విషయము
- గ్రాఫ్ డేటాబేస్ అంటే ఏమిటి?
- గ్రాఫ్ డేటాబేస్ ఎలా పనిచేస్తుంది
- బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
- కేస్ స్టడీస్
- కేస్ స్టడీ - ఆన్‌లైన్ డేటింగ్
- కేస్ స్టడీ - ప్రొఫెషనల్ నెట్‌వర్కింగ్ వెబ్సైట్లు
- పరిశ్రమ నుండి వాస్తవాలు మరియు గణాంకాలు
- ముగింపు
మూలం: బ్లూక్సిమేజెస్ / డ్రీమ్‌స్టైమ్.కామ్
Takeaway:
డేటా పరిశ్రమల మధ్య సంబంధాలను విశ్లేషించే ప్రత్యేక సామర్థ్యం కోసం గ్రాఫ్ డేటాబేస్లను అనేక పరిశ్రమలు ఉపయోగిస్తున్నాయి.
పెద్ద డేటా యొక్క ప్రాముఖ్యత పెరుగుతోంది. ఏదేమైనా, డేటాను ఎక్కువగా ఉపయోగించుకోవటానికి, కంపెనీలు దాని నుండి చర్య తీసుకోగల అంతర్దృష్టులను కనుగొనగలగాలి. శక్తివంతమైన అంతర్దృష్టులను కనుగొనడానికి, తిరిగి వచ్చిన డేటాపై లోతైన ప్రశ్నలు మరియు మంచి విశ్లేషణలు రెండూ ఉండాలి. సాంప్రదాయ SQL ప్రశ్నలు సంక్లిష్టమైన, బహుళ-లేయర్డ్ ప్రశ్నల విషయానికి వస్తే పరిమితులను ఎదుర్కొంటాయి మరియు ఇది అర్ధవంతమైన డేటాను తిరిగి పొందాలనే సంస్థ లక్ష్యాన్ని పరిమితం చేస్తుంది.
గ్రాఫ్ డేటాబేస్‌లు సంక్లిష్టమైన, బహుళ-లేయర్డ్ ప్రశ్నలను ప్రారంభించటానికి కంపెనీలను ఎనేబుల్ చేశాయి, వీటికి తక్షణమే సమాధానం ఇవ్వవచ్చు, అయితే సాంప్రదాయ SQL డేటాబేస్‌లు ఇటువంటి ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం చాలా కష్టం. సంక్లిష్టమైన ప్రశ్నలు అపూర్వమైన మరియు విలువైన అంతర్దృష్టులను తిరిగి ఇస్తున్నాయి. సోషల్ మీడియా, హెల్త్‌కేర్ మరియు ఆన్‌లైన్ డేటింగ్ వంటి అనేక పరిశ్రమలలో గ్రాఫ్ డేటాబేస్లను ఉపయోగిస్తున్నారు. గ్రాఫ్ డేటాబేస్, డేటాను చూడటానికి కొత్త మార్గాన్ని అందిస్తోంది.
గ్రాఫ్ డేటాబేస్ అంటే ఏమిటి?
విభిన్న ఎంటిటీల గురించి సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడానికి, ఎంటిటీలలో మ్యాప్ సంబంధాలు మరియు ఎంటిటీల మధ్య సంబంధాలను ప్రశ్నించడానికి గ్రాఫ్ డేటాబేస్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ కాన్ లో, ఎంటిటీలు మానవులు, కంపెనీలు, జంతువులు మరియు కార్లు వంటి చాలా విషయాలు కావచ్చు. ఒక సంస్థ మరొక సంస్థతో నిర్దిష్ట సంబంధాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, మార్టిన్, ఒక సంస్థ, మరొక సంస్థ అయిన జిమ్ యొక్క స్నేహితుడు. మార్టిన్ BMW కారును కలిగి ఉంటాడు. రెండు ఉదాహరణలలో, మార్టిన్, జిమ్ మరియు BMW వాటి మధ్య నిర్దిష్ట సంబంధాలు కలిగిన సంస్థలు. "మార్టిన్ జిమ్ యొక్క స్నేహితుడు" అంటే స్నేహం అంటే రెండు సంస్థల మధ్య సంబంధం. అదేవిధంగా, "మార్టిన్ BMW ను కలిగి ఉన్నాడు" అంటే యాజమాన్యం అంటే మార్టిన్ మరియు అతని BMW మధ్య సంబంధం. గ్రాఫ్ డేటాబేస్ పరిభాషలో, సంబంధాలను అంచులుగా పిలుస్తారు. సంబంధాలు గ్రాఫ్ రూపంలో చూపించబడతాయి మరియు అందువల్ల, భావనను గ్రాఫ్ డేటాబేస్ అంటారు. (గ్రాఫ్ డేటాబేస్‌ల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, గ్రాఫ్ డేటాబేస్‌లు నెట్‌వర్కింగ్‌ను డేటాకు ఎలా తీసుకువస్తాయో చూడండి.)
హెల్త్‌కేర్, సోషల్ మీడియా, ఇ-కామర్స్ వంటి పరిశ్రమల్లో గ్రాఫ్ డేటాబేస్ భావన అమలు చేయబడుతోంది. ఈ వ్యాసంలో ఇంతకు ముందు ఇచ్చిన ఉదాహరణలు సరళమైనవి మరియు సూటిగా ఉంటాయి, కాని పరిశ్రమలలో అమలు చేయబడిన వినియోగ సందర్భాలు చాలా క్లిష్టంగా ఉంటాయి. వినియోగదారులకు సిఫార్సులను అందించే ఇ-కామర్స్ వెబ్‌సైట్ యొక్క ఉదాహరణను తీసుకోండి. కస్టమర్‌కు అనువైన ఉత్పత్తి సిఫార్సులను వెబ్‌సైట్ ఎలా అందిస్తుంది? కస్టమర్ యొక్క అవసరాలు మరియు ప్రాధాన్యతలను వెబ్‌సైట్ ఎలా తెలుసుకుంటుంది? కస్టమర్ చూసే ఉత్పత్తిలో కీ ఉంది.కస్టమర్ మానవ వనరుల నిర్వహణపై ఒక పుస్తకాన్ని చూస్తుంటే, వెబ్‌సైట్ యొక్క రికమండేషన్ లాజిక్ అదే పుస్తకాన్ని చూసిన లేదా కొనుగోలు చేసిన ఇతర వినియోగదారుల కోసం చూస్తుంది. అదే సమయంలో, లాజిక్ ఇతర సారూప్య లేదా సంబంధిత పుస్తకాలను కూడా నిర్ణయిస్తుంది, ఇలాంటి ఆసక్తులు ఉన్న ఇతర వినియోగదారులు చూసిన లేదా కొనుగోలు చేసిన, మరియు ఇలాంటి పుస్తకాలు వినియోగదారుకు సిఫార్సు చేయబడతాయి.
గ్రాఫ్ డేటాబేస్ ఎలా పనిచేస్తుంది
ఉదాహరణ సహాయంతో గ్రాఫ్ డేటాబేస్లను నిశితంగా పరిశీలిద్దాం. స్మార్ట్ఫోన్ తయారీదారు అనేక అధునాతన లక్షణాలతో స్మార్ట్ఫోన్ను లాంచ్ చేయాలనుకుంటున్నారని అనుకుందాం. కార్పొరేట్ ఎగ్జిక్యూటివ్స్ అయిన దాని లక్ష్య ప్రేక్షకుల అవసరాలు మరియు ప్రాధాన్యతలను నిర్ణయించిన తర్వాత ఉత్పత్తి నిర్వహణ లక్షణాలను నిర్ణయిస్తుంది. స్మార్ట్ఫోన్ తయారీదారు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ డేటాబేస్లను కలిగి ఉంది, అది బహుళ డేటా వనరుల నుండి ఎగ్జిక్యూటివ్ ప్రొఫైల్స్ పై డేటాను సేకరించి నిల్వ చేస్తుంది. ఇప్పుడు, ఉత్పత్తి నిర్వాహకులు దిగువ ఉన్న డేటా ఆధారంగా గ్రాఫ్ డేటా నిర్మాణాన్ని సృష్టిస్తారు:
పై చిత్రం నుండి, ఉత్పత్తి నిర్వాహకులు ఈ క్రింది తీర్మానాలు లేదా వ్యాపార నిర్ణయాలు తీసుకుంటారు:
- స్టీవ్ ఒక హెచ్ ఆర్ మేనేజర్, అతను మెసెంజర్‌ను విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తాడు. హెచ్‌ఆర్ విభాగంలో అతని కనెక్షన్లు వారి పని ప్రొఫైల్ కారణంగా మెసెంజర్‌ను కూడా ఉపయోగిస్తాయి. కాబట్టి, స్మార్ట్‌ఫోన్‌లో మంచి దూతలు ముఖ్యమైనవి కావచ్చు.
- డెబ్రా మరియు ఆమె భర్త స్నేహితుడు ట్రెవర్ తరచుగా యాంటీవైరస్ ఫోరమ్‌లకు ప్రధాన కారణం వారి స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు లేదా కంప్యూటర్లలో భద్రతాపరమైన సమస్యలు కావచ్చు. కాబట్టి, కొత్త స్మార్ట్ఫోన్ అంతర్నిర్మిత భద్రతా లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది.
- అబ్రహం ఒక ఫిట్‌బిట్‌ను ఉపయోగిస్తాడు, ఇది అతను తన ఫిట్‌నెస్‌ను పర్యవేక్షిస్తుందని సూచిస్తుంది. కాబట్టి, కొత్త స్మార్ట్ఫోన్ ఫిట్‌బిట్ పరికరాల నుండి డేటాను సమకాలీకరించగలిగితే మరియు దానిని యూజర్ ఫ్రెండ్లీ పద్ధతిలో ప్రదర్శించగలిగితే అది మంచి లక్షణం.
వ్యాపార సమస్యలను పరిష్కరించడానికి గ్రాఫ్ డేటాను ఎలా ఉపయోగించవచ్చో పై ఉదాహరణ చూపిస్తుంది.
బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.
కేస్ స్టడీస్
ఆన్‌లైన్ కేటింగ్ మరియు ఆన్‌లైన్ కెరీర్ శోధన పరిశ్రమలలో సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి గ్రాఫ్ డేటాబేస్‌లు ఎలా సహాయపడ్డాయో ఈ క్రింది కేస్ స్టడీస్ చూపిస్తుంది.
కేస్ స్టడీ - ఆన్‌లైన్ డేటింగ్
సమస్య: ఆన్‌లైన్ డేటింగ్ పోర్టల్స్ వారి చందాదారులకు తగిన మ్యాచ్‌లను కనుగొనాలనుకుంటాయి. అలా చేయడానికి, ఇలాంటి అభిరుచులు, ప్రాధాన్యతలు, నేపథ్యాలు మరియు ఇతర సమాచారాన్ని కలిగి ఉన్న వెబ్‌సైట్‌లోని ఇతర సభ్యులపై పోర్టల్‌కు సమాచారం అవసరం.
పరిష్కారం: అనేక ఆన్‌లైన్ పోర్టల్‌లు మిలియన్ల మంది సభ్యుల వివరాల ద్వారా ప్రయాణించడానికి మరియు సమాచారాన్ని సేకరించడానికి గ్రాఫ్ డేటాబేస్లను ఉపయోగించాయి. దాని ఆధారంగా, వెబ్‌సైట్ అభిరుచులు, విద్య, అభిరుచులు మరియు ఇతర వివరాల ఆధారంగా మ్యాచ్‌లను సిద్ధం చేస్తుంది. ఈ ప్రొఫైల్స్ ఒక నిర్దిష్ట ప్రొఫైల్‌తో మంచి మ్యాచ్ అవుతాయని వెబ్‌సైట్ నిర్ణయిస్తుంది మరియు తదనుగుణంగా సిఫారసులను అందిస్తుంది.
కేస్ స్టడీ - ప్రొఫెషనల్ నెట్‌వర్కింగ్ వెబ్సైట్లు
సమస్య: లింక్డ్ఇన్ వంటి ప్రొఫెషనల్ నెట్‌వర్కింగ్ వెబ్సైట్లు అభిరుచులు మరియు ప్రాధాన్యతలను ప్రతిబింబించే ప్రొఫైల్, కనెక్షన్ వీక్షణలు, ప్రొఫైల్ వీక్షణలు మరియు సమూహ సభ్యత్వం వంటి అనేక పారామితుల ఆధారంగా చాలా సరిఅయిన కనెక్షన్లు మరియు ఉద్యోగాలను సిఫార్సు చేయాలనుకుంటాయి.
పరిష్కారం: ఇది చేయుటకు, ఇటువంటి నెట్‌వర్కింగ్ వెబ్సైట్లు కనెక్షన్ల కనెక్షన్ల కనెక్షన్ల వంటి బహుళ పొరల కనెక్షన్ల ద్వారా ప్రయాణిస్తాయి. అప్పుడు, గ్రాఫ్ లాజిక్ సాధారణ వృత్తిపరమైన ఆసక్తులు, కెరీర్లు, ఉద్యోగ ప్రొఫైల్స్, సమూహ సభ్యత్వం మరియు ఇతర సమాచారాన్ని కనుగొంటుంది మరియు ఫలితాల ఆధారంగా, నెట్‌వర్క్‌లు మరియు ఉద్యోగాలు రెండింటిపై సిఫారసులను అందిస్తుంది.
పరిశ్రమ నుండి వాస్తవాలు మరియు గణాంకాలు
క్రింద ఇవ్వబడిన వాస్తవాలు మరియు గణాంకాలు పరిశ్రమ వ్యాప్తంగా గ్రాఫ్ డేటాబేస్ ఎంతవరకు స్వీకరించబడిందో చూపిస్తుంది:
- వాల్-మార్ట్, ఈబే, లుఫ్తాన్స, మరియు డ్యూయిష్ టెలికామ్‌లతో సహా 30 కి పైగా గ్లోబల్ 2000 కంపెనీలు నియో టెక్నాలజీచే సృష్టించబడిన అత్యంత ప్రాచుర్యం పొందిన గ్రాఫ్ డేటాబేస్ అయిన నియో 4 జెని స్వీకరించాయి.
- పరిశ్రమ పరిశీలకుడు డిబి-ఇంజిన్లు గ్రాఫ్ డేటాబేస్‌ల యొక్క ప్రజాదరణ మరియు స్వీకరణ గురించి చెప్పటానికి, “గ్రాఫ్ డిబిఎంఎస్‌లు ఇతర డేటాబేస్ కేటగిరీల కంటే వేగంగా ప్రాచుర్యం పొందుతున్నాయి”, ఎందుకంటే ఇది జనవరి, 2013 నుండి దాదాపు 300 శాతానికి పెరుగుతోంది.
- మే, 2013 నుండి, అనేక ప్రధాన ఆన్‌లైన్ డేటింగ్ సైట్‌లు గ్రాఫ్ డేటాబేస్లను స్వీకరించడం ప్రారంభించాయి.
- లింక్డ్ఇన్ దాని యాజమాన్య గ్రాఫ్ డేటాబేస్ సిస్టమ్‌లో పనిచేసే పెద్ద బృందాన్ని కలిగి ఉంది.
- గ్రాఫ్ డేటాబేస్ మీద విస్తృతంగా ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు ఓపెన్ సోర్స్ గ్రాఫ్ డేటాబేస్ అయిన ఫ్లోక్ డిబిని కూడా విడుదల చేసింది. (ఓపెన్-సోర్స్ డేటాబేస్‌ల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, ఓపెన్-సోర్స్ డేటాబేస్‌లు ఎందుకు ప్రాచుర్యం పొందుతున్నాయో చూడండి.)
- ఎంటర్ప్రైజ్ వినియోగదారులకు గ్రాఫ్ డేటాబేస్లను ఉపయోగించడాన్ని సులభతరం చేయాలనే లక్ష్యంతో, టెరాడాటా SQL-GR అని పిలువబడే కొత్త రకం SQL ను విడుదల చేసింది.
ముగింపు
గ్రాఫ్ డేటాబేస్ పెద్ద డేటాను చూసే కొత్త మార్గాన్ని సూచిస్తుంది. గ్రాఫ్ డేటా యొక్క రెండు స్పష్టమైన ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి:
- రిలేషనల్ డేటాబేస్ మేనేజ్మెంట్ సిస్టమ్స్ (ఆర్డిబిఎంఎస్) తక్కువ వ్యవధిలో భారీ మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయలేకపోతున్నాయి. అదనంగా, ఇది భారీ డేటా డేటాను నిర్వహించలేకపోతుంది. గ్రాఫ్ డేటాబేస్ ఎంటిటీల మధ్య ఎన్ని సంబంధాలను దాటగలదు మరియు సమాచారాన్ని తార్కికంగా నిర్వహించగలదు.
- అనేక ఎంటిటీలు మరియు సంబంధాలను పరిశీలించిన తరువాత సంబంధిత సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడంలో గ్రాఫ్ డేటాబేస్‌లు చాలా సమర్థవంతంగా పనిచేస్తాయి. ముందే చెప్పినట్లుగా, వారు BI వ్యవస్థలు వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక పద్ధతిలో ప్రదర్శించగల చాలా విలువైన అంతర్దృష్టులను ప్రశ్నించవచ్చు మరియు తిరిగి ఇవ్వగలవు.
బ్యాంకింగ్ మరియు ఫైనాన్స్, ఫార్మాస్యూటికల్స్, డిఫెన్స్ మరియు ఇంటెలిజెన్స్ వంటి భారీ మొత్తంలో డేటాతో వ్యవహరించే ఇతర పరిశ్రమలు గ్రాఫ్ డేటాబేస్లను ఉపయోగించుకునే ముందు ఇది చాలా సమయం మాత్రమే అనిపిస్తుంది. వాస్తవానికి, నేరాలను గుర్తించడం మరియు గ్రాఫ్ డేటాతో నెట్‌వర్క్‌లు, సంబంధాలు మరియు ఎంటిటీల సహాయంతో బీమా మోసాలను గుర్తించడం ఒక ఆసక్తికరమైన పని.