Grafik veritabanları, yeni gelişmeler ve en iyi uygulamaların daha iyi hayata geçirilmesiyle 1990'lardan bu yana önemli ölçüde gelişti. Grafik teknolojisi, büyük veri araştırması yapmanın en popüler yöntemlerinden biri haline geldi. İlişkileri bulmaya odaklanması ve esnekliği, onu çeşitli araştırma projeleri için ideal kılmaktadır. Yeni gelişmelere ilişkin farkındalık ve en iyi uygulamaların anlaşılması, grafik veritabanlarıyla yapılan her türlü çalışmayı kolaylaştıracaktır.

Grafik veritabanları tipik olarak dikkate alınır Projeyi farklı yapılara aktarmaya gerek kalmadan, belleği/depolamayı ve araştırmayı herhangi bir yönde genişletme olanağı sağlayan NoSQL veya ilişkisel olmayan bir teknoloji. Her ne kadar SQL sistemleri grafik veritabanlarını destekleyebilse de, özellikle son gelişmelerle birlikte NoSQL mimarileri genellikle çok daha etkilidir. İlişkisel/SQL veritabanının, NoSQL grafik veritabanıyla birlikte çalışabileceği ve her iki sistemin de güçlü yönlerinden yararlanılarak ikisinin birbirini tamamlayabileceği unutulmamalıdır.

Temel İlkeler

Bir grafik veritabanı, hem verilere hem de verileri birbirine bağlayan ilişkilere eşit değer atamak için tasarlanmıştır. Veriler ve ilişkiler eşit derecede önemli kabul edilir. Grafik yapıları (düğüm ve kenar) verileri temsil etmek ve depolamak için kullanılır. Grafik veritabanlarındaki bir düğüm, kaydı/nesneyi/varlığı temsil ederken kenar, düğümler arasındaki ilişkiyi temsil eder. Veritabanının içinde saklandıkları için ilişkileri sorgulamak oldukça hızlıdır.

Düğümler bir grafik içindeki varlıklar olarak tanımlanabilir. Bu düğümler, etki alanındaki farklı rolleri temsil eden etiketlerle etiketlenebilir. Düğüm etiketleri ayrıca belirli düğümlere meta veriler (indeks veya kimlik bilgileri) eklemek için de kullanılabilir.

Kenarlar veya ilişkiler, iki düğüm varlığı arasında bağlantı sağlar. (Örneğin, Gönüllü-Program-Hafta İçi veya Araba-YOL TARİFLERİ-Hedef.) İlişkilerin her zaman bir başlangıç ​​düğümü, bir bitiş düğümü ve bir türü olan bir yönü vardır. İlişkilerin/kenarların da özellikleri olabilir. Genellikle ilişkiler mesafeler, ağırlıklar, maliyetler, derecelendirmeler, güçler veya zaman aralıkları gibi niceliksel özelliklere dayanır. İlişkilerin kaydedilme şekli nedeniyle, iki düğüm herhangi bir türde veya herhangi bir sayıda ilişkiyi ilişkilendirebilir. İlişkiler belirli bir yön oryantasyonuyla saklansa da bu ilişkiler her iki yönde de verimli bir şekilde gezinilebilir.

Grafik Veritabanlarını Kullanma

Grafikler, fiber optik haritalamayı temsil etmek, devre kartı tasarlamak veya harita üzerindeki yollar ve caddeler gibi basit bir şey gibi çeşitli günlük uygulamalarda kullanılabilir. Facebook, düğümlerin bir kişiyi veya konuyu temsil ettiği ve kenarların düğümleri birbirine bağlayan süreçleri, etkinlikleri veya yöntemleri temsil ettiği bir veri ağı oluşturmak için grafikler kullanır.

Lockheed Martin Space, aşağıdaki amaçlar için grafik teknolojilerini kullanıyor: Tedarik zinciri yönetimipotansiyel zayıflıkları ortaya çıkarmalarını kolaylaştırıyor ve tedarik zinciri esnekliğini artırıyor. CDAO'ları Tobin Thomas bir açıklamada bulundu: röportaj, “Bir ürünün nasıl oluşturulduğunun yaşam döngüsünü düşünün. İlişkileri birbirine bağlamak için grafikler gibi teknolojiler kullanıyoruz, böylece belirli parçalara veya bileşenlere dayalı yaşam döngüsünü ve her öğe arasındaki ilişkileri görebiliyoruz."

Gartner şunu öngörüyor: grafik teknolojileri pazarı 3.2 yılına kadar 2025 milyar dolara ulaşacak. Grafik veritabanlarının artan popülaritesi kısmen, verileri sıralamayı çok daha kolay hale getiren iyi tasarlanmış algoritmaların bir sonucudur. Rezil Panama Belgeleri skandalı binlerce paravan şirketten bilgi almak için algoritmaların nasıl kullanıldığına dair mükemmel bir örnek sunuyor. Bunlar kabukları film yıldızlarına, suçlulara ve İzlanda'nın eski başbakanı Sigmundur David Gunnlaugsson gibi politikacılara offshore hesaplara para yatırabilecekleri bir yer sağladı. Grafik veritabanları, algoritmalar, bu paravan şirketlerin araştırılmasını mümkün kıldı.

Grafik Veritabanlarıyla İlgili Sorunlar

Grafik veritabanlarıyla çalışırken ortaya çıkabilecek sorunlar arasında hatalı veya tutarsız verilerin kullanılması ve verimli sorgular yazmayı öğrenme yer alır. Doğru sonuçlar, doğru ve tutarlı bilgilere dayanır. Giren veriler güvenilir değilse, ortaya çıkan sonuçlar da güvenilir sayılmaz. 

Bu veri sorgusu sorunu, sorgu genel terminoloji kullanırken depolanan veriler genel olmayan terimler kullanıyorsa da sorun olabilir. Ayrıca sorgunun sistem gereksinimlerini karşılayacak şekilde tasarlanması gerekir.

Yanlış veriler, tamamen yanlış olan bilgilere dayanmaktadır. Bariz hatalar dahil edildi. Yanlış veriler yanlış adres, yanlış cinsiyet veya başka birçok hata içerebilir. Tutarsız veriler ise, bir veritabanındaki birden fazla tablonun aynı verilerle çalıştığı, ancak bu tabloların biraz farklı sürümlere sahip farklı girdilerden (yazım hataları, kısaltmalar vb.) alındığı bir durumu tanımlar. Tutarsızlıklar genellikle veri fazlalığıyla birleşir.

Grafik sorguları Grafik veritabanını sorgulayın ve bu sorguların doğru, kesin olması ve veritabanı modeline uyacak şekilde tasarlanmış olması gerekir. Sorgular da mümkün olduğunca basit olmalıdır. Sorgu ne kadar basit olursa, sonuçlara o kadar sıkı odaklanılır. Sorgu ne kadar karmaşık olursa, sonuçlar da o kadar geniş ve belki de daha kafa karıştırıcı olur.

Başlangıçtaki En İyi Uygulamalar

Araştırma amacıyla, ücretsiz veya satın alınan toplu verilerin çoğu makul ölçüde doğrudur. Yanlış ve tutarsız veriler genellikle bir satış görevlisinin veya web sitesindeki sohbet görevlisinin çeşitli formları doldurması gibi insan hatalarından kaynaklanır. Personeli, bilgilerini bir kez daha kontrol etmeleri konusunda eğitmek (ve eğitim süreci sırasında çalışmalarının iki kez kontrol edilmesini sağlamak) dramatik gelişmeleri teşvik edebilir.

Sorgular basit başlamalı ve basit kalmalıdır. Araştırma daha karmaşık hale gelirse daha karmaşık bir sorgu oluşturmayın. Ayrı olarak araştırma yapmak için yeni ve basit bir sorgu oluşturun. CrowdStrike şunları sunuyor: faydalı örnek güvenlik analizi aracı Threat Strike'ı geliştirirken basit sorguların değeri hakkında konuştular. CrowdStrike yazarları Marcus King ve Ralph Caraveo şunu yazdı:

"Bu projenin başlangıcında ele almamız gereken ana konu, son derece öngörülemeyen bir yazma hızına sahip son derece büyük miktarda veriyi yönetmekti. O zamanlar günde birkaç milyon olayı analiz etmemiz gerekiyordu; bu sayının artacağını ve şu anda yüz milyarlara ulaştığını biliyorduk. Proje göz korkutucuydu, bu yüzden geri adım atmaya ve nasıl ölçekleneceğini değil, nasıl basitleştirileceğini düşünmeye karar verdik. Olağanüstü derecede basit bir veri şeması oluşturarak, derlemeler için güçlü ve çok yönlü bir platform oluşturabileceğimize karar verdik. Bu nedenle ekibimiz, mimariyi neredeyse sonsuza kadar ölçeklenebilecek kadar basit bir şeye indirene kadar yinelemeye ve iyileştirmeye odaklandı."

Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Grafik Veritabanları

Yapay zekaya uygulanan grafik iyileştirmeleri doğruluğu ve modelleme hızlarını artırıyor.

An AI platformu bir grafik veritabanıyla birleştirilmesinin, makine öğrenimi modellerini başarılı bir şekilde geliştirerek karmaşık karar verme süreçleri potansiyelini teşvik ettiği gösterilmiştir. Grafik teknolojisi, yapay zeka ve makine öğrenimiyle oldukça iyi uyum sağlıyor ve veri ilişkilerini daha basit, daha genişletilebilir ve daha verimli hale getiriyor.

Amazon dikkatini kullanmaya yöneldi makine öğrenme Düğümleri ve kenarları niteliklerine göre sınıflandırmak için. Süreç aynı zamanda en olası bağlantıları tahmin etmek için de kullanılabilir. Bunun bazı versiyonları makine öğrenimi/grafik teknolojisi seçenek, bir yerden diğerine gitmek için en iyi rotaların araştırılması gibi fiziksel dünyanın haritalarını içerir. Bazı sürümler daha soyut görevlere (örneğin bilgi sentezi) odaklanır ve metne veya kavramsal ağlara dayalı grafik modelleri kullanır.

Mevcut grafik veritabanları, telekomünikasyon endüstrisinin daha karmaşık bazı zorluklarını çözebilecek noktaya kadar gelişmiştir. Sahtekarlıkla mücadele, yüksek öncelik haline gelen zorluklardan biri; yapay zeka ve makine öğrenimi, tehditlerin önünde kalmak için ilk tercih haline geliyor. Grafik veritabanları, sahtekarlıkla mücadelede yapay zeka ve makine öğreniminin kullandığı analitik teknikleri desteklemek için kullanılıyor.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/