тексте или концептуальных сетях.

Современные графовые базы данных развились до такой степени, что они способны решать некоторые из наиболее сложных задач телекоммуникационной отрасли. Борьба с мошенничеством является одной из задач, которая стала приоритетной, а искусственный интеллект и машинное обучение стали первым выбором, позволяющим опережать угрозы. Базы данных графов используются для поддержки аналитических методов, используемых искусственным интеллектом и машинным обучением для борьбы с мошенничеством.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/