विषय
- एक ग्राफ़ डेटाबेस क्या है?
- एक ग्राफ़ डेटाबेस कैसे काम करता है?
- नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
- ग्राफ डेटाबेस और रिलेशनल डेटाबेस के बीच अंतर
- ग्राफ डेटाबेस केस स्टडीज
- सारांश
स्रोत: नोंगपिम्मी / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
ले जाओ:
ग्राफ डेटाबेस पारंपरिक डेटाबेस की तुलना में डेटा को अधिक तेज़ी से और कुशलता से संसाधित करने के लिए नेटवर्किंग अवधारणाओं का उपयोग करते हैं।
आधुनिक-दिन डेटा-संचालित एप्लिकेशन काफी हद तक प्रासंगिक अंतर्दृष्टि पर निर्भर होते हैं जो डेटा के विशाल मात्रा से प्राप्त होते हैं जो वे हर दिन संभालते हैं। हर बार बेहतर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए, अनुप्रयोगों को जटिल प्रश्नों के लिए सक्षम होना चाहिए और डेटाबेस को जटिल प्रश्नों को संबोधित करने में सक्षम होना चाहिए। SQL पर निर्भर पारंपरिक RDBMS सिस्टम अत्यंत जटिल प्रश्नों को संभालने में असमर्थ हैं। ग्राफ़ डेटाबेस इस समस्या को हल करने में सक्षम हैं क्योंकि वे वस्तुओं और वस्तुओं के बीच संबंधों पर भरोसा करते हैं। इस आधार के आधार पर, गहरी अंतर्दृष्टि निकालना संभव है। ग्राफ डेटाबेस का उपयोग, हालांकि, अभी भी सीमित है, हालांकि निश्चित संकेत हैं कि यह एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाने जा रहा है क्योंकि व्यवसाय अपने व्यवसाय को शक्ति देने के लिए अंतर्दृष्टि पर अधिक से अधिक भरोसा करते हैं। (सामान्य रूप से डेटाबेस पर अधिक जानकारी के लिए, डेटाबेस से परिचय देखें।)
एक ग्राफ़ डेटाबेस क्या है?
ग्राफ़ डेटाबेस को समझने के लिए, हम नीचे दिए गए उदाहरण का उपयोग करते हैं:
बिल और उसका परिवार एक ऐसी जगह पर छुट्टी की योजना बनाना चाहता है जो महान एशियाई भोजन प्रदान करता है। उसने जल्दी योजना बनाना शुरू कर दिया है और जानकारी खोजने के तरीकों में से एक है, बेशक, Google। जबकि Google की जानकारी विश्वसनीय और अच्छी है, बिल के लिए, यथासंभव विशेष जानकारी प्राप्त करना महत्वपूर्ण है। इसलिए, वह अपने दोस्तों, परिचितों और सहयोगियों से पूछना शुरू कर देता है। आइए हम मानते हैं कि बिल रयान, शीना और जॉन से पूछता है, जो उनके प्राथमिक संपर्क हैं (संपर्क स्तर 1)। तीनों जल्द से जल्द सूचना के साथ जवाब देने का वादा करते हैं। रयान अपने दोस्त ग्रेग से पूछता है, जो अपने चचेरे भाई मार्टिन से पूछता है जो कुछ समय के लिए बैंकॉक गया है। मार्टिन बैंकाक में अपने सभी पसंदीदा भोजनालयों के नाम और विवरण उनके एशियाई व्यंजनों के लिए जाने जाते हैं। इस जानकारी को वापस बिल में स्थानांतरित कर दिया जाता है।
आपने अभी-अभी वस्तुओं और रिश्तों पर आधारित एक जटिल प्रश्न का वास्तविक जीवन उदाहरण देखा है। ग्राफ डेटाबेस उसी सिद्धांत पर काम करता है। यह नेटवर्क, वस्तुओं और नेटवर्क में उनके संबंधों के बारे में है।
असल में, एक ग्राफ़ डेटाबेस बेहद जटिल ग्राफ़ के लिए सक्षम है और यह अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो SQL- क्वेरी-आधारित RDBMS सिस्टम नहीं कर सकता। और यह ग्राफ डेटाबेस के बारे में अद्वितीय विक्रय बिंदु है।
एक ग्राफ़ डेटाबेस कैसे काम करता है?
एक ग्राफ़ डेटाबेस का उपरोक्त विवरण उन सिद्धांतों के बारे में कुछ विचार देता है जो एक ग्राफ़ डेटाबेस तब लागू होता है जब वह जानकारी या अंतर्दृष्टि की खोज करता है। मूल रूप से, यह क्वेरी के आधार पर वस्तुओं और संबंधों के नेटवर्क का पता लगाता है, और परिणाम लौटाता है।
यदि हम बिल का उपरोक्त उदाहरण लेते हैं, तो एक ग्राफ़ डेटाबेस अपनी नौकरी के बारे में कैसे जानेगा? जाहिर है, उदाहरण में बहुत सारे रिश्ते और नोड्स हैं। यदि हम रिश्तों की दूरी देखते हैं, तो यह निम्नलिखित की तरह दिखाई देगा:
बिल = 0 (मूल)
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जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार नहीं कर सकते हैं।
रेयान = १
शीना = १
जॉन = 1
ग्रेग = २
मार्टिन = 3
उत्पत्ति (शून्य) और सूचना प्रदान करने वाले नोड के बीच की दूरी वास्तविक जीवन में और भी अधिक हो सकती है - यह है कि नेटवर्क कैसे काम करता है।
एक आवेदन की कल्पना करें जो बिल की आवश्यकता के आधार पर एक प्रश्न का उत्तर दे। यह कुछ इस तरह होगा:
उन सभी दोस्तों का पता लगाएं, जो पाँच दोस्तों से जुड़े हैं, जो एशियाई भोजन पसंद करते हैं, जो थाईलैंड का दौरा कर चुके हैं और जो 5 मील की दूरी पर डलास में रहते हैं।
बाजार में बहुत सारे ग्राफ डेटाबेस उपलब्ध हैं, और Neo4j उनमें से सबसे लोकप्रिय है। Neo4j अपनी लोकप्रियता को इस तथ्य के लिए जिम्मेदार ठहरा सकता है कि यह कुशल और खुला स्रोत है। इसलिए, जब आप बिल की समस्या को हल करने के लिए Neo4j से क्वेरी करते हैं, तो क्वेरी कुछ इस तरह दिख सकती है:
// चुनिंदा दोस्तों और दोस्तों के दोस्त, एशियाई भोजन का कीवर्ड, बैंकॉक का कीवर्ड, रिश्ते की गहराई से आदेश
स्ट्रिंग findFriendsQuery = "प्रारंभ n = नोड (*), व्यक्ति = नोड ({userNode}) MATCH p = (व्यक्ति) - (मित्र) लंबाई (पी) द्वारा अलग-अलग पी ऑर्डर लौटाएं";
क्वेरी के आधार पर, Neo4j अपने उपलब्ध नेटवर्क के माध्यम से खोज करने और निकटतम मैचों का पता लगाने जा रहा है।
ग्राफ डेटाबेस और रिलेशनल डेटाबेस के बीच अंतर
मुख्य बिंदु जिसके चारों ओर रिलेशनल डेटाबेस और ग्राफ डेटाबेस की तुलना की जाती है, वह लेन-देन की गति है, अर्थात यह एक बड़े डेटा सेट पर एक जटिल क्वेरी को कितनी तेजी से संसाधित कर सकता है।
Neo4j के पीछे नियो टेक्नोलॉजी के सीईओ एमिल इफ्रेम ने कई मापदंडों पर रिलेशनल और ग्राफ डेटाबेस दोनों के प्रदर्शन को मापा। क्वेरी थी: 1,000 उपयोगकर्ताओं में, जिनके प्रत्येक उपयोगकर्ता में 50 मित्र या अधिक हैं, यह पता करें कि क्या एक उपयोगकर्ता 4 या उससे कम हॉप में दूसरे से जुड़ा है। परिणाम नीचे दिए गए हैं:
- एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स रिलेशनल डेटाबेस ने क्वेरी को संसाधित करने के लिए 200 एमएस लिया, जबकि एक ग्राफ डेटाबेस ने 2 एमएस लिया।
- जब उसी क्वेरी को 1,000,000 उपयोगकर्ताओं के उपयोगकर्ता आधार पर चलाया गया था, तो ग्राफ़ डेटाबेस में 2 एमएस लिया गया था, जबकि रिलेशनल डेटाबेस को कभी-कभी समाप्त नहीं होने वाले प्रसंस्करण के कुछ दिनों के बाद निरस्त करना पड़ा था।
रिलेशनल डेटाबेस को प्रश्नों को संसाधित करने में इतना लंबा समय लगने का मुख्य कारण यह था कि यह क्वेरी में दिए गए प्रत्येक शब्द के लिए डेटा खोज रहा था। कोई आश्चर्य नहीं कि यह इतना लंबा समय ले रहा था! एक बड़े डेटाबेस पर, इसे और भी अधिक समय लगेगा। दूसरी ओर, ग्राफ़ डेटाबेस, केवल उन रिकॉर्ड्स को देखेगा जो डेटाबेस में रिकॉर्ड्स से सीधे जुड़े होते हैं। यदि ग्राफ़ डेटाबेस को विशिष्ट संख्या में हॉप्स की अनुमति दी जाती है, तो यह उस पर सटीक रूप से चिपका होगा। यही कारण था कि एक ग्राफ़ डेटाबेस अपेक्षाकृत आसानी से विशाल डेटा सेट पर जटिल प्रश्नों को संसाधित करने और तेजी से परिणाम प्राप्त करने में सक्षम था। (डेटाबेस के साथ काम करने के बारे में अधिक जानने के लिए, डेटाबेस प्रशासन करियर 101 देखें।)
ग्राफ डेटाबेस केस स्टडीज
विभिन्न उद्योगों में ग्राफ डेटाबेस के कई सफल अनुप्रयोग हुए हैं। बड़ी कंपनियों ने ग्राफ डेटाबेस सिद्धांतों के साथ अपने विश्वस्तरीय उत्पादों के निर्माण का मार्ग प्रशस्त किया है। शुरू में यह सोचा गया था कि चूंकि यह नोड्स और रिश्तों के बारे में था, सोशल मीडिया जैसे कुछ उद्योग इससे लाभान्वित हो सकते हैं। हालांकि, अन्य क्षेत्रों जैसे कि ऑनलाइन डेटिंग, विनिर्माण और ऑनलाइन नौकरी पोर्टल्स को भी इससे लाभ हुआ है। नीचे दिए गए कुछ उदाहरण हैं:
- सफलतापूर्वक अपने विश्व स्तरीय उत्पाद के निर्माण में एक ग्राफ डेटाबेस का उपयोग करने के लिए रखा है। आज, आप अपने मित्रों और उनके मित्रों के नेटवर्क पर ट्रेस करके जानकारी खोज सकते हैं और इसी तरह।
- लिंक्डइन अपने बहुप्रचारित आर्थिक ग्राफ पर काम कर रहा है। आर्थिक ग्राफ अपने उपयोगकर्ताओं को कंपनियों और उनके प्रोफाइल को एक निश्चित स्तर तक जोड़कर अपने सभी उपयोगकर्ताओं को उपयुक्त अवसर प्रदान करने की योजना बना रहा है।
- सिफारिश प्रणाली, जो कई ऑनलाइन खुदरा विक्रेताओं के लिए एक बहुत महत्वपूर्ण उपकरण है, संभावित उपभोक्ताओं को प्रभावी, प्रासंगिक सिफारिशें प्रदान करने के लिए ग्राफ डेटाबेस सिद्धांतों का उपयोग कर रहा है। सिफारिश इंजन मूल रूप से उन ग्राहकों के नेटवर्क को खोजते हैं जिन्होंने एक समान अवधि में समान खरीदारी की है और यह मानते हैं कि जो ग्राहक समान उत्पादों को ब्राउज़ कर रहा है, उसके पास समान स्वाद और प्राथमिकताएं होंगी।
सारांश
ग्राफ डेटाबेस की सभी संभावनाओं के लिए, बहुत सी कंपनियां अभी भी ट्रेंड के साथ कैच-अप खेल रही हैं। इसलिए, यह एक समय पहले होगा जब ग्राफ डेटाबेस व्यापक रूप से स्वीकार किए जाते हैं। जबकि जटिल समस्याओं को हल करने में ग्राफ डेटाबेस की क्षमता अब संदेह में नहीं है, रिलेशनल डेटाबेस की स्थिति को किसी भी तरह से खतरा नहीं है। ग्राफ डेटाबेस के लिए सबसे अच्छी बात यह है कि इसे एक ओपन-सोर्स तकनीक के रूप में पेश किया जा सकता है। इसका लाभ उठाने के लिए उद्योगों पर निर्भर है।