Tartalomjegyzék:
A nagy adatok fontossága egyre növekszik. Annak érdekében, hogy a legtöbb adatot kihozhassuk, a vállalatoknak képeseknek kell lenniük arra, hogy gyakorlati betekintést nyerjenek belőle. Hatékony betekintés megtalálásához mély lekérdezésekkel és jó elemzéssel kell rendelkeznie a visszaadott adatokkal kapcsolatban. A hagyományos SQL lekérdezések korlátaival szembesülnek, ha összetett, többrétegű lekérdezésekről van szó, és ez korlátozza a vállalat célja értelmes adatok beolvasását.
| Webinárium: A láthatóság művészete: A többplatformos kezelés engedélyezése Itt regisztrálj |
A gráf-adatbázisok lehetővé tették a vállalatok számára, hogy bonyolult, többrétegű lekérdezéseket indítsanak, amelyekre azonnal meg lehet válaszolni, míg a hagyományos SQL-adatbázisok számára rendkívül nehéz lenne megválaszolni az ilyen lekérdezéseket. A komplex lekérdezések példátlan és értékes betekintést adnak vissza. A grafikus adatbázisokat számos iparágban használják, például a közösségi médiában, az egészségügyben és az online randevúkban. Úgy tűnik, hogy a gráf-adatbázis új módszert kínál az adatok megtekintésére.
Mi az a grafikus adatbázis?
A grafikon-adatbázist arra használják, hogy információkat tároljon a különböző entitásokról, az entitások közötti kapcsolatokat leképezzék és az entitások közötti lekérdezési kapcsolatokat tárolja. Ebben az összefüggésben az entitás sokféle lehet, például emberek, társaságok, állatok és autók. Az entitásnak konkrét kapcsolata lehet egy másik entitással. Például, Martin, az entitás, Jim barátja, egy másik entitás. Martin tulajdonában lehet egy BMW autó. Mindkét példában Martin, Jim és a BMW azok a szervezetek, amelyek között különös kapcsolat van. "Martin Jim barátja" azt jelenti, hogy a barátság a két entitás közötti kapcsolat. Hasonlóképpen: "Martin birtokolja a BMW-t" azt jelenti, hogy a tulajdonjog Martin és a BMW közötti kapcsolat. A gráf adatbázis adatbázisban a kapcsolatokat éleknek nevezzük. A kapcsolatokat grafikon formájában mutatjuk be, és ezért a koncepció grafikon-adatbázisként ismert. (Ha többet szeretne megtudni a grafikon-adatbázisokról, olvassa el: Hogyan állítják össze a grafikus adatbázisok az adatokat a hálózatba.)
