Графовые базы данных NoSQL

Модели баз данных не успевают за быстрой эволюцией языков программирования, и в результате современные приложения вынуждены использовать сложную многоуровневую архитектуру для управления данными.

Это технология управления данными, предназначенная для обработки очень больших наборов структурированных, полуструктурированных или неструктурированных данных.

База данных семантических графов (также известная как хранилище триплетов RDF) — это разновидность графовой базы данных NoSQL, способная интегрировать разнородные данные из многих источников и устанавливать связи между наборами данных. Она фокусируется на отношениях между сущностями и способна извлекать новые знания из существующей информации.

Графовая база данных NoSQL помогают организациям получать доступ, интегрировать и анализировать данные из различных источников, тем самым помогая им с их большими данными и аналитикой социальных сетей.

База данных графов NoSQL против реляционной базы данных

Традиционный подход к управлению данными, — реляционная база данных, была разработана в 1970-х годах, чтобы помочь предприятиям хранить структурированную информацию. Реляционная база данных должна проектироваться так, чтобы ее архитектура (структура организации данных и их отношения) была определена в самом начале, заранее, еще до того, как в СУБД будет добавлена ​​какая-либо информация.

Хорошей отправной точкой для объяснения того, что такое графовая база данных, является ее сравнение с реляционной базой данных. Реляционные базы данных хранят информацию о маршрутах, отелях, событиях, POI или другие данные, связанные с туризмом, в таблицах со строками и столбцами. Таким образом, тип хранения данных в реляционных базах данных можно сравнить с расписанием метрополитена со временем отправления соответствующих остановок.

Ориентация ограничена табличным расписанием, а трамвайную сеть трудно определить, даже если бы были доступны все карты остановок. Сеть маршрутов и развязки гораздо легче понять с помощью визуализации структуры сети.

Точно так же различие между реляционными базами данных и графовыми базами данных аналогично: граф специализируется на сетевых данных. Реляционная база данных в принципе тоже может это сделать, но запросы к нескольким таблицам требуют гораздо больше усилий и иногда возможны только с помощью сложных обходных путей. Однако в сложном мире взаимосвязь между данными становится все более важной, поэтому реляционные базы данных могут достичь своих пределов.

Реляционным базам данных не хватает выразительности для моделирования сложной реальности и постоянных изменений

Графовые базы данных были задуманы для решения проблемы отсутствия выразительности в современных парадигмах баз данных. Языки программирования становятся все более декларативными, что дает инженерам возможность быстро писать безопасный и выразительный код, подкрепленный статической проверкой типов и абстрактными конструкциями данных. Реляционные базы данных были разработаны в то время, когда процедурные языки программирования были нормой. Они построены на реляционной алгебре Кодда и реализованы с использованием таблиц и одномерных кортежей.

Объектно-ориентированное программирование включает в себя сложные конструкции моделирования, такие как абстракция, наследование и полиморфизм, требующие выражения многомерных структур данных. Однако реляционные базы данных не могут моделировать их собственными средствами из-за недостаточной выразительности. Эта фундаментальная несовместимость между объектными и реляционными моделями стала одной из самых больших проблем в разработке баз данных и лишила базы данных возможности развиваться вместе с языками программирования.

Устранение схемы в базах данных NoSQL предотвращает декларативное извлечение данных

Ограничения реляционных баз данных привели к появлению баз данных NoSQL, особенно баз данных документов и графов. В этих базах данных исключена предопределенная схема, что делает вставку данных тривиальной, но за это приходится усложнять поиск. Без схемы структурные метаданные должны храниться в виде данных, жестко закодированных в запросах или моделироваться во вторичном хранилище данных. Это вынуждает инженеров в обязательном порядке обращаться к своим данным, поскольку база данных не имеет контекста для правильной интерпретации декларативных полиморфных запросов.

Базы данных документов оптимизированы для хранения иерархических данных, но это не работает при попытке смоделировать сильно взаимосвязанные данные. Для этого инженерам приходится выбирать между использованием ресурсоёмких ссылок на внешние идентификаторы или дублированием данных в документах без встроенного контроля согласованности. Между тем, графовые базы данных превосходно справляются с связыванием сильно взаимосвязанных данных, но их возможности сильно ограничены реализацией отношений в виде ребер. Это означает, что более сложные отношения невозможно выразить без конкретизации модели данных.

Современные базы данных не реализуют какую-либо форму полиморфизма

Реляционные схемы определяют таблицы и столбцы как прямые аналоги классов и их свойств. Поскольку столбцы не могут быть независимо реализованы в нескольких таблицах, реляционные базы данных не могут изначально реализовать полиморфизм интерфейса. Таблицы и столбцы также не могут изменяться в SQL, а это означает, что SQL не может выражать интерфейсный и параметрический полиморфизм. Базы данных документов и графов могут определять ограниченное количество ограничений на вставляемые данные, но этот способ не обладает выразительностью иерархической схемы, построенной с помощью классов и интерфейсов. В результате эти базы данных не могут изначально реализовать все три типа полиморфизма.

Полностью полиморфная база данных реализует все три требования: полиморфный язык запросов, схему и механизм вывода. Он способен выражать все три фундаментальных вида полиморфизма, возможные в объектно-ориентированном программировании, которые можно комбинировать для получения уникальных и мощных функций, недоступных только для одного вида. К ним относятся способность писать полиморфные запросы на языке, близком к естественному, создавать полиморфные представления, которые расширяются при расширении схемы, а также выполнять полиморфные выводы, генерирующие новые данные с использованием правил. Он также отображает полиморфизм модели: способность естественным образом моделировать данные из реляционных, документальных, графовых и других парадигм баз данных.

Сегодня мы не можем заранее предсказать, какие мобильные, социальные данные и данные Интернета вещей (IoT) понадобятся в будущем, а неструктурированные данные в режиме реального времени накапливаются с каждой минутой. Помимо обработки огромного количества данных всех видов, графовая база данных NoSQL не нуждается в переопределении схемы перед добавлением новых данных, а значит она способна сталкиваться с великим неизвестным будущего.

Свойства линий, определенные в таблицах реляционных СУБД (например, высота, степень сложности и т. д. для пешеходных маршрутов), сложно изменить или добавить. 

Графовые базы данных здесь работают иначе: предопределенной модели данных нет. Каждый набор данных скорее представлен в так называемых узлах, а взаимосвязь данных друг с другом визуализируется посредством связей (ребер). При добавлении новых соединений модель данных легко изменяется. В базах данных Graph хранилище данных принимает форму узлов
(это любые объекты с их свойствами) и ребер (отношений объектов друг к другу).

Еще одним преимуществом является то, что графовые базы данных могут обрабатывать сложные запросы за короткое время благодаря такой форме хранения данных.

Это делает графовую базу данных гораздо более гибкой, динамичной и менее затратной при интеграции новых источников данных, чем реляционные базы данных.

По сравнению с умеренной скоростью передачи данных из одного или нескольких местоположений реляционных баз данных, графовые базы данных NoSQL способны хранить, извлекать, интегрировать и анализировать данные с высокой скоростью, поступающие из многих мест.

Семантически насыщенная графовая база данных NoSQL

База данных семантических графов — это разновидность графовой базы данных NoSQL, которая способна интегрировать разнородные данные из многих источников и устанавливать связи между наборами данных.

База данных семантического графа, также называемая хранилищем триплетов RDF, фокусируется на отношениях между сущностями и способна извлекать новые знания из существующей информации. Это мощный инструмент для анализа отношений и поиска знаний.

Кроме того, возможность обработки массивных наборов данных и подход без схемы поддерживают использование базы данных семантического графа NoSQL для анализа больших данных в реальном времени.

В реляционных базах данных необходимость определения схем перед добавлением новой информации ограничивает интеграцию данных из новых источников, поскольку всю схему необходимо менять заново. А это очень рискованно (данные могут при переезде потеряться) и дорого.

Начиная работать с базой данных семантического графа NoSQL с предварительной схемой, уже на следующем шаге развития проекта или приложения вы сможете легко ее поменять, добавляя новые объекты и отношения без усилий и затрат Кроме того, такие базы поддерживают богатую семантическую схему данных и онтологии, без которых невозможно использование нейросетей и искусственного интеллекта.

База данных семантических графов NoSQL берет лучшее из обоих миров: с одной стороны, данные являются гибкими, поскольку они не зависят от жесткой, заранее определенной структуры. С другой стороны, онтологии дают базе данных семантического графа свободу и возможность строить логические модели любым способом, который организации сочтут полезным для своих приложений, без необходимости изменения данных.

Преимущества базы данных семантических графов

Помимо богатых семантических моделей, базы данных семантических графов используют всемирно разработанные стандарты W3C для представления данных в Интернете. Использование стандартных практик упрощает интеграцию данных, обмен и сопоставление с другими наборами данных и снижает риск привязки к поставщику при работе с графовой базой данных.

Одним из таких стандартов является унифицированный идентификатор ресурса (URI), своего рода уникальный идентификатор для всех связанных вещей, чтобы мы могли различать их или знать, что одна вещь из одного набора данных такая же, как другая в другом наборе данных. Использование URI не только снижает затраты на интеграцию данных из разрозненных источников, но также упрощает публикацию данных и совместное использование за счет сопоставления со связанными (открытыми) данными.

Важной концепцией для графовых баз данных, которая должна удовлетворять спецификациям сети знаний, является структура описания ресурсов (RDF). «Ресурсы» здесь — это данные. В RDF запись всегда состоит из трех элементов, называемых тройкой (триплетом). Подобно грамматически правильному предложению, RDF должен соответствовать всем трем компонентам: субъект-предикат-объект.

Если, например, «Берлин» является подлежащим, то «является столицей» будет предикатом, а «Германия» будет объектом. Субъект и объект являются узлами сети, как описано выше, и также называются ресурсами или объектами. Рёбра — это отношения, которые соединяют узлы вместе, создавая сеть передачи данных. Теперь, когда определено, что Берлин является столицей Германии, вопрос «Какая столица Германии?» на него можно ответить, выполнив поиск в сети передачи данных с помощью алгоритма и вернув ответ «Берлин». 

При больших объемах данных системы искусственного интеллекта также можно использовать для установления значительно более сложных смысловых отношений.

Чтобы данные в RDF можно было однозначно идентифицировать и, таким образом, иметь приписанное им значение, им необходимо предоставить уникальную ссылку. Эти источники называются унифицированным идентификатором ресурса (URI). Например, в Викиданных термин «принц» можно разделить на певца (Q7542), фамилию (Q16881414) или дворянский титул (Q2747456).

Наконец, необходимо семантически разметить данные с помощью онтологии (например, Schema.org), чтобы их могли понять машины. В RDF ресурс «Ресторан» можно будет описать с помощью таких свойств, как средний рейтинг, геоданные или часы работы, которые затем будут представлены в виде тройки, помеченной на сайте Schema.org следующим образом: Ресторан (тема) – Рейтинг (предикат) —рейтинг: Значение: 4 (объект).

Графовые базы могут выводить новые ссылки из существующих явных операторов в хранилище триплетов RDF. Вывод обогащает базу данных графов, создавая новые знания, и дает организациям возможность видеть, что все их данные тесно взаимосвязаны. Таким образом, у предприятий есть больше информации, которую они могут использовать в своих процессах принятия решений.

Варианты использования базы данных NoSQL Graph

Помимо представления проприетарных корпоративных данных в связанном и значимом виде, графовая база данных NoSQL упрощает управление контентом и персонализацию благодаря экономичному способу интеграции и объединения огромных наборов данных.

Семантические технологии и NoSQL также помогают организациям с аналитикой социальных сетей. Рост Интернета вещей и социальных сетей, с одной стороны, и растущее использование аналитики больших данных, с другой, делают графовую базу данных NoSQL предпочтительным выбором для обработки огромных наборов данных, интеграции разнородных данных из разных источников, объединения и анализа сильно взаимосвязанные данные, а также получение смысла и идей для поддержки решений.

Некоторые базы данных графов добавляет функциональность виртуализации, так что становится возможным создавать виртуальные графы, сопоставляя столбцы и строки таблицы с объектами в графе. В результате можно также извлекать информацию из внешних реляционных баз данных и использовать ее с графом знаний.

Подготовка управления данными для приложений ИИ

Данные связаны друг с другом через сетевую структуру хранения данных с использованием RDF. Поскольку данные единообразно идентифицируются в сети, интерфейсы устаревают. Если Knowledge Graph также будет открыт, данные смогут использовать все желающие, а приложения больше не будут лежать за платным доступом крупных игроков, которые позволяют только за оплату расширять набор функций цифровых сервисов.

Если данные доступны индивидуально в цифровой форме, то им можно приписать значение с помощью онтологии (языка разметки). Это превращает данные в информацию, поскольку отдельные данные об отеле, ресторане и т. д. могут отображаться в агрегированном виде. Информация становится знанием, когда все её элементы связана друг с другом. Например, если геоданные отеля заданы относительно пешеходной тропы, путешественники знают, где они могут спланировать ночлег. Гости могут понять данные о приложениях, поскольку запросы можно использовать для контекстуальной оценки взаимосвязи данных и представления их в интерфейсе. Таким образом, гости получают знания о различных праздничных датах и могут соответствующим образом их классифицировать, что может привести к изменению поведения (воздействию).

Для управления данными это означает, что данные, хранящиеся в реляционных базах данных, могут быть семантически помечены с помощью онтологии, такой как OSAwl, а затем сохранены (параллельно) в графовой базе данных. Затем базы данных графов представляют отдельные фрагменты информации в сети с использованием RDF. Затем гости могут использовать приложения для доступа к этим сетям передачи данных.