Tartalomjegyzék:
A mai adatközpontú alkalmazások nagymértékben függnek a releváns betekintéstől, amelyet a napi kezelt óriási adatmennyiségből származnak. Ahhoz, hogy minden alkalommal jobb betekintést nyerjen, az alkalmazásoknak képesnek kell lenniük komplex lekérdezések küldésére, és az adatbázisnak képesnek kell lennie arra, hogy komplex lekérdezéseket is megválaszoljon. Az SQL-re támaszkodó hagyományos RDBMS rendszerek nem képesek kezelni a rendkívül összetett lekérdezéseket. A gráf-adatbázisok képesek voltak megoldani ezt a problémát, mert az objektumokra és az objektumok közötti kapcsolatokra támaszkodnak. Ezen feltevés alapján mély betekintést lehet levonni. A grafikon-adatbázisok használata azonban továbbra is korlátozott, bár vannak határozott jelek arra, hogy ez fontos szerepet játszik, mivel a vállalkozások egyre inkább betekintésre támaszkodnak a vállalkozásuk hatalma érdekében. (Az adatbázisokkal kapcsolatos általános információkért lásd: Bevezetés az adatbázisokba.)
Mi az a grafikus adatbázis?
A grafikon-adatbázisok megértéséhez használjuk az alábbi példát:
Bill és családja olyan nyaralást akar tervezni, ahol nagyszerű ázsiai ételeket kínálnak. Már korán elkezdett tervezni, és az információkeresés egyik módja természetesen a Google. Noha a Google-tól származó információ hiteles és jó, Bill számára fontos, hogy a lehető legpontosabb információkat szerezzük. Tehát elkezdi kérdezni a barátaitól, ismerőseitől és kollégáitól. Tegyük fel, hogy Bill megkérdezi Ryan-t, Sheena-t és John-t, akik az elsõdleges kapcsolattartói (1. kapcsolattartási szint). Mindhárom megígéri, hogy információval reagál a lehető leghamarabb. Ryan megkérdezi Greg barátját, aki megkérdezi unokatestvérét, aki néhányszor járt Bangkokban. Martin az összes ázsiai ételekről ismert Bangkokban található kedvenc étterme nevét és részleteit ajánlja. Ezt az információt visszajuttatják Billnek.
