企業(yè)應該考慮的圖形數據庫五大優(yōu)勢

近年來(lái)，人們對圖形數據庫的興趣日益濃厚，分析家預測，在2021年及以后，企業(yè)對該技術(shù)的使用將繼續增加。該說(shuō)法得到MarketsandMarkets公司的研究的支持，其研究預計圖形數據庫市場(chǎng)將實(shí)現兩位數增長(cháng)，從2019年的10億美元增長(cháng)到2024年的29億美元。

這種增長(cháng)源自于，圖形數據庫為企業(yè)提供的優(yōu)勢，使企業(yè)可以更好地理解他們正在收集的大量數據。圖形數據庫有助于確定數據中的關(guān)系，而其他技術(shù)很難發(fā)現甚至無(wú)法發(fā)現這些關(guān)系。

這是高級圖形數據庫的優(yōu)勢之一，現在企業(yè)高管都在轉向數據來(lái)推進(jìn)企業(yè)目標，這些優(yōu)勢無(wú)疑很有吸引力。

Gartner公司副總裁兼分析師Mark Beyer表示：“任何企業(yè)，無(wú)論規?；蝾?lèi)型，都可以從圖形中受益?！?/p>

什么是圖形數據庫？

關(guān)系數據庫傾向于針對速度和結構進(jìn)行優(yōu)化，這意味著(zhù)數據被列在表中，沒(méi)有太多的缺失值，并且對于有效記錄或數據條目的構成有明確規則。

圖形數據庫使用圖形理論來(lái)存儲、映射和搜索關(guān)系。它由節點(diǎn)和邊緣組成，節點(diǎn)代表一條數據或條目，例如人、地方、事物或類(lèi)別。邊緣是節點(diǎn)之間的連接或關(guān)系，用于標識節點(diǎn)之間的交互方式。

IEEE成員兼南加州大學(xué)信息科學(xué)研究所負責人Mayank Kejriwal說(shuō)：“圖形數據庫非常擅長(cháng)處理關(guān)系數據?！?/p>

圖形數據庫使用數據攝取引擎將數據放入圖形配置中。當數據進(jìn)入圖形配置中，用戶(hù)就可以瀏覽和分析連接。

Beyer稱(chēng)：“圖形在于向我展示所有關(guān)聯(lián)?！?/p>

UST公司數據工程和平臺總經(jīng)理Sripathi Jagannathan說(shuō)，試想在公共交通中使用它，交通網(wǎng)絡(luò )由不同的公交車(chē)站（節點(diǎn)）和路線(xiàn)（邊緣）組成。為旅客提供的其他站點(diǎn)和路線(xiàn)也是不同的節點(diǎn)。

Jagannathan說(shuō)：“在這種用例中，通過(guò)使用圖形數據庫，可以有效的方式分析數據。即使站點(diǎn)、旅客和路線(xiàn)的數量增加，查詢(xún)性能也將保持一致?！?/p>

為什么受歡迎？

專(zhuān)家說(shuō)，圖形數據庫和圖形分析的潛力非常巨大，因為它們顯著(zhù)提升在大量數據中尋找關(guān)聯(lián)的能力。

Beyer說(shuō)：“圖形數據庫著(zhù)重于兩個(gè)或多個(gè)數據對象的所有可能組合，而不是數據集中對象的首選關(guān)聯(lián)的子集，因此，在圖形數據庫管理中，它是首選方案?！?/p>

盡管分析師預計圖形技術(shù)的銷(xiāo)售將顯著(zhù)增長(cháng)，但目前使用率仍然較低。Beyer說(shuō)，Gartner認為部署率在4%到6%之間，并補充說(shuō)圖形技術(shù)不像市場(chǎng)上的其他數據庫和分析工具那樣對業(yè)務(wù)用戶(hù)友好。

他說(shuō)，數據科學(xué)家目前仍是圖形數據庫的主要用戶(hù)，但是該技術(shù)的進(jìn)步正在改變這種狀況。

Kejriwal說(shuō)：“很多NoSQL數據庫已針對規模進(jìn)行優(yōu)化，隨著(zhù)MapReduce / Hadoop成為主流后，此類(lèi)數據庫的數量不斷增加，而圖形數據庫則允許應用程序開(kāi)發(fā)人員以豐富的方式表示其數據?！?/p>

他說(shuō)，最初圖形數據庫沒(méi)有主要關(guān)系數據庫或其他NoSQL數據庫快。但近年來(lái)這種情況已經(jīng)改變，因為像Amazon這樣的主要提供商開(kāi)始支持圖形數據庫。

Kejriwal說(shuō)：“圖形數據庫可能將具有足

夠可擴展性（對于很多應用程序已經(jīng)具有可擴展性），而大多數NoSQL數據庫無(wú)法提供圖形數據庫可以提供的代表性使用和靈活性?！?/p>

隨著(zhù)數據集的結構化程度降低和變得更加多樣化，圖形數據庫將繼續蓬勃發(fā)展，超越其他NoSQL選項。

下面讓我們看看企業(yè)應該考慮的圖形數據庫的主要優(yōu)勢。

發(fā)現異常值

Beyer說(shuō)，圖形技術(shù)在發(fā)現異常位置方面特別有用–不僅在數據集中，而且在整個(gè)數據中。從多方面看，異常位置很有意義和重要，但其他技術(shù)找不到它們。

加速發(fā)現

專(zhuān)家稱(chēng)，在發(fā)現過(guò)程中，數據科學(xué)家可以使用圖形數據庫來(lái)加快發(fā)現數據集中的關(guān)系和模式。數據科學(xué)家還可以使用圖形數據庫進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，即使是在龐大而復雜的數據集中也是如此。

確定想法

Beyer稱(chēng)：“圖形數據庫為你提供對數據的見(jiàn)解，而對于其他大多數數據庫，你必須擁有見(jiàn)解和然后詢(xún)問(wèn)數據?！?/p>

圖形數據庫的優(yōu)勢包括幫助用戶(hù)發(fā)現他們不知道的客戶(hù)服務(wù)問(wèn)題、供應鏈問(wèn)題或服務(wù)不足的細分市場(chǎng)。

Beyer稱(chēng)：“它實(shí)際上有助于發(fā)現事物；它會(huì )說(shuō)，‘我有發(fā)現’?！?/p>

可處理信息偏差

Kejriwal說(shuō)，圖形表示還可以處理各種不完整的數據。

他說(shuō)：“例如，有些人的個(gè)人資料可能非常完整，很多連接，而另一些人可能很少?！?/p>

其他數據庫可能難以應對這種信息偏差。Kejriwal說(shuō)，圖形數據庫提供了一種強大的表示機制，使開(kāi)發(fā)人員可以直觀(guān)地表示各種實(shí)體和關(guān)系。

他說(shuō)：“雖然NoSQL可以解決部分挑戰，但它們無(wú)法像圖形數據庫那樣表示和提供查詢(xún)功能?！?/p>

更大靈活性

Jagannathan說(shuō)：“層級、關(guān)系和文檔數據庫存在模型剛性的問(wèn)題，這意味著(zhù)預定義了用于存儲數據的基礎模型?！?/p>

圖形數據庫的主要優(yōu)勢之一是它們表示數據的方式。缺乏剛性使得數據存儲方式和數據點(diǎn)之間的關(guān)系更加靈活。

Jagannathan說(shuō)：“節點(diǎn)可以獨立于它們的邊緣或關(guān)系而存儲。關(guān)系可以在開(kāi)發(fā)時(shí)插入。此關(guān)鍵功能還為圖形數據庫提供其他優(yōu)點(diǎn)，例如性能、敏捷性和靈活性?！?/p>