Spanner Graph – Übersicht

Spanner Graph kombiniert 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 aus 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.

Weitere Informationen zu den ersten Schritten mit Spanner Graph finden Sie unter Cloud Spanner Graph einrichten und abfragen und im Codelab zu Spanner Graph.

Vorteile von Graphdatenbanken

Diagramme sind ein natürlicher Mechanismus zur Darstellung von Beziehungen in Daten. Anwendungsfälle für Graphdatenbanken sind beispielsweise Betrugserkennung, Empfehlungen, Community-Erkennung, Knowledge Graph, Customer 360, Datenkatalogisierung und Herkunftsnachverfolgung.

Traditionell werden diese Arten von Graphdaten als Tabellen in einer relationalen Datenbank dargestellt. Anwendungen verwenden mehrere Joins, um den Graphen zu durchlaufen. Die Ausdrucksweise der Graph-Durchlauflogik in SQL führt zu komplexen Abfragen, die schwer zu schreiben, zu verwalten und zu debuggen sind.

Mit der Grafikoberfläche in Spanner Graph können Sie Beziehungen auf intuitive Weise navigieren und Muster im Graphen erkennen. Darüber hinaus bietet Spanner Graph graphenoptimierte Speicher- und Abfrageverbesserungen, die für Online-analytische und transaktionale Graphenarbeitslasten geeignet sind. All diese Funktionen sind in den Hauptfunktionen von Spanner integriert.

Dieser Ansatz macht Spanner Graph zur idealen Lösung für selbst die geschäftskritischsten Graphanwendungen. Insbesondere kann das transparente Sharding von Spanner elastisch auf sehr große Datenmengen skaliert und ohne Nutzereingriff massiv parallel verarbeitet werden.

Anwendungsfälle

Mit Spanner Graph können Sie viele Arten von Online-Graphanwendungen erstellen, darunter:

  • Erkennung von Finanzbetrug: Komplexe Beziehungen zwischen Nutzern, Konten und Transaktionen werden analysiert, um verdächtige Muster und Anomalien wie Geldwäsche und unregelmäßige Verbindungen zwischen Entitäten zu erkennen, die mit relationalen Datenbanken nur schwer zu erkennen sind.
  • Customer 360: Kundenbeziehungen, Präferenzen und bisherige Käufe im Blick behalten Sie erhalten einen ganzheitlichen Überblick über jeden Kunden, können personalisierte Empfehlungen, zielgerichtete Marketingkampagnen und einen verbesserten Kundenservice anbieten.
  • Soziale Netzwerke: Nutzeraktivitäten und ‑interaktionen erfassen und Graphenmusterabgleich für Freundesempfehlungen und Inhaltssuche verwenden.
  • 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: Erfassen Sie Beziehungen, Erkrankungen, Diagnosen und Behandlungen von Patienten, um die Analyse der Patientenähnlichkeit und die Behandlungsplanung zu erleichtern.
  • Verkehr: Orte, Verbindungen, Entfernungen und Kosten im Graphen modellieren und dann mithilfe von Graphabfragen die optimale Route finden.

Hauptmerkmale

Spanner Graph ist eine einheitliche Datenbank, die Graph-, relationale, Such- und KI-Funktionen mit hoher Leistung und Skalierbarkeit kombiniert. Sie bietet folgende Vorteile:

  • 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: Umfangreiche Vektor- und Volltextsuchfunktionen funktionieren organisch mit dem Graphen, sodass Sie semantische Bedeutungen und Keywords in der Graphenanalyse verwenden können.
  • 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 nach dem Lesen des Leitfadens weitere Fragen zu Spanner Graph und seinen Funktionen haben, können Sie sich unter spanner-graph-feedback@google.com an uns wenden.

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