tugunlar ma'lumotlarni saqlash uchun ishlatiladi. Har bir tugun tugunning o'zi haqida ma'lumot beruvchi xususiyatlar to'plamini o'z ichiga oladi.
Edge

|
tugunlar ma'lumotlarni saqlash uchun ishlatiladi. Har bir tugun tugunning o'zi haqida ma'lumot beruvchi xususiyatlar to'plamini o'z ichiga oladi.
Edge
|
bet | 2/2 | Sana | 03.02.2024 | Hajmi | 153,96 Kb. | | #151067 |
Bog'liq NoSQL matugunlar ma'lumotlarni saqlash uchun ishlatiladi. Har bir tugun tugunning o'zi haqida ma'lumot beruvchi xususiyatlar to'plamini o'z ichiga oladi.
Edge ikki tugun yoki ob'ekt o'rtasidagi munosabatni saqlaydi. Bir chekka har doim boshlang'ich va yakuniy tugunga ega.
Grafik ma'lumotlar bazalari qanday ishlaydi?
Grafik ma'lumotlar bazalarining an'anaviy relyatsion ma'lumotlar bazalaridan farqi shundaki, ular jadval va ustunlarga tayanmaydi, aksincha, moslashuvchan, kengaytiriladigan va samarali ma'lumotlarni saqlash imkonini beruvchi sxemasiz tuzilmadan foydalanadi. Ular mulk grafiklari va RDF grafiklari kabi turli xil ma'lumotlar modellaridan foydalanadilar. Xususiyat grafiklarida tugunlar va qirralar ularning atributlarini tavsiflovchi kalit-qiymat juftliklari bilan ifodalangan bir nechta xususiyatlarga ega bo'lishi mumkin. Boshqa tomondan, RDF grafiklari tugunlar va qirralarni URI sifatida ifodalaydi va ob'ektlar o'rtasidagi munosabatlarni tasvirlash uchun uchliklardan (mavzu, predikat, ob'ekt) foydalanadi.
Cypher yoki Gremlin kabi so'rov tillari grafik ma'lumotlar bazalari tomonidan grafikni kesib o'tish, so'rov qilish va yangilash uchun ishlatiladi. Ushbu so'rovlar tillari foydalanuvchilarga qulay bo'lib, muhandislarga grafik ma'lumotlar bazalari bilan ishlashni osonlashtiradi.
Grafik ma'lumotlar bazalaridan qachon foydalanish kerak?
Grafik ma'lumotlar bazalari murakkab ma'lumotlarni boshqarishda ustundir va ob'ektlar o'rtasidagi munosabatlarni modellashtirish va so'rash qobiliyatini talab qiladigan ilovalar uchun idealdir. Ular, ayniqsa, ijtimoiy tarmoqlar, tavsiya mexanizmlari va firibgarlikni aniqlash tizimlari kabi domenlarda foydalidir.
Ijtimoiy tarmoqlar
Ijtimoiy tarmoqlar juda murakkab va bog'langan bo'lib, foydalanuvchilar, postlar, sharhlar va boshqa ob'ektlar o'rtasidagi munosabatlarni qamrab oladigan murakkab ma'lumotlar tuzilmalariga ega. Grafik ma'lumotlar bazalari foydalanuvchilarga grafikni aylanib o'tish va ushbu ob'ektlar o'rtasidagi aloqalarni ochishning oson usulini ta'minlaydi.
Ijtimoiy tarmoqda grafik ma'lumotlar bazasidan qanday foydalanish mumkinligiga misol:
from py2neo import Graph, Node
# set up graph connection
graph = Graph()
# create user node with attributes
user = Node("User", name="John Doe", age=25, location="New York", interests=["programming", "video games"])
# add user node to graph
graph.create(user)
Yuqoridagi kod ism, yosh, joylashuv va qiziqishlar kabi atributlarga ega foydalanuvchi tugunini yaratadi va uni grafik ma'lumotlar bazasiga qo'shadi.
Tavsiya motorlari
Tavsiya dvigatellari - bu foydalanuvchilarga avvalgi harakatlari, afzalliklari va xatti-harakatlari asosida moslashtirilgan tavsiyalar beradigan mashinani o'rganish algoritmining bir turi. Ular elektron tijorat, ijtimoiy media va oqim platformalarida keng qo'llaniladi.
Grafik ma'lumotlar bazalari tavsiya mexanizmlari uchun ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlashning samarali va samarali usulidir. Grafik ma'lumotlar bazalari ob'ektlar o'rtasidagi munosabatlarni saqlash va so'rashda ustunlik qiladi, bu tavsiya mexanizmlari uchun juda muhimdir. Masalan, filmni tavsiya qilish mexanizmini ko'rib chiqaylik. Grafik ma'lumotlar bazasida filmlar va foydalanuvchilar tugunlar sifatida ko'rsatilishi mumkin va qirralar film reytinglari va foydalanuvchi afzalliklari kabi munosabatlarni ifodalashi mumkin.
Film tugunlarida nom, janr, rejissyor va aktyorlar kabi atributlar bo‘lishi mumkin, foydalanuvchi tugunlarida esa yosh, jins va joylashuv kabi atributlar bo‘lishi mumkin. Tugunlar orasidagi chekkalar turli munosabatlarni ifodalashi mumkin, masalan, foydalanuvchi tugunini kino tuguniga bog‘laydigan “tomosha qilingan” chekka, foydalanuvchining film reytingini ifodalovchi reyting atributiga ega.
Grafik ma'lumotlar bazasidan foydalanib, biz ma'lum bir foydalanuvchi uchun tavsiyalar berish uchun grafikni osongina so'rashimiz mumkin. Misol uchun, biz shunga o'xshash foydalanuvchilar yuqori baholagan filmlarni yoki foydalanuvchi yuqori baholagan filmlarga tegishli filmlarni topishimiz mumkin.
Python py2neo paketi yordamida grafik ma'lumotlar bazasiga kino tugunini qanday qo'shishga misol:
from py2neo import Graph, Node
# set up graph connection
graph = Graph()
# create movie node with attributes
movie = Node("Movie", title="The Matrix", genre="Science Fiction", director="Lana Wachowski", actors=["Keanu Reeves", "Carrie-Anne Moss"])
# add movie node to graph
graph.create(movie)
u yuqoridagi kod nom, janr, rejissyor va aktyorlar kabi atributlarga ega film tugunini yaratadi va uni py2neo paketi yordamida grafik ma'lumotlar bazasiga qo'shadi. Xuddi shu grafikga ko'proq tugunlarni qo'shishingiz mumkin.
Firibgarlikni aniqlash tizimlari
FDS har xil turdagi naqshlar orqali shubhali xatti-harakatlarni aniqlash qobiliyatini talab qiladi. Grafik ma'lumotlar bazalari firibgarlikni aniqlashda juda foydali, chunki ular munosabatlarni tahlil qilishi va firibgarlikni ko'rsatishi mumkinligini aniqlashi mumkin.
Cypher-da bir xil kredit karta bilan bog'liq barcha tranzaksiyalarni turli savdogarlardan oladigan misol:
MATCH (c:CreditCard)-[:USED_FOR]->(t:Transaction)-[:AT_MERCHANT]->(m:Merchant)
WITH c, m, COUNT(t) AS tx_count
WHERE tx_count > 1
RETURN c.number, m.name, tx_count
Bu so'rov turli sotuvchilardagi tranzaksiyalar uchun ishlatiladigan barcha kredit kartalariga mos keladi va kredit karta raqamini, savdogar nomini va sotuvchida ushbu kredit karta bilan bog'liq operatsiyalar sonini qaytaradi. Bu firibgarlikni aniqlashga yordam beradi.
Grafik ma'lumotlar bazalaridan qanday foydalanish kerak?
Endi siz grafik ma'lumotlar bazalari nima ekanligini va ular qanday ishlashini va ulardan qachon foydalanishni bilasiz. Endi savol tug'iladi: "Yaxshi, bu ajoyib, lekin uni qanday ishlatishim mumkin?" Grafik ma'lumotlar bazasidan foydalanish uchun bir necha qadamlarni bajarishingiz kerak:
Grafik ma'lumotlar bazasi dasturini tanlang
Birinchidan, siz "Neo4j", "OrientDB", "JanusGraph", "Arangodb" yoki "Amazon Neptun" kabi ishlash uchun ma'lum bir grafik ma'lumotlar bazasi platformasini tanlashingiz kerak. Platformani tanlaganingizdan so'ng, platformaning so'rovlar tilidan foydalanib, grafik ma'lumotlar bilan ishlashni boshlashingiz mumkin.
Grafik modelingizni rejalashtiring
Ma'lumotlar bazasi dasturini tanlaganingizdan so'ng, ob'ektlarni va ular o'rtasidagi munosabatlarni aniqlang. Grafik modelining vizual tasvirini yaratish uchun qog'oz va qalam yoki diagramma vositasidan foydalanishingiz mumkin.
Grafik ma'lumotlar bazasini yarating
Grafik modeli tugallangandan so'ng, keyingi qadam grafik ma'lumotlar bazasi dasturida ma'lumotlar bazasining yangi nusxasini yaratishdir. Buni siz foydalanayotgan dasturga qarab buyruq satri yoki GUI yordamida qilishingiz mumkin.
Sxemani aniqlang
Grafik ma'lumotlar bazasini yaratish uchun sxema yaratish orqali umumiy tuzilmani aniqlash muhim ahamiyatga ega. Sxema ob'ektlar va munosabatlar turlarini, shuningdek, ularning tegishli xususiyatlari va ma'lumotlar turlarini belgilaydi. Grafik ma'lumotlar bazalari ko'pincha sxemasiz bo'lsa-da, ma'lumotlar modelini boshqarish uchun umumiy sxemani aniqlash tavsiya etiladi. Grafik ma'lumotlar bazasi dasturiy ta'minotining ko'p variantlari dinamik sxema yangilanishlarini qo'llab-quvvatlaydi, bu esa vaqt o'tishi bilan ma'lumotlar modeliga moslashuvchanlik va oson o'zgartirishlar kiritish imkonini beradi.
Tugunlar va qirralarni qo'shing
Tugunlar grafik ma'lumotlar bazasidagi ob'ektlarni, qirralari esa ob'ektlar o'rtasidagi munosabatlarni ifodalaydi. Cypher kabi dasturiy ta'minotning o'ziga xos tilidan foydalanib, tugunlar va qirralarni qo'shishingiz mumkin:
CREATE (user:User {name: 'Jatin'})
CREATE (article:Article {title: 'Graph Databases vs. Relational Databases'})
CREATE (user)-[:WROTE]->(article)
Yuqoridagi kod ikkita tugun hosil qiladi, ulardan biri User yorlig'i bilan va ikkinchisi Maqola yorlig'i bilan, so'ngra WROTE aloqa turidan foydalangan holda ikkita tugun o'rtasida munosabat yaratadi.
Ma'lumotlarni so'rash
Ma'lumotlarni so'rash uchun Cypher-dagi MATCH bandidan foydalanishingiz mumkin. Masalan, Jatin yozgan barcha maqolalarni topish uchun quyidagi koddan foydalanishingiz mumkin:
MATCH (user:User {name: 'Jatin'})-[:WROTE]->(article:Article)
RETURN article.title
Ma'lumotlarni yangilash
Ma'lumotni yangilash uchun Cypher-dagi SET bandidan foydalanishingiz mumkin. Misol uchun, ID 47 bo'lgan maqola sarlavhasini "Grafik ma'lumotlar bazalari" ga yangilash uchun siz quyidagi koddan foydalanishingiz mumkin:
MATCH (article:Article {id: 47})
SET article.title = 'Graph Databases'
Ma'lumotlarni o'chirish
Ma'lumotlarni o'chirish uchun Cypher-dagi DELETE bandidan foydalanishingiz mumkin. Masalan, identifikator 47 bo'lgan maqola tugunini tugunga ulangan har qanday aloqalar bilan birga o'chirish uchun siz quyidagi koddan foydalanishingiz mumkin:
MATCH (article:Article {id: 47})
DETACH DELETE article
Ushbu kod maqola tugunini moslashtirishdan boshlanadi va tugunning o'zini o'chirishdan oldin tugunga ulangan har qanday munosabatlarni ajratadi.
Pros
Ular murakkab ma'lumotlar va munosabatlarni boshqarish uchun juda moslashuvchan.
Ular bir-biriga bog'langan katta hajmdagi ma'lumotlar bo'ylab harakatlanish uchun grafik o'tish usulidan foydalanadilar.
Shuningdek, ular gorizontal ravishda masshtablashlari mumkin, bu esa ortib borayotgan ma'lumotlar hajmini qayta ishlash uchun qo'shimcha mashinalarni qo'shishni anglatadi.
Grafik ma'lumotlar bazalari bir vaqtning o'zida so'rovlarni qo'llab-quvvatlagan holda katta yoki kichik ma'lumotlarga real vaqt rejimida yangilanishlarni amalga oshirishi mumkin.
Kamchiliklari
Ular jadvallar va qatorlarga to'g'ri keladigan tuzilgan ma'lumotlar uchun unchalik samarali bo'lmasligi mumkin.
Ular murakkabroq va relyatsion ma'lumotlar bazalariga qaraganda ko'proq bilim talab qilishi mumkin.
O'rash
NoSQL ma'lumotlar bazalari ham, grafik ma'lumotlar bazalari ham har xil kuchli va zaif tomonlarga ega va qaysi birini tanlash ilovangizning o'ziga xos talablariga bog'liq.
NoSQL ma'lumotlar bazalari katta hajmdagi ma'lumotlar bilan yuqori miqyoslash va ishlashni talab qiladigan ilovalar uchun idealdir. Ular osongina bo'linadigan, taqsimlanadigan va ko'paytirilishi mumkin bo'lgan tuzilgan va yarim tizimli ma'lumotlar bilan yaxshi ishlaydi. NoSQL ma'lumotlar bazalariga misollar orasida MongoDB, Cassandra va DynamoDB va boshqalar kiradi.
Boshqa tomondan, grafik ma'lumotlar bazalari ijtimoiy tarmoqlar, tavsiya mexanizmlari va firibgarlikni aniqlash tizimlari kabi murakkab va yuqori darajada bog'langan ma'lumotlar tuzilmalarini talab qiladigan ilovalar uchun idealdir. Ular, shuningdek, murakkab va o'zaro bog'liq munosabatlarga ega bo'lgan har qanday ma'lumotlar to'plami bilan yaxshi ishlashi mumkin. Grafik ma'lumotlar bazalariga misollar qatorida Neo4j, OrientDB va ArangoDB kiradi.
Xulosa qilib aytish mumkinki, NoSQL ma'lumotlar bazalari ham, grafik ma'lumotlar bazalari ham o'z o'rni va foydalanish stsenariylariga ega. Ma'lumotlarning tuzilishi va murakkabligi, talab qilinadigan unumdorlik va miqyoslilik, shuningdek, xarajat va foydalanish qulayligi kabi boshqa omillarga asoslanib, ilovangiz ehtiyojlariga eng mos keladigan ma'lumotlar bazasi turini tanlash muhimdir.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
tugunlar ma'lumotlarni saqlash uchun ishlatiladi. Har bir tugun tugunning o'zi haqida ma'lumot beruvchi xususiyatlar to'plamini o'z ichiga oladi.
Edge
|