Obsah:
Význam velkých dat roste. Aby však bylo možné data co nejlépe využít, musí být společnosti schopny najít z nich užitečné informace. Chcete-li najít silné informace, je třeba, aby na vrácená data byly hluboké dotazy a dobrá analýza. Tradiční dotazy SQL čelí omezením, pokud jde o složité vícevrstvé dotazy, což omezuje cíl společnosti získat smysluplná data.
| Webinář: Umění viditelnosti: Umožnění správy z více platforem Registrujte se zde |
Grafické databáze umožnily společnostem spouštět složité, vícevrstvé dotazy, na které lze okamžitě odpovědět, zatímco tradiční databáze SQL by na tyto dotazy odpovídaly velmi obtížně. Složité dotazy vracejí nevídané a cenné poznatky. Grafické databáze se používají v mnoha průmyslových odvětvích, jako jsou sociální média, zdravotnictví a online datování. Zdá se, že grafová databáze poskytuje nový způsob pohledu na data.
Co je grafová databáze?
Grafová databáze se používá k ukládání informací o různých entitách, mapování vztahů mezi entitami a dotazových vztahů mezi entitami. V této souvislosti mohou být subjekty spousty věcí, jako jsou lidé, společnosti, zvířata a auta. Účetní jednotka může mít konkrétní vztah s jinou účetní jednotkou. Například, Martin, entita, je přítel Jim, další entita. Martin může vlastnit auto BMW. V obou příkladech jsou Martin, Jim a BMW subjekty s konkrétními vztahy mezi nimi. „Martin je Jimův přítel“ znamená, že přátelství je vztah mezi těmito dvěma entitami. Podobně „Martin vlastní BMW“ znamená, že vlastnictví je vztah mezi Martinem a jeho BMW. V parlance databázi grafu, vztahy jsou známé jako hrany. Vztahy jsou zobrazeny ve formě grafu, a proto je tento koncept známý jako databáze grafů. (Chcete-li se dozvědět více o grafových databázích, přečtěte si článek Jak grafové databáze přinášejí datové sítě.)
