Was ist der Unterschied zwischen einer Graphdatenbank und einer relationalen Datenbank?
Was ist der Unterschied zwischen einer Graphdatenbank und einer relationalen Datenbank?
Sowohl Graphdatenbanken als auch relationale Datenbanken speichern Datenelemente mit vordefinierten Beziehungen zwischen ihnen. Sie stellen die Datenbeziehungen jedoch sehr unterschiedlich dar. Relationale Datenbanken speichern Daten in einem tabellarischen Format mit Zeilen und Spalten. Verwandte Daten werden ebenfalls in Tabellen gespeichert, und die Datenpunkte sind mit der ursprünglichen Tabelle verknüpft. Operationen im Zusammenhang mit Datenbeziehungen werden ineffizient, da sie mehrere Datentabellensuchen erfordern. Im Gegensatz dazu speichert eine Graphdatenbank Daten als Netzwerk von Entitäten und Beziehungen. Sie verwendet die mathematische Graphentheorie zum Speichern und Bearbeiten von Datenbeziehungen. Graphdatenbanken sind bei der Beziehungsmodellierung viel effizienter. Sie verbessern die Anwendungsleistung für Anwendungsfälle mit komplexen Datenverbindungen erheblich.
Datenmodell: Graphdatenbank im Vergleich zur relationalen Datenbank
Sowohl Graph- als auch relationale Datenbanken speichern Informationen und stellen Beziehungen zwischen Daten dar. Das relationale Modell priorisiert jedoch Datenentitäten, während das Graphmodell die Beziehungen zwischen den Entitäten priorisiert.
Modell der relationalen Datenbank
Relationale Datenbanken verwenden Datentabellen, die Informationen in Zeilen und Spalten organisieren. Spalten enthalten spezifische Attribute der Datenentität, während Zeilen die einzelnen Datensätze darstellen.
Das feste Schema relationaler Datenbanken erfordert, dass Sie die Beziehungen zwischen Tabellen im Voraus mit Primär- und Fremdschlüsseln skizzieren.
Beispiel
Betrachten Sie eine Social-Media-Anwendung mit Kundenprofilen, die miteinander befreundet sein können. Sie benötigen zwei Tabellen, um die Daten zu modellieren.
Die Kundentabelle könnte so aussehen:
| ID |
Name |
Ort |
| C1 |
Alejandro |
USA |
| C2 |
Ana |
USA |
| C3 |
Kwaku |
USA |
| C4 |
Pat |
USA |
Die Freunde-Tabelle könnte so aussehen:
| Kunden-ID |
Freunde-ID |
| C1 |
C2 |
| C1 |
C3 |
| C2 |
C4 |
| C2 |
C1 |
| C3 |
C1 |
| C3 |
C4 |
Wie Sie sehen, kommt es bei der Darstellung komplexer Beziehungen zu Redundanz und Doppelarbeit. Dies kann die Speicheranforderungen erhöhen und die Leistung im großen Maßstab verringern.
Graphdatenbank-Modell
Eine Graphdatenbank hingegen verwendet eine Graphstruktur mit Eigenschaften, Kanten und Knoten, um Daten darzustellen. Knoten sind Objekte, Kanten zeigen die Beziehung zwischen diesen Knoten und Eigenschaften beschreiben die Attribute der Knoten und Kanten. Diese dynamische Struktur macht eine Graphdatenbank für die Darstellung verbundener Daten nützlich. Es bietet mehr Flexibilität in Bezug auf Beziehungen und Datentypen.
Beispiel
Die Daten für die Social-Media-Anwendung aus dem vorherigen Abschnitt würden nun wie folgt dargestellt:
{customer_id: “C1”
Name: „Alejandro“
location:„USA“
friends:”C2,C3”}
Bei der Modellierung von Beziehungen gibt es keine Duplizierung oder Redundanz von Datensätzen mehr. 
Hauptunterschiede: Graphdatenbank im Vergleich zur relationalen Datenbank
Neben ihren unterschiedlichen Datenmodellen weisen relationale Datenbanken und Graphdatenbanken viele Unterschiede auf, die sie in Bezug auf Funktion und Nutzen unterscheiden.
Operationen
Sie verwenden Graph-Traversal-Algorithmen, um ein Graphdatenmodell abzufragen. Bei diesen Algorithmen steht entweder die Tiefe an erster Stelle oder die Breite an erster Stelle, sodass verbundene Daten schnell gefunden und abgerufen werden können. Graphdatenbanken sind für komplexe Verbindungen und Abfragen nützlich, da sie die Beziehungen zwischen Daten verstehen können.
Im Gegensatz dazu verwenden relationale Datenbanken SQL, um Daten abzurufen und zu bearbeiten. Mit SQL können Benutzer verschiedene Arten von Abfragen – wie SELECT, INSERT, UPDATE und DELETE – für Tabellen ausführen. Relationale Datenbanken zeichnen sich durch den Umgang mit strukturierten Daten mit klar definierten Beziehungen zwischen Tabellen aus. Sie sind besonders effektiv für die Durchführung komplexer Filterung, Aggregationen und Verknüpfungen über mehrere Tabellen hinweg.
Skalierbarkeit
Bei der Skalierung relationaler Datenbanken skalieren Sie in der Regel vertikal. Bei der vertikalen Skalierung aktualisieren Sie Hardware wie CPU, Speicher oder Arbeitsspeicher, um den Workload zu erhöhen, den ein Server bewältigen kann. Die vertikale Skalierung weist Einschränkungen auf, die neben den Kostenanforderungen auch zu Herausforderungen führen können.
Relationale Datenbanken können Sharding auch verwenden, um horizontal zu skalieren, wobei Sie Daten auf viele Server verteilen. Sharding erhöht jedoch die Komplexität des Datenspeichers und kann zu Konsistenzproblemen führen.
Im Gegensatz dazu eignen sich Graphdatenbanken hervorragend für horizontale Skalierung und verwenden dafür Partitionierung. Partitionen befinden sich alle auf verschiedenen Servern, sodass viele Server Graphabfragen parallel verarbeiten können. Durch die Verteilung auf viele Knoten kann die Datenbank-Engine Daten effektiv abfragen, selbst in großem Maßstab.
Leistung
Graphdatenbanken bieten indexfreie Adjazenz, was die Leistung erhöht. Die indexfreie Adjazenz ermöglicht es dem System, zwischen verwandten Entitäten zu wechseln. Da Graphdatenbanken Beziehungen als Referenzen oder Zeiger zwischen Knoten speichern, kann eine Datenbank einem Speicherzeiger folgen und schnell zwischen Entitäten navigieren. In diesem Fall benötigt die Datenbank keine Indizes oder Zuordnungstabellen.
Dieses indexfreie Adjazenzsystem ermöglicht es Graphdatenbanken, eine zeitkonstante Beziehungsdurchquerung zu erreichen. Konstante Zeit bedeutet, dass Sie eine Beziehung in einer Graphdatenbank konsistent in derselben Zeit durchlaufen können, unabhängig von der Datengröße. Die direkte Verbindung zwischen Knoten ermöglicht einen sofortigen Zugriff, sodass Sie Beziehungen schnell abfragen und verfolgen können. Diese Funktionen machen Graphdatenbanken sehr effizient.
Alternativ verwenden relationale Datenbanken Index-Suchvorgänge und müssen Tabellen scannen, um Beziehungen zwischen Entitäten zu identifizieren. Sie können mehrere Tabellen verknüpfen, dies ist jedoch zeitaufwändig, da das System größere Indizes über mehr Daten scannen muss. Aus diesem Grund bietet eine relationale Datenbank nicht die gleiche Leistung wie eine Graphdatenbank.
Einfache Nutzung
Graphdatenbanken sind beziehungsorientiert, was die Arbeit mit ihnen erleichtert, wenn Sie verbundene Daten verwenden. Diese Datenbanken zeichnen sich durch Multi-Hop-Abfragen aus, bei denen Sie Pfade mit mehreren Beziehungen durchqueren. Sie können auch Graph-Abfragesprachen wie Gremlin oder Cypher verwenden, um Beziehungen visuell auszudrücken. Mit diesen Sprachen können Sie miteinander verbundene Daten untersuchen, was die Syntax vereinfacht, mit der Sie verschachtelte und verknüpfte Daten untersuchen.
Relationale Datenbanken verwenden SQL, was sich bei der Verwaltung von Multi-Hop-Abfragen unnatürlich anfühlen kann. Wenn eine Abfrage mehrere Joins hat und sich über verschachtelte Unterabfragen erstreckt, wird das Schreiben von SQL schwierig. Wenn Sie nicht vorsichtig sind, kann dies leicht zu umfangreichen Abfragen führen, die schwer zu lesen und zu verwalten sind.
Relationale Datenbanken sind jedoch ausgereift und in verschiedenen Anwendungsfällen beliebt. Es gibt verschiedene Tools und Ressourcen sowie Community-Support, auf den Sie zugreifen können, um Ihr System zu optimieren. Ebenso zeichnen sie sich durch eine zuverlässige und ACID-konforme Verwaltung strukturierter Daten aus. Die ACID-Eigenschaften sind Atomizität, Konsistenz, Isolierung und Haltbarkeit und tragen zur Sicherstellung der Datenvalidität bei.
Wann zu verwenden: Graphdatenbank im Vergleich zur relationalen Datenbank
Graph- und relationale Datenbanken haben viele effektive Anwendungsfälle. Da sie unterschiedliche Datenmodelle und mehrere grundlegende Unterscheidungen haben, zeichnen sie sich in verschiedenen Bereichen aus.
Graphdatenbank
Graphdatenbanken bieten ein flexibles Schema, das dynamische Änderungen und Anpassungen von Daten ermöglicht. Der Fokus auf Datenbeziehungen macht es für Analysen, semantische Suchen oder Empfehlungsmaschinen nützlich. Eine Graphdatenbank ist in diesen Szenarien die bessere Wahl:
- Sie arbeiten mit Daten, die komplexe Zusammenhänge aufweisen, z. B. in sozialen Netzwerken, bei der Betrugserkennung, in Wissensgraphen und Suchmaschinen
- Sie benötigen ein sich weiterentwickelndes Schema, da Sie Kanten, Knoten und Eigenschaften ändern können, ohne die restliche Datenbankstruktur zu stören
- Sie arbeiten mit miteinander verbundenen Daten und müssen drei oder mehr Hops zwischen Beziehungen durchführen (Abfragen vom Typ Friend-of-Friend)
Graphdatenbanken sind flexibel, skalierbar, dynamisch und eignen sich hervorragend zur Darstellung von Beziehungen zwischen Daten.
Relationale Datenbank
Relationale Datenbanken bieten ein strukturiertes Schema mit hervorragender Unterstützung für die Datenintegrität. Eine relationale Datenbank ist in diesen Szenarien die bessere Wahl:
- Sie benötigen ACID-Konformität und ein hohes Maß an Datenintegrität und -konsistenz, wie bei Finanztransaktionen
- Sie arbeiten mit hochstrukturierten Daten, die sich gut in das tabellarische Datenmodell einfügen, wie zum Beispiel im Enterprise Resource Management
- Ihre Daten haben begrenzte Beziehungen
Zusammenfassung der Unterschiede: Relationale Datenbank im Vergleich zur Graphdatenbank
| Relationale Datenbanken |
Graph-Datenbanken |
|
| Modell |
Tabellarisch mit Zeilen und Spalten. |
Verbundene Knoten mit Daten, die als JSON-Dokumente dargestellt werden. |
| Operationen |
SQL-Operationen wie Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen (CRUD). |
Zu den Operationen gehören CRUD- und Graphtraversal-Operationen, die auf der mathematischen Graphentheorie basieren. |
| Skalierbarkeit |
Herkömmliche relationale Datenbanken können vertikal skaliert werden, haben aber Probleme mit horizontaler Skalierung. |
Eine Graphdatenbank zeichnet sich durch horizontale Skalierung aus. Es kann Partitionierung verwenden, um Daten auf viele Knoten zu verteilen. |
| Leistung |
Relationale Datenbanken sind beim Durchlaufen von Beziehungen mit komplexen Abfragen konfrontiert, die die Leistung beeinträchtigen können. |
Eine Graphdatenbank eignet sich hervorragend für die Darstellung und Abfrage von Beziehungen zwischen Daten. |
| Einfache Nutzung |
Relationale Datenbanken eignen sich gut für große Datensätze und strukturierte Daten. Sie haben Probleme, wenn es um Multi-Hop-Abfragen geht. |
Eine Graphdatenbank ist einfach zu verwenden, wenn es um beziehungsorientierte Daten geht. Mit einer Graph-Abfragesprache können Sie schnell Multi-Hop-Daten abfragen. |
Wie kann AWS Ihnen bei Ihren Anforderungen an relationale Datenbanken und Graphdatenbanken helfen?
Amazon Web Services (AWS) bietet Lösungen für Anwendungsfälle sowohl für relationale Datenbanken als auch für Graphdatenbanken.
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) umfasst eine Reihe verwalteter Services, die das Einrichten, Betreiben und Skalieren von relationalen Datenbanken in der Cloud vereinfachen. Amazon RDS unterstützt mehrere Datenbank-Engines, darunter:
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für SQL Server zur Bereitstellung mehrerer Editionen von SQL Server (2014, 2016, 2017 und 2019)
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für MySQL zur Unterstützung von Versionen der MySQL Community Edition 5.7 und 8.0
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für MariaDB zur Unterstützung von MariaDB-Nebenversionen 10.3, 10.4, 10.5 und 10.6
Ähnlicherweise ist Amazon Neptune eine zweckgerichtete, leistungsstarke Graphdatenbank-Engine. Die Engine ist optimiert, um Milliarden von Beziehungen zu speichern und das Diagramm mit Millisekunden Latenz abzufragen.
Neptune unterstützt die beliebten Graphmodelle Property Graph und das Resource Description Framework (RDF) des W3C. Es unterstützt auch Abfragesprachen wie Gremlin und SPARQL, sodass Sie Abfragen erstellen können, die in stark verbundenen Datensätzen navigieren.
Neptune bietet mehrere Funktionen:
- Neptune ist hochverfügbar, mit Lesereplikaten, zeitpunktbezogener Wiederherstellung, stetiger Sicherung und Replikation über Availability Zones hinweg.
- Neptune ist dank der Unterstützung der Verschlüsselung im Ruhezustand sehr sicher.
- Der Service ist vollständig verwaltet. Sie müssen sich keine Sorgen mehr über Datenbank-Verwaltungsaufgaben wie Hardware-Bereitstellung, Software-Patches, Setup, Konfiguration oder Sicherungen machen.
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