ฐานข้อมูลกราฟได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญนับตั้งแต่ปี 1990 โดยมีการพัฒนาใหม่ๆ และการตระหนักถึงแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่ดียิ่งขึ้น เทคโนโลยีกราฟได้กลายเป็นหนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการทำวิจัยข้อมูลขนาดใหญ่ การมุ่งเน้นไปที่การค้นหาความสัมพันธ์และความยืดหยุ่นทำให้เหมาะสำหรับโครงการวิจัยที่หลากหลาย การตระหนักถึงการพัฒนาใหม่ๆ และความเข้าใจในแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดจะช่วยปรับปรุงการทำงานกับฐานข้อมูลกราฟ
ฐานข้อมูลกราฟได้แก่ โดยทั่วไปจะถือว่า NoSQL หรือเทคโนโลยีที่ไม่สัมพันธ์กัน ช่วยให้สามารถขยายหน่วยความจำ/พื้นที่เก็บข้อมูล และการวิจัยในทุกทิศทาง โดยไม่จำเป็นต้องถ่ายโอนโปรเจ็กต์ไปยังโครงสร้างอื่น แม้ว่าระบบ SQL จะสามารถรองรับฐานข้อมูลกราฟได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการปรับปรุงล่าสุด แต่สถาปัตยกรรม NoSQL มักจะมีประสิทธิภาพมากกว่ามาก ควรสังเกตว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์/SQL สามารถทำงานร่วมกับฐานข้อมูลกราฟ NoSQL ได้ โดยทั้งสองระบบเสริมซึ่งกันและกันโดยการแตะจุดแข็งของทั้งสองระบบ
หลักการพื้นฐาน
ฐานข้อมูลกราฟได้รับการออกแบบมาเพื่อกำหนดค่าที่เท่ากันให้กับทั้งข้อมูลและความสัมพันธ์ที่เชื่อมต่อข้อมูล ข้อมูลและความสัมพันธ์ถือว่ามีความสำคัญเท่าเทียมกัน โครงสร้างกราฟ (โหนดและขอบ) ใช้เพื่อแสดงและจัดเก็บข้อมูล โหนดในฐานข้อมูลกราฟแสดงถึงบันทึก/วัตถุ/เอนทิตี ในขณะที่ขอบแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างโหนด การสืบค้นความสัมพันธ์นั้นค่อนข้างรวดเร็ว เนื่องจากถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล
โหนดสามารถอธิบายได้ว่าเป็นเอนทิตีภายในกราฟ โหนดเหล่านี้สามารถติดแท็กด้วยป้ายกำกับที่แสดงถึงบทบาทที่แตกต่างกันในโดเมน ป้ายกำกับโหนดยังสามารถใช้เพื่อแนบข้อมูลเมตา (ดัชนีหรือข้อมูลประจำตัว) ให้กับบางโหนดได้
ขอบหรือความสัมพันธ์ ให้การเชื่อมต่อระหว่างเอนทิตีโหนดสองรายการ (ตัวอย่างเช่น อาสาสมัคร-กำหนดการ-วันธรรมดา หรือ รถ-เส้นทาง-ปลายทาง) ความสัมพันธ์มักจะมีทิศทางเสมอ โดยมีโหนดเริ่มต้น โหนดสิ้นสุด และประเภท ความสัมพันธ์/ขอบสามารถมีคุณสมบัติได้เช่นกัน โดยทั่วไป ความสัมพันธ์จะขึ้นอยู่กับคุณสมบัติเชิงปริมาณ เช่น ระยะทาง น้ำหนัก ต้นทุน การให้คะแนน จุดแข็ง หรือช่วงเวลา เนื่องจากวิธีการบันทึกความสัมพันธ์ สองโหนดจึงสามารถเชื่อมโยงความสัมพันธ์ประเภทใดก็ได้หรือจำนวนเท่าใดก็ได้ แม้ว่าความสัมพันธ์จะถูกจัดเก็บโดยมีการวางแนวทิศทางที่เฉพาะเจาะจง แต่ความสัมพันธ์เหล่านี้สามารถนำทางได้อย่างมีประสิทธิภาพในทิศทางใดทิศทางหนึ่ง
การใช้ฐานข้อมูลกราฟ
กราฟสามารถนำมาใช้ในการใช้งานในแต่ละวันได้หลากหลาย เช่น การแสดงแผนที่ใยแก้วนำแสง การออกแบบแผงวงจร หรือสิ่งที่เรียบง่ายอย่างถนนบนแผนที่ Facebook ใช้กราฟเพื่อสร้างเครือข่ายข้อมูล โดยมีโหนดที่เป็นตัวแทนของบุคคลหรือหัวข้อ และขอบที่เป็นตัวแทนของกระบวนการ กิจกรรม หรือวิธีการที่เชื่อมต่อโหนด
Lockheed Martin Space ใช้เทคโนโลยีกราฟเพื่อ การจัดการห่วงโซ่อุปทานช่วยให้เปิดเผยจุดอ่อนที่อาจเกิดขึ้นและเพิ่มความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทานได้ง่ายขึ้น CDAO ของพวกเขา Tobin Thomas ระบุไว้ใน สัมภาษณ์, “ลองนึกถึงวงจรชีวิตของวิธีสร้างผลิตภัณฑ์ เรากำลังใช้เทคโนโลยีอย่างกราฟเพื่อเชื่อมโยงความสัมพันธ์เข้าด้วยกัน ดังนั้นเราจึงสามารถเห็นวงจรชีวิตตามชิ้นส่วนหรือส่วนประกอบเฉพาะ และความสัมพันธ์ระหว่างทุกองค์ประกอบ”
การ์ตเนอร์คาดการณ์ว่า ตลาดสำหรับเทคโนโลยีกราฟ จะเพิ่มขึ้นเป็น 3.2 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2025 ความนิยมที่เพิ่มขึ้นของฐานข้อมูลกราฟ ส่วนหนึ่งเป็นผลมาจากอัลกอริธึมที่ออกแบบมาอย่างดีซึ่งทำให้การเรียงลำดับข้อมูลง่ายขึ้นมาก ที่น่าอับอาย เรื่องอื้อฉาวปานามา เปเปอร์ส เป็นตัวอย่างที่ดีเยี่ยมของวิธีการใช้อัลกอริธึมเพื่อค้นหาข้อมูลจากบริษัทเชลล์หลายพันแห่ง เหล่านี้ เปลือกหอย ทำให้ดาราภาพยนตร์ อาชญากร และนักการเมือง เช่น อดีตนายกรัฐมนตรีไอซ์แลนด์ ซิกมันดูร์ เดวิด กันน์เลยก์สัน มีสถานที่ฝากเงินในบัญชีในต่างประเทศ ฐานข้อมูลกราฟด้วย อัลกอริทึมทำให้การวิจัยของบริษัทเชลล์เหล่านี้เป็นไปได้
ปัญหาเกี่ยวกับฐานข้อมูลกราฟ
ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเมื่อทำงานกับฐานข้อมูลกราฟ ได้แก่ การใช้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สอดคล้องกัน และการเรียนรู้ที่จะเขียนแบบสอบถามที่มีประสิทธิภาพ ผลลัพธ์ที่แม่นยำต้องอาศัยข้อมูลที่ถูกต้องและสม่ำเสมอ หากข้อมูลที่เข้าไปไม่น่าเชื่อถือ ผลลัพธ์ที่ออกมาก็ไม่สามารถถือว่าน่าเชื่อถือได้
ปัญหาการสืบค้นข้อมูลนี้อาจเป็นปัญหาได้หากข้อมูลที่เก็บไว้ใช้คำที่ไม่ใช่คำทั่วไป ในขณะที่คิวรีใช้คำศัพท์ทั่วไป นอกจากนี้ แบบสอบถามต้องได้รับการออกแบบให้ตรงตามความต้องการของระบบ
ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องนั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ผิด มีข้อผิดพลาดที่โจ่งแจ้งรวมอยู่ด้วย ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอาจรวมถึงที่อยู่ผิด เพศผิด หรือข้อผิดพลาดอื่นๆ จำนวนเท่าใดก็ได้ ในทางกลับกัน ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันจะอธิบายสถานการณ์ที่มีหลายตารางในฐานข้อมูลที่ทำงานกับข้อมูลเดียวกัน แต่ได้รับจากอินพุตที่แตกต่างกันและมีเวอร์ชันที่แตกต่างกันเล็กน้อย (การสะกดผิด ตัวย่อ ฯลฯ) ความไม่สอดคล้องกันมักประกอบด้วยความซ้ำซ้อนของข้อมูล
แบบสอบถามกราฟ ซักถามฐานข้อมูลกราฟ และการสืบค้นเหล่านี้จะต้องมีความแม่นยำ แม่นยำ และออกแบบให้เหมาะกับโมเดลฐานข้อมูล ข้อความค้นหาควรเรียบง่ายที่สุดเท่าที่จะทำได้ ยิ่งการสืบค้นง่ายขึ้นเท่าใด การเน้นผลลัพธ์ก็จะยิ่งแน่นแฟ้นมากขึ้นเท่านั้น ยิ่งข้อความค้นหาซับซ้อนมากเท่าใด ผลลัพธ์ก็จะกว้างขึ้นและอาจทำให้สับสนมากขึ้นเท่านั้น
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดตั้งแต่เริ่มต้น
เพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัย ข้อมูลจำนวนมากที่ฟรีหรือซื้อส่วนใหญ่มีความถูกต้องสมเหตุสมผล ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและไม่สอดคล้องกันมีแนวโน้มที่จะเป็นผลมาจากข้อผิดพลาดของมนุษย์ เช่น พนักงานขายหรือผู้แชทบนเว็บไซต์กรอกแบบฟอร์มต่างๆ การฝึกอบรมพนักงานให้ตรวจสอบข้อมูลของตนเป็นประจำ (และให้มีการตรวจสอบงานซ้ำซ้อนในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม) สามารถส่งเสริมการปรับปรุงได้อย่างมาก
ข้อความค้นหาควรเริ่มต้นอย่างเรียบง่าย และยังคงความเรียบง่าย หากการวิจัยมีความซับซ้อนมากขึ้น อย่าสร้างแบบสอบถามที่ซับซ้อนมากขึ้น สร้างแบบสอบถามใหม่ที่เรียบง่ายเพื่อค้นคว้าแยกกัน CrowdStrike เสนอ a ตัวอย่างที่เป็นประโยชน์ เกี่ยวกับคุณค่าของการสืบค้นแบบง่ายเมื่อพวกเขาพัฒนาเครื่องมือวิเคราะห์ความปลอดภัย Threat Strike Marcus King และ Ralph Caraveo ผู้เขียน CrowdStrike เขียนว่า:
“ในช่วงเริ่มต้นของโปรเจ็กต์นี้ ปัญหาหลักที่เราจำเป็นต้องแก้ไขคือการจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาลโดยมีอัตราการเขียนที่คาดเดาไม่ได้สูง ในเวลานั้น เราจำเป็นต้องวิเคราะห์เหตุการณ์สองสามล้านเหตุการณ์ต่อวัน ซึ่งเป็นตัวเลขที่เรารู้ว่าจะเพิ่มขึ้นและขณะนี้อยู่ในหลักแสนล้านเหตุการณ์ โปรเจ็กต์นี้ดูน่าหวาดหวั่น ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมเราจึงตัดสินใจถอยออกไปและไม่ได้คิดถึงวิธีขยายขนาด แต่คิดว่าจะทำให้ง่ายขึ้นได้อย่างไร เราพิจารณาแล้วว่าด้วยการสร้างสคีมาข้อมูลที่เรียบง่ายเป็นพิเศษ เราจะสามารถสร้างแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งและอเนกประสงค์สำหรับสร้างได้ ทีมงานของเราจึงมุ่งเน้นไปที่การทำซ้ำและการปรับแต่งจนกระทั่งเราได้สถาปัตยกรรมลงมาจนถึงสิ่งที่ง่ายพอที่จะขยายขนาดได้จนแทบไม่สิ้นสุด”
ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และฐานข้อมูลกราฟ
การปรับปรุงกราฟที่ใช้กับปัญญาประดิษฐ์กำลังปรับปรุงความแม่นยำและความเร็วในการสร้างแบบจำลอง
An แพลตฟอร์ม AI เมื่อรวมเข้ากับฐานข้อมูลกราฟแล้ว พบว่าสามารถปรับปรุงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้สำเร็จ และส่งเสริมศักยภาพสำหรับกระบวนการตัดสินใจที่ซับซ้อน เทคโนโลยีกราฟดูเหมือนจะเข้ากันได้ค่อนข้างดีกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร ทำให้ความสัมพันธ์ของข้อมูลง่ายขึ้น ขยายได้มากขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Amazon หันมาสนใจการใช้แล้ว เรียนรู้เครื่อง สำหรับการจำแนกโหนดและขอบตามคุณลักษณะ กระบวนการนี้ยังสามารถใช้เพื่อทำนายการเชื่อมต่อที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด อันนี้บางเวอร์ชั่น การเรียนรู้ของเครื่อง/เทคโนโลยีกราฟ ตัวเลือกประกอบด้วยแผนที่ของโลกทางกายภาพ เช่น การค้นคว้าเส้นทางที่ดีที่สุดสำหรับการเดินทางจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่ง บางเวอร์ชันมุ่งเน้นไปที่งานที่เป็นนามธรรมมากขึ้น เช่น การสังเคราะห์ความรู้ และใช้แบบจำลองกราฟตามข้อความหรือเครือข่ายแนวคิด
ฐานข้อมูลกราฟในปัจจุบันมีการพัฒนาจนถึงจุดที่สามารถแก้ไขปัญหาท้าทายที่ซับซ้อนมากขึ้นของอุตสาหกรรมโทรคมนาคมได้ การต่อสู้กับการฉ้อโกงถือเป็นความท้าทายอย่างหนึ่งที่มีลำดับความสำคัญสูง โดยที่ AI และการเรียนรู้ของเครื่องกลายเป็นตัวเลือกแรกในการก้าวนำหน้าภัยคุกคาม ฐานข้อมูลกราฟถูกนำมาใช้เพื่อสนับสนุนเทคนิคการวิเคราะห์ที่ AI และการเรียนรู้ของเครื่องใช้ในการต่อสู้กับการฉ้อโกง
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/
