98彩票-使用图形数据库的主要优点是什么?

作者:98彩票 时间:2019-04-23 10:03

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98彩票图形数据库是数据管理系统软件。构建块是顶点和边缘。为了将其置于更熟悉的上下文中,关系数据库也是一种数据管理软件,其中构建块是表。两者都需要将数据加载到软件中并使用查询语言或API来访问数据。

关系数据库在20世纪80年代蓬勃发展。许多商业公司(即Oracle,Ingres,IBM)支持数据管理的关系模型(表格组织)。在那个时代,主要的数据管理需求是生成报告。

直到最近几年,频繁的模式更改,管理爆炸物数据量,实时查询响应时间以及更智能的数据激活要求使得人们意识到图模型的优势,图形数据库并没有比关系数据库看到更大的优势。

有许多商业软件公司支持这种模式,包括TigerGraph(以前称为GraphSQL),Neo4j和DataStax。该技术正在扰乱许多领域,例如供应链管理,电子商务建议,安全性,欺诈检测,公用电网调度,AI应用知识图,区块链总分类数据的分析查询以及高级数据分析中的许多其他领域。有关详细说明,请参阅此  和此。 

在这里,我们从98彩票数据管理的角度讨论使用图形数据库的主要优点。

面向对象思维

这意味着您编写的每个查询都有非常清晰,明确的语义。没有隐藏的假设,例如关系SQL,您必须知道FROM 子句中的表如何  隐式形成笛卡尔积。

性能

它们具有优异的性能,可用于查询相关数据,无论大小。图表本质上是索引数据结构。它永远不需要加载或触摸给定查询的不相关数据。它们是实时大数据分析查询的绝佳解决方案。

更好的解决问题

图形数据库解决了对于关系查询而言既不切实际又不实用的问题。示例包括迭代算法,如PageRank,梯度下降,以及其他数据挖掘和机器学习算法。研究证明,一些图形查询语言是图灵完备的,这意味着你可以在它们上面编写任何算法。然而,市场上有许多查询语言具有有限的表达能力。确保你提出许多假设性问题,看看它是否可以在你锁定之前回答它们。 

实时更新数据并同时支持查询

图形数据库可以在同时支持查询的同时对大数据执行实时更新。这是现有大数据管理系统(如Hadoop HDFS)的一个主要缺点,因为它是专为数据湖设计的,其中顺序扫描和附加新数据(无随机搜索)是预期工作负载的特征,它是架构设计的选择确保整个文件的快速扫描I / O. 假设任何查询都会触及文件的大部分,而图形数据库只触及相关数据,因此顺序扫描不是优化假设。

灵活的在线模式环境

图形数据库在为您的查询提供服务时提供灵活的在线模式演变。您可以不断添加和删除新的顶点或边缘类型或其属性,以扩展或缩小数据模型。管理爆炸性和不断变化的对象类型非常方便。关系数据库无法轻易地适应这一要求,这在现代数据管理时代是司空见惯的。

按聚合查询分组

除了传统的分组查询之外,98彩票图形数据库可以通过在关系数据库中难以想象或不切实际的聚合查询来执行某些类别的组。由于表格模型限制,关系数据库上的聚合查询受到数据如何组合在一起的极大限制。相比之下,图模型可以更灵活地进行分组和聚合相关数据。看到篇文章 关于使用累加器进行图遍历的聚合的最新表现力(顶点和边的运行时属性,或查询的全局状态)。我认为关系数据库不能对选择性数据点进行这种灵活的聚合。(免责声明:我已经从事商业关系数据库内核十年; Oracle,MS SQL Server,Apache流行的开源平台等) 

组合和层次化多个维度

图形数据库可以组合多个维度来管理大数据,包括时间序列,人口统计,地理维度等,以及不同维度的粒度层次结构。考虑一下我们想要根据时间和地理维度对一组人口进行分段的应用程序。通过精心设计的图形模式,数据科学家和业务分析师可以对图形数据库进行几乎任何分析查询。传统上,此功能只能由低级编程语言(如C ++和Java)访问。一系精彩的网络研讨会使这一点更加清晰。 

AI基础设施

由于实体之间结构良好的关系信息,图形数据库可用作优秀的AI基础设施,从而可以进一步推断间接事实和知识。机器学习专家喜欢他们。它们提供丰富的信息和方便的数据可访问性,其他数据模型很难满足。例如,Google Expander团队已将其用于智能消息传递技术知识图是由谷歌创建更好地理解人类,还有更多的进步正在对知识推理做出最近,DeepMind进一步倡导了GNN概念https://arxiv.og/abs/1806.01261 它强调图形结构数据作为神经网络的优化配置。成功的图形数据库作为实时AI数据基础架构的关键是:

  • 支持实时更新作为新的数据流

  • 一种高度表达和用户友好的声明性查询语言,可以完全控制数据科学家

  • 实时(亚秒)支持深度链接遍历(> 3跳),就像人类神经元通过神经网络发送信息一样; 深刻而有效

  • 向外扩展和扩展以管理大图

总之,我们看到本机图98彩票数据库管理大数据的许多优点是传统关系数据库无法解决的。然而,随着任何新技术取代旧技术,采用图形数据库仍然存在障碍。一个是就业市场上合格的开发人员比SQL开发人员少。另一个是图数据库查询语言的非标准化。有很多营销炒作和不完整的产品导致低于性能和低于可用性,这减缓了所需企业中图模型的采用。

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