Was ist eine Graphdatenbank?

Eine graphenbasierte NoSQL-Datenbank (auch Graphendatenbank oder GDB genannt) organisiert Daten als Knoten und Kanten und ist darauf ausgelegt, Beziehungen zwischen Datenpunkten darzustellen und abzufragen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken, die strukturierte Tabellen verwenden, organisiert eine Graphendatenbank Daten so, dass die Beziehungen zwischen Datenpunkten erfasst werden. Diese Struktur spiegelt einige reale Netzwerke wider, wie z. B. Personen in einem sozialen Netzwerk, Produkte in einer Lieferkette oder Transaktionen in einem Finanzbetrugsring. Daher sind Graphdatenbanken besonders leistungsstark, wenn es darum geht, Verbindungen zu analysieren. Natürlich liegen nicht alle Daten in dieser Form vor. Wenn jedoch Beziehungen im Mittelpunkt stehen, erleichtert eine Graphdatenbank die Analyse und das Aufdecken sinnvoller Verbindungen.

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Wichtigste Ergebnisse

Graphdatenbanken sind eine Kategorie von NoSQL-Datenbanken, die speziell für die Modellierung und Abfrage von Beziehungen entwickelt wurden. Sie verwenden Graphstrukturen aus Knoten und Kanten, um Entitäten und ihre Verbindungen darzustellen. Hier eine kurze Übersicht über die wichtigsten Funktionen und Vorteile:

Beziehungsabfragen: Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die auf Tabellen und JOINs basieren, priorisieren Graphdatenbanken beziehungsorientierte Abfragen, wodurch sie sich sehr gut für die Untersuchung verknüpfter Daten eignen.
Flexibilität: Ihr flexibles Schema und die Kompatibilität mit Graphalgorithmen ermöglichen es Ihnen, Muster zu erkennen, Netzwerke zu optimieren und tiefere Einblicke aus komplexen Datasets zu gewinnen.
Vielfältige Anwendungsfälle: Häufige Anwendungsfälle sind die Nutzung von Social-Media-Graphen, die Erkennung von Betrug durch anomale Verbindungen und die Optimierung von Logistik oder Routenplanung.

Was ist ein Graph?

Ein Graph ist ein Datenmodell, das Beziehungen zwischen Entitäten modelliert. Ein Graph besteht aus zwei Hauptkomponenten:

Knoten: Stellen Entitäten wie Personen, Produkte, Orte oder Ereignisse dar. Das sind Ihre Daten.
Kanten: Stellen Beziehungen zwischen Knoten dar, z. B. Freundschaften auf einer sozialen Plattform, Verbindungen zwischen Käufern und gekauften Produkten oder Lieferkettenverbindungen. Kanten können auch Eigenschaften wie Zeitstempel oder Gewichtungen enthalten, die den Kontext der Beziehung ergänzen.

Wie funktionieren Graphdatenbanken?

Stellen Sie sich Graphdatenbanken als ein großes Punkt-zu-Punkt-Rätsel vor. Dabei werden Ihre Informationen als einzelne Punkte (Knoten) gespeichert und die Beziehungen zwischen diesen Punkten werden durch Linien (Kanten) dargestellt.

Die Flexibilität von Graphdatenbanken ermöglicht es, eine Vielzahl von Verbindungen darzustellen, von hierarchischen Strukturen (wie Stammbäumen oder Organigrammen) über Cluster-Netzwerke (wie Produktempfehlungen im E-Commerce) bis hin zur Identifizierung einflussreicher Knoten in sozialen Netzwerken.

Spezielle Algorithmen können die von den Insights-Diagrammen bereitgestellten Informationen mit Folgendem ergänzen:

Kürzester Weg: Routen in Navigation und Logistik optimieren
Community-Erkennung: Gruppen von Knoten finden, die stärker miteinander verbunden sind als mit dem Rest des Netzwerks. Dies ist hilfreich für die Segmentierung von sozialen Medien oder die Betrugserkennung.
Ranking von Webseiten: Die Bedeutung eines Knotens wird anhand der Anzahl und Qualität der auf ihn verweisenden Links berechnet.

Durch den Einsatz solcher Algorithmen helfen Graphdatenbanken, komplexe Beziehungen in umsetzbare Strategien zu verwandeln.

Graphdatenbanken im Vergleich zu relationalen Datenbanken

Während relationale Datenbanken Daten in strukturierten Tabellen organisieren, konzentrieren sich Graphendatenbanken auf Beziehungen. Im Folgenden werden einige der wichtigsten Unterschiede aufgelistet:

Funktion	Relationale Datenbanken	Graphdatenbanken
Datenstruktur	Verwenden Sie Zeilen und Spalten in strengen Schemas mit vordefinierten Eigenschaften. Das Hinzufügen einer neuen Beziehung erfordert eine Umstrukturierung.	Daten als Knoten und Kanten modellieren, um flexible Beziehungen ohne vordefinierte Schemas zu ermöglichen
Abfrageeffizienz	Sie verlassen sich auf JOIN-Operationen, um Tabellen zu verbinden, was langsam und komplex werden kann, wenn die Anzahl der Beziehungen zunimmt.	Sie können Kanten direkt durchlaufen, wodurch sie schneller und intuitiver für beziehungsbezogene Abfragen werden.
Abfragesprachen	Structured Query Language (SQL) und ihre Derivate.	Graph Query Language (GQL), Cypher und Gremlin.
Anwendungsfälle	Sie eignen sich hervorragend für strukturierte, vorhersehbare Umgebungen wie Finanzsysteme oder die Inventarverwaltung.	Ideal für Anwendungen, bei denen Beziehungen im Mittelpunkt stehen, wie soziale Netzwerke, Betrugserkennung oder Routenoptimierung.

Funktion

Relationale Datenbanken

Graphdatenbanken

Datenstruktur

Verwenden Sie Zeilen und Spalten in strengen Schemas mit vordefinierten Eigenschaften. Das Hinzufügen einer neuen Beziehung erfordert eine Umstrukturierung.

Daten als Knoten und Kanten modellieren, um flexible Beziehungen ohne vordefinierte Schemas zu ermöglichen

Abfrageeffizienz

Sie verlassen sich auf JOIN-Operationen, um Tabellen zu verbinden, was langsam und komplex werden kann, wenn die Anzahl der Beziehungen zunimmt.

Sie können Kanten direkt durchlaufen, wodurch sie schneller und intuitiver für beziehungsbezogene Abfragen werden.

Abfragesprachen

Structured Query Language (SQL) und ihre Derivate.

Graph Query Language (GQL), Cypher und Gremlin.

Anwendungsfälle

Sie eignen sich hervorragend für strukturierte, vorhersehbare Umgebungen wie Finanzsysteme oder die Inventarverwaltung.

Ideal für Anwendungen, bei denen Beziehungen im Mittelpunkt stehen, wie soziale Netzwerke, Betrugserkennung oder Routenoptimierung.

Wichtige Anwendungsfälle für Graphdatenbanken

Graphendatenbanken eignen sich besonders für Anwendungen, bei denen es wichtig ist, die Beziehungen zwischen Datenpunkten zu verstehen. Hier einige wichtige Anwendungsfälle:

Graphdatenbanken ermöglichen Funktionen wie Freundesempfehlungen, die Identifizierung von Influencern und die Erkennung von Communitys. Durch die Analyse des Sozialdiagramms und der Verbindungen zwischen Nutzern, Beiträgen und Interaktionen können Plattformen personalisierte Erlebnisse bieten und wichtige Erkenntnisse gewinnen.

Betrugserkennung

In der Finanz- und E‑Commerce-Branche können Grafikdatenbanken dabei helfen, betrügerische Muster zu erkennen, indem sie Transaktionen, Konten und Geräte zuordnen. Sie sind hervorragend darin, verborgene Verbindungen aufzudecken, z. B. Konten, die sich IP-Adressen oder Kreditkartendaten teilen. Wenn ein Knoten stark mit bekannten betrügerischen Knoten verbunden ist, weckt das Misstrauen.

Route Optimization

Transport- und Logistikunternehmen nutzen Graphdatenbanken, um Lieferrouten zu optimieren. Durch die Analyse von Knotenpunkten (Standorten) und Edges (Kanten) können sie die Reisezeiten minimieren, Kosten senken und die Effizienz steigern.

Empfehlungssysteme für Produkte

Für E-Commerce-Händler können Graphdatenbanken personalisierte Empfehlungen verbessern, indem sie Nutzer mit Produkten verbinden, mit denen sie interagiert haben (gekauft, angesehen, bewertet), und mit anderen ähnlichen Produkten oder Nutzern basierend auf diesen Interaktionen.

Vergleich der wichtigsten Graphdatenbanken

Es gibt mehrere Anbieter von Graphdatenbanken, deren Produkte unterschiedliche Funktionen für spezifische Anwendungsfälle bieten.

Neben Anbietern von dedizierten Graphdatenbanken gibt es auch Grapherweiterungen für herkömmliche Datenbanken. Spanner Graph ist beispielsweise ein Graphdatenbankprodukt von Google Cloud, das auf der global skalierbaren relationalen Datenbank Spanner basiert. Es kombiniert starke Konsistenz, horizontale Skalierbarkeit und Bereitstellungen in mehreren Regionen.

Neo4j

Neo4j ist eine speziell entwickelte Graphdatenbank, die in Google Cloud verfügbar ist und eine hohe Leistung bei komplexen Abfragen wie Berechnungen des kürzesten Pfads und Community-Erkennung bietet. Sie verwendet eine für Graphen optimierte Abfragesprache und eignet sich zur Visualisierung von Beziehungen für umsetzbare Erkenntnisse.

AWS Neptune

AWS Neptune ist ein Graphdatenbankdienst von Amazon Web Services. Es unterstützt gängige Graphmodelle wie Attributgraphen und RDF-Graphen.

Enterprise Knowledge Graph

Enterprise Knowledge Graph (EKG) ist zwar keine Datenbank, aber eine Lösung von Google Cloud, die auf Graphprinzipien basiert, um fragmentierte Unternehmensdaten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren, zu standardisieren und abzugleichen. Es hilft, ein einheitliches, semantisch reichhaltiges Graphmodell des Wissens eines Unternehmens zu erstellen, das dann für fortschrittliche KI-Anwendungen, kontextbezogene Suche und eine vollständige 360-Grad-Ansicht von Entitäten wie Kunden oder Produkten verwendet werden kann.

Spanner Graph

Die Spanner-Datenbank von Google Cloud kombiniert relationale und Graph-Funktionen über Spanner Graph und bietet globale Konsistenz, horizontale Skalierbarkeit und die Flexibilität, Graph- und relationale Daten in einer einheitlichen Umgebung zu verwalten. Damit ist sie ideal für vielfältige und groß angelegte Bereitstellungen.

Je nach Bedarf können Sie verschiedene Arten von Graphdatenbanken verwenden. Spezielle Lösungen wie Neo4j oder AWS Neptune konzentrieren sich ausschließlich auf graphnative Operationen, während Multimodell-Datenbanken wie Spanner Graph relationale und Graphmodelle in einem System kombinieren und Flexibilität für unterschiedliche Datenanforderungen bieten.

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FAQs zu Graphdatenbanken

Was sind „Knoten“ und „Kanten“ in einer Graphdatenbank?

Knoten stellen einzelne Entitäten wie Personen, Produkte oder Standorte dar. Kanten sind die Verbindungen oder Beziehungen zwischen diesen Knoten, z. B. eine Freundschaft, ein Kauf oder eine Route zwischen zwei Orten.

Warum sollte ich eine Graphdatenbank anstelle einer relationalen Datenbank verwenden?

Eine Graphendatenbank kann sinnvoll sein, wenn die Beziehungen zwischen den Daten genauso wichtig sind wie die Daten selbst. Eine Graphdatenbank ist deutlich schneller und intuitiver für Anwendungsfälle wie soziale Netzwerke, Empfehlungssysteme und Betrugserkennung, bei denen Sie komplexe Verbindungen analysieren müssen.

Brauche ich sowohl eine relationale als auch eine Graphdatenbank?

Für viele moderne Anwendungen benötigen Sie möglicherweise beides. Stellen Sie sich Ihre relationale Datenbank (wie PostgreSQL oder MySQL) als solides Fundament Ihrer Datenarchitektur vor. Sie ist sehr zuverlässig, wenn es darum geht, die wichtigsten Fakten Ihres Unternehmens zu speichern – Ihre Kunden, Produkte und Transaktionen – und bietet eine hohe Datenintegrität.

Wenn Sie auch die komplexen, sich ändernden Beziehungen zwischen diesen Fakten verstehen müssen, ist eine Graphdatenbank nützlich. Sie wurde entwickelt, um Fragen zu Verbindungen zu beantworten, die für eine relationale Datenbank umständlicher sind, z. B. „Welche Kunden wurden von dieser Marketingkampagne beeinflusst?“.

Die beiden Datenbanken können eine leistungsstarke Partnerschaft eingehen. Ihre relationale Datenbank speichert das „Was“ (Kunde, Produkt), während die Graphdatenbank das „Wie“ untersucht (wie dieser Kunde mit anderen Kunden und Produkten verbunden ist).

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Vorteile von Graphdatenbanken

Graphendatenbanken sind für die Verarbeitung stark vernetzter Daten konzipiert und bieten Vorteile, die sie für beziehungsbezogene Anwendungen unverzichtbar machen können. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

Schnellere Abfragen für verknüpfte Daten

Da sie Kanten direkt durchlaufen, anstatt auf kostspielige JOIN-Operationen angewiesen zu sein, bieten Graphdatenbanken eine schnellere und effizientere Leistung bei Abfragen, die viele Beziehungen umfassen, wie z. B. die Suche nach dem kürzesten Pfad oder das Erkennen von Clustern.

Skalierbarkeit für wachsende Netzwerke

Graphendatenbanken verarbeiten große und wachsende Datasets nahtlos und eignen sich daher ideal für Branchen mit dynamischen Datenmodellen wie soziale Medien, Finanzen und Telekommunikation.

Flexibilität bei der Datenstruktur

Dank des schemalosen Designs können Knoten und Kanten in Graphdatenbanken einfach hinzugefügt oder geändert werden, ohne dass eine größere Reorganisation erforderlich ist. Diese Flexibilität unterstützt Szenarien, in denen sich die Art der Datenbeziehungen häufig ändert.

Spezielle Analysen und Statistiken

Graphdatenbanken unterstützen erweiterte Algorithmen wie Community-Erkennung und Linkanalyse, um aus komplexen Beziehungen verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Funktionen sind von unschätzbarem Wert, um verborgene Muster aufzudecken und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Intuitive Modellierung von Beziehungen

Graphendatenbanken verwenden Knoten und Kanten, um Beziehungen in der realen Welt abzubilden. So lassen sich komplexe Netzwerke wie soziale Interaktionen, Lieferketten oder Empfehlungssysteme einfacher darstellen und analysieren.

Verbesserte Kontextsensitivität

Da Graphdatenbanken nicht nur Daten, sondern auch die Bedeutung und Art von Beziehungen speichern, können Systeme (insbesondere in der KI) ein tieferes Verständnis der Daten erlangen. Das kann für Aufgaben wie die genaue kontextbezogene Suche und die Fundierung von KI-Modellen mit überprüfbaren Fakten entscheidend sein.

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