Что такое графовая БД?
Определение графовой базы данных
Графовые базы данных предназначены для хранения взаимосвязей и навигации в них. Взаимосвязи в графовых базах данных являются объектами высшего порядка, в которых заключается основная ценность этих баз данных. В графовых базах данных используются узлы для хранения сущностей данных и ребра для хранения взаимосвязей между сущностями. Ребро всегда имеет начальный узел, конечный узел, тип и направление. Ребра могут описывать взаимосвязи типа «родитель‑потомок», действия, права владения и т. п. Ограничения на количество и тип взаимосвязей, которые может иметь узел, отсутствуют.
Обход графа в графовой базе данных можно выполнять либо по определенным типам ребер, либо по всему графу. Обход соединений или взаимосвязей в графовых базах данных выполняется очень быстро, поскольку взаимосвязи между узлами не вычисляются во время выполнения запроса, а хранятся в базе данных. Графовые базы данных имеют ряд преимуществ в таких примерах использования, как социальные сети, сервисы рекомендаций и системы выявления мошенничества, когда требуется создавать взаимосвязи между данными и быстро их запрашивать.
Ниже приведен пример графа социальной сети. Имея данные о людях (узлы) и взаимосвязях между ними (ребра), можно узнать, кто является «друзьями друзей» конкретного человека (например, пользователя по имени Howard).
Примеры использования
Выявление мошенничества
Графовые базы данных позволяют выявлять сложные схемы мошенничества. Анализ взаимосвязей в графовых базах данных дает возможность обрабатывать финансовые операции и операции, связанные с покупками, практически в режиме реального времени. С помощью быстрых запросов к графу можно, например, определить, что потенциальный покупатель использует тот же адрес электронной почты и кредитную карту, которые уже использовались в известном случае мошенничества. Графовые базы данных также позволяют без труда обнаруживать определенные шаблоны взаимосвязей, например когда несколько человек связаны с одним персональным адресом электронной почты или когда несколько человек используют один IP‑адрес, но проживают по разным физическим адресам.
Сервисы рекомендаций
Графовые базы данных – хороший выбор для рекомендательных приложений. Используя графовую базу данных, можно хранить в графе взаимосвязи между такими информационными категориями, как интересы покупателя, его друзья и история его покупок. С помощью высокодоступной графовой базы данных можно рекомендовать пользователям товары на основании того, какие товары приобретали другие пользователи, которые интересуются тем же видом спорта и имеют аналогичную историю покупок. Или можно найти людей, у которых есть общий знакомый, но которые еще не знакомы друг с другом, и предложить им подружиться.
Графовые базы данных на AWS
Amazon Neptune
В основе Amazon Neptune лежит специально созданное высокопроизводительное ядро графовой базы данных, оптимизированное для хранения миллиардов взаимосвязей и выполнения запросов к графу с задержками на уровне миллисекунд. Neptune поддерживает популярные модели графов Property Graph и Resource Description Framework (RDF) консорциума W3C, а также соответствующие языки запросов – Apache TinkerPop Gremlin и SPARQL, что позволяет просто создавать запросы для эффективной навигации по наборам сложносвязанных данных.
В целях обеспечения высокой доступности в сервисе Neptune используются реплики чтения, возможность восстановления на момент времени, постоянное резервное копирование в Amazon S3 и репликация в разных зонах доступности. Сервис Neptune безопасен благодаря поддержке шифрования хранимых данных. Сервис Neptune полностью управляем, поэтому при работе с базами данных больше не требуется заниматься такими административными задачами, как выделение оборудования, установка исправлений ПО, установка и настройка самой базы данных, а также ее резервное копирование.