Podatkovne zbirke grafov so se od devetdesetih let prejšnjega stoletja znatno izboljšale z novim razvojem in boljšim uresničevanjem najboljših praks. Tehnologija grafov je postala ena najbolj priljubljenih metod za izvajanje raziskav velikih podatkov. Zaradi osredotočenosti na iskanje odnosov in njegove prilagodljivosti je idealen za različne raziskovalne projekte. Zavedanje o novih dogodkih in razumevanje najboljših praks bo poenostavilo vsako delo z bazami podatkov grafov.

Grafne baze podatkov so običajno upoštevano NoSQL ali nerelacijsko tehnologijo, ki jim omogoča razširitev pomnilnika/shrambe in raziskovanja v katero koli smer, ne da bi bilo treba projekt prenašati v različne strukture. Čeprav lahko sistemi SQL podpirajo baze podatkov grafov, zlasti z nedavnimi izboljšavami, so arhitekture NoSQL običajno veliko bolj učinkovite. Opozoriti je treba, da lahko relacijska baza podatkov/SQL deluje skupaj z grafično bazo podatkov NoSQL, pri čemer se obe dopolnjujeta z izkoriščanjem prednosti obeh sistemov.

Osnovna načela

Podatkovna baza grafov je zasnovana tako, da dodeli enako vrednost podatkom in odnosom, ki podatke povezujejo. Podatki in razmerja veljajo za enako pomembne. Strukture grafov (vozlišče in rob) se uporabljajo za predstavitev in shranjevanje podatkov. Vozlišče v zbirkah podatkov grafov predstavlja zapis/objekt/entiteto, medtem ko rob predstavlja razmerje med vozlišči. Poizvedovanje po relacijah je precej hitro, saj so shranjene v sami bazi podatkov.

Vozlišča lahko opišemo kot entitete znotraj grafa. Ta vozlišča je mogoče označiti z oznakami, ki predstavljajo različne vloge v domeni. Oznake vozlišč se lahko uporabljajo tudi za pripenjanje metapodatkov (indeks ali identifikacijske informacije) določenim vozliščem.

Robovi ali razmerja zagotavljajo povezave med dvema entitetama vozlišča. (Na primer, Volunteer-SCHEDULE-Weekdays ali Car-DIRECTIONS-Destination.) Relacije imajo vedno smer, z začetnim vozliščem, končnim vozliščem in vrsto. Relacije/robovi imajo lahko tudi lastnosti. Na splošno razmerja temeljijo na kvantitativnih lastnostih, kot so razdalje, uteži, stroški, ocene, prednosti ali časovni intervali. Zaradi načina shranjevanja odnosov lahko dve vozlišči povežeta poljubno vrsto ali število odnosov. Čeprav so relacije shranjene v določeni smeri, je mogoče te relacije učinkovito krmariti v obe smeri.

Uporaba grafičnih baz podatkov

Grafe je mogoče uporabiti v različnih vsakodnevnih aplikacijah, kot je predstavitev preslikave optičnih vlaken, oblikovanje vezja ali nekaj tako preprostega, kot so ceste in ulice na zemljevidu. Facebook uporablja grafe za oblikovanje podatkovnega omrežja, pri čemer vozlišča predstavljajo osebo ali temo, robovi pa predstavljajo procese, dejavnosti ali metode, ki povezujejo vozlišča.

Lockheed Martin Space uporablja tehnologije grafov za Upravljanje dobavne verige, zaradi česar lažje odkrijejo morebitne slabosti in povečajo odpornost dobavne verige. Njihov CDAO, Tobin Thomas, je v an intervju, »Razmislite o življenjskem ciklu, kako nastane izdelek. Uporabljamo tehnologije, kot so grafi, za povezovanje odnosov, tako da lahko vidimo življenjski cikel na podlagi določenih delov ali komponent in odnosov med vsakim elementom.«

Gartner napoveduje, da bo trg za grafične tehnologije bo do leta 3.2 narasel na 2025 milijarde USD. Naraščajoča priljubljenost podatkovnih zbirk grafov je delno posledica dobro zasnovanih algoritmov, ki zelo, veliko olajšajo razvrščanje podatkov. Razvpiti Škandal Panama Papers je odličen primer, kako so bili algoritmi uporabljeni za iskanje informacij od tisočih navideznih podjetij. te lupine filmskim zvezdam, kriminalcem in politikom, kot je nekdanji islandski premier Sigmundur David Gunnlaugsson, zagotovil prostor za polaganje denarja na račune v tujini. Podatkovne baze grafov, s svojimi algoritmi, je omogočil raziskovanje teh navideznih podjetij.

Težave z grafičnimi bazami podatkov

Težave, ki se lahko pojavijo pri delu z zbirkami podatkov grafov, vključujejo uporabo netočnih ali nedoslednih podatkov in učenje pisanja učinkovitih poizvedb. Natančni rezultati temeljijo na točnih in doslednih informacijah. Če vneseni podatki niso zanesljivi, rezultatov, ki prihajajo, ni mogoče šteti za vredne zaupanja. 

Ta težava s podatkovno poizvedbo je lahko tudi težava, če shranjeni podatki uporabljajo negenerične izraze, medtem ko poizvedba uporablja generično terminologijo. Poleg tega mora biti poizvedba zasnovana tako, da ustreza zahtevam sistema.

Netočni podatki temeljijo na informacijah, ki so preprosto napačne. Vključene so očitne napake. Netočni podatki lahko vključujejo napačen naslov, napačen spol ali poljubno število drugih napak. Po drugi strani pa nedosledni podatki opisujejo situacijo z več tabelami v zbirki podatkov, ki delajo z istimi podatki, vendar jih prejemajo iz različnih vnosov z nekoliko različnimi različicami (napačno črkovane besede, okrajšave itd.). Nedoslednosti pogosto spremlja odvečnost podatkov.

Grafske poizvedbe izpraševati bazo podatkov grafov, te poizvedbe pa morajo biti točne, natančne in zasnovane tako, da ustrezajo modelu baze podatkov. Tudi poizvedbe naj bodo čim bolj preproste. Preprostejša kot je poizvedba, bolj natančno so osredotočeni njeni rezultati. Bolj ko je poizvedba zapletena, širši – in morda bolj zmedeni – bodo rezultati.

Najboljše prakse na začetku

Za raziskovalne namene je večina brezplačnih ali kupljenih masovnih podatkov razmeroma točna. Netočni in nedosledni podatki so običajno posledica človeške napake, na primer izpolnjevanja različnih obrazcev pri prodajalcu ali klepetalnici na spletnem mestu. Usposabljanje osebja, da redno dvakrat preverja svoje podatke (in dvakratno preverjanje njihovega dela med postopkom usposabljanja) lahko spodbudi dramatične izboljšave.

Poizvedbe se morajo začeti preprosto in ostati preproste. Če raziskava postane bolj zapletena, ne ustvarite bolj zapletene poizvedbe. Ustvarite novo preprosto poizvedbo za ločeno raziskovanje. CrowdStrike ponuja a uporaben primer o vrednosti poenostavljenih poizvedb, ko so razvili svoje orodje za varnostno analitiko, Threat Strike. Avtorja CrowdStrike Marcus King in Ralph Caraveo sta zapisala:

»Na začetku tega projekta je bilo glavno vprašanje, ki smo ga morali obravnavati, upravljanje izjemno velike količine podatkov z zelo nepredvidljivo hitrostjo pisanja. Takrat smo morali analizirati nekaj milijonov dogodkov na dan – število, za katerega smo vedeli, da bo naraslo in je zdaj v stotinah milijard. Projekt je bil zastrašujoč, zato smo se odločili, da se umaknemo in ne razmišljamo o tem, kako povečati, ampak kako poenostaviti. Ugotovili smo, da bomo z ustvarjanjem podatkovne sheme, ki je izjemno preprosta, lahko ustvarili močno in vsestransko platformo, iz katere bomo gradili. Zato se je naša ekipa osredotočila na ponavljanje in izpopolnjevanje, dokler nismo arhitekture spravili do nečesa, kar je bilo dovolj preprosto za skoraj neskončno spreminjanje.”

Umetna inteligenca, strojno učenje in zbirke podatkov grafov

Izboljšave grafov, ki se uporabljajo za umetno inteligenco, izboljšujejo natančnost in hitrost modeliranja.

An AI platforma združeno z bazo podatkov grafov uspešno izboljšuje modele strojnega učenja in spodbuja potencial za kompleksne procese odločanja. Zdi se, da se tehnologija grafov precej dobro ujema z umetno inteligenco in strojnim učenjem, zaradi česar so podatkovni odnosi preprostejši, razširljivejši in učinkovitejši.

Amazon se je posvetil uporabi strojno učenje za razvrščanje vozlišč in robov na podlagi njihovih atributov. Postopek je mogoče uporabiti tudi za predvidevanje najverjetnejših povezav. Nekatere različice tega strojno učenje/grafična tehnologija možnost vključuje zemljevide fizičnega sveta, kot je raziskovanje najboljših poti za prihod iz enega kraja v drugega. Nekatere različice se osredotočajo na bolj abstraktne naloge – na primer sintezo znanja – in uporabljajo modele grafov, ki temeljijo na besedilu, ali konceptualna omrežja.

Trenutne baze podatkov grafov so se razvile do te mere, da so sposobne rešiti nekatere bolj zapletene izzive telekomunikacijske industrije. Boj proti goljufijam je eden od izzivov, ki je postal prednostna naloga, pri čemer sta umetna inteligenca in strojno učenje postala prva izbira, da ostanete pred grožnjami. Podatkovne zbirke grafov se uporabljajo za podporo analitičnim tehnikam, ki jih uporabljata umetna inteligenca in strojno učenje v boju proti goljufijam.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/