Spanner Graph vereint speziell entwickelte Funktionen für Graphdatenbanken mit Spanner, was branchenführende Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Konsistenz bietet.
Spanner Graph unterstützt eine Graphabfrageschnittstelle, die mit den ISO GQL-Standards (Graph Query Language) kompatibel ist. Spanner Graph unterstützt die Interoperabilität zwischen relationalen und Graphmodellen und kombiniert die bewährten SQL-Funktionen mit der Ausdruckskraft des Graph-Musterabgleichs von GQL.
Sie können Tabellen mithilfe eines deklarativen Schemas ohne Datenmigration in Diagramme einbinden. So werden Diagramme in Tabellendatensätze eingefügt. Sie können die Datenmodellauswahl auch pro Abfrage verzögert verknüpfen, was die Auswahl des richtigen Tools für Ihre Workflows erleichtert.
Informationen zu den ersten Schritten mit Spanner Graph finden Sie unter Richten Sie Spanner Graph ein und fragen Sie ihn ab. das Spanner Graph-Codelab.
Vorteile von Graphdatenbanken
Grafiken sind ein natürlicher Mechanismus, um Beziehungen in Daten darzustellen. Beispiele für Anwendungsfälle für Grafikdatenbanken sind Betrugserkennung, Empfehlungen, Community-Erkennung, Knowledge Graph, Customer 360, Data Cataloging und Lineage-Tracking.
Traditionell werden diese Arten von Graphdaten als Tabellen in einer relationalen Datenbank dargestellt. Anwendungen verwenden mehrere Joins, um den Graphen zu durchlaufen. Das Ausdrücken von Graph Traversal-Logik in SQL führt zu komplexen Abfragen, das Schreiben, Verwalten und Debuggen schwierig ist.
Über die Grafikoberfläche in Spanner Graph können Sie Beziehungen auf intuitive Weise navigieren und Muster im Graphen erkennen. Zusätzlich bietet Spanner Graph bietet grafikoptimierte Speicher- und Abfrageerweiterungen, die sich für Onlineanalysen eignen und Transaktionsgrafiken, die allesamt in Die Kernfunktionen von Spanner.
Dieser Ansatz macht Spanner Graph zur idealen Lösung für selbst die geschäftskritischsten Graphanwendungen. Insbesondere kann die transparente Fragmentierung von Spanner skaliert werden. elastisch auf sehr große Datasets zu und nutzen die Massiv-Parallelverarbeitung ohne Eingriff des Nutzers.
Anwendungsfälle
Mit Spanner Graph können Sie viele Arten von Online-Graph-Anwendungen erstellen. einschließlich der folgenden:
- Erkennung von Finanzbetrug: Komplexe Analysen Beziehungen zwischen Nutzern, Konten und Transaktionen um verdächtige Muster und Anomalien wie Geldwäsche zu erkennen und unregelmäßige Verbindungen zwischen Entitäten, mit relationalen Datenbanken schwer zu erkennen sein.
- Customer 360: Kundenbeziehungen, Vorlieben und Käufe erfassen seinen Verlauf. Sie erhalten einen ganzheitlichen Überblick über jeden Kunden, können personalisierte Empfehlungen, zielgerichtete Marketingkampagnen und einen verbesserten Kundenservice anbieten.
- Soziale Netzwerke: Erfassen Sie Nutzeraktivitäten und -interaktionen und verwenden Sie eine Grafik. Musterabgleich für Empfehlungen von Freunden und das Auffinden von Inhalten
- Fertigung und Lieferkettenmanagement: Verwenden Sie Diagrammmuster für effiziente Auswirkungensanalysen, Kostenaufschlüsselungen und Compliance-Prüfungen, indem Sie Teile, Lieferanten, Bestellungen, Verfügbarkeit und Mängel im Diagramm modellieren.
- Gesundheitswesen: Informationen zu Patientenbeziehungen, Erkrankungen, Diagnosen und um die Analyse der Ähnlichkeit von Patienten und die Planung von Behandlungen zu erleichtern.
- Verkehr: Orte, Verbindungen, Entfernungen und Kosten im Graphen modellieren und dann mithilfe von Graphabfragen die optimale Route finden.
Hauptmerkmale
Spanner Graph führt eine einheitliche Datenbank, die Graph-, relationale, Suche und KI integriert mit hoher Leistung und Skalierbarkeit, um Folgendes:
- Native Grafikoberfläche: Die ISO GQL-Schnittstelle bietet eine vertraute, speziell für Grafiken entwickelte Oberfläche, die auf offenen Standards basiert.
- Vereinheitlichte relationale und graphische Daten: Die vollständige Interoperabilität zwischen GQL und SQL bricht Datensilos auf und ermöglicht es Ihnen, für jeden Anwendungsfall das optimale Tool auszuwählen, ohne zusätzlichen Aufwand für das Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL).
- Integrierte Suchfunktionen: umfassende Vektor- und Volltextsuche Funktionen des Graphen funktionieren organisch, damit Sie die semantische Bedeutung und Keywords in der Grafikanalyse.
- KI-gestützte Statistiken: Durch die umfassende Einbindung in Vertex AI können Sie eine Reihe von KI-Modellen direkt in Spanner Graph nutzen und so Ihre KI-Workflows beschleunigen.
- Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Konsistenz: Die bewährte Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Konsistenz von Spanner bieten eine solide Grundlage, auf die Sie sich verlassen können.
Support kontaktieren
Wenn Sie weitere Fragen zu Spanner Graph und seinen Funktionen haben Nachdem Sie unser Nutzerhandbuch gelesen haben, kontaktieren Sie uns unter spanner-graph-feedback@google.com
Nächste Schritte
- Erste Schritte mit dem Spanner Graph-Codelab
- Spanner Graph einrichten und abfragen
- Informationen zum Spanner Graph-Schema
- Erstellen, aktualisieren oder löschen Sie ein Spanner-Diagrammschema.