Grafová databáze vs. relační databáze: Která je pro vaše potřeby nejlepší?

Měli byste pro svůj podnik zvolit grafovou nebo relační databázi (nebo si vůbec musíte vybrat)?

Tento přehled vám pomůže pochopit jejich rozdíly a rozhodnout se, který z nich je vhodný pro vaše potřeby.

Grafové databáze jsou jedinečným typem databází, které využívají grafové struktury pro sémantické dotazy. Na rozdíl od tradičních databází, které používají tabulky, grafové databáze ukládají data jako síťový graf, který se skládá z uzlů (entit) a hran (vztahů).

Díky tomuto zaměření na vztahy jsou grafové databáze obzvláště výkonné pro aplikace, které vyžadují složitá datová spojení.

Představte si grafovou databázi jako mapu svých přátel na sociální síti. Každá osoba (včetně vás) je "uzel" - představte si je jako tečky na papíře. Spojení mezi lidmi - jejich přátelství - jsou "hrany", jako čáry nakreslené mezi body.

Jste například spojeni se svou kamarádkou Sarah, která je spojena se svým kolegou Johnem, který je spojen se svým spolubydlícím Mikem. V tradiční databázi by bylo nutné zjistit, "kdo jsou přátelé přátel mých přátel?", procházením několika samostatných seznamů a porovnáváním jmen tam a zpět. Je to jako snažit se někoho najít postupným procházením tří různých telefonních seznamů.

Ale v grafové databázi je to spíše jako sledovat prstem čáry na papíře - můžete snadno sledovat spojení vy → Sarah → John → Mike. Databáze je vytvořena speciálně pro pochopení a navigaci v těchto vztazích, podobně jako můžete přirozeně pochopit své sociální vazby, aniž byste museli nahlížet do několika seznamů.

V grafových databázích představují uzly a hrany entity a jejich vztahy. Tato struktura umožňuje efektivní navigaci a dotazování na vzájemně propojená data.

Uzly mohou představovat cokoli od lidí po produkty, zatímco hrany znázorňují, jak spolu tyto uzly souvisejí. Tento model propojených grafů zjednodušuje reprezentaci složité struktury dat.

Jednou z výrazných vlastností grafových databází je jejich flexibilní schéma. Na rozdíl od relačních databází, které vyžadují předem definované tabulky a sloupce, se grafové databáze mohou přizpůsobovat měnícím se obchodním potřebám bez narušení stávajících dat. Tato flexibilita spolu s možností efektivního dotazování na vztahy činí z grafových databází univerzální volbu pro mnoho aplikací.

Grafové databáze vynikají ve scénářích, které vyžadují správu složitých vztahů, jako jsou sociální sítě a doporučovací systémy. Například u streamovacích platforem nebo webů elektronického obchodu využívají doporučovací systémy propojená data k navrhování produktů nebo obsahu na základě chování a preferencí uživatelů.

Další významnou aplikací grafových databází je umělá inteligence a strojové učení. Díky schopnosti modelovat složité vztahy a odhalovat vzory jsou ideální pro vývoj umělé inteligence. Grafové databáze lze například použít k vytvoření přesnějších modelů díky pochopení složitých vztahů mezi různými datovými body.

Další oblastí, kde grafové databáze vynikají, je odhalování podvodů. Analýza vztahů mezi transakcemi, účty a uživateli umožňuje grafovým databázím identifikovat členy podvodných skupin a falešné profily.

Relační databáze jsou jedním z nejpoužívanějších typů databází, které jsou známé svým strukturovaným přístupem k ukládání dat. Data jsou uspořádána do tabulek, které používají řádky a sloupce pro reprezentaci záznamů a atributů. Toto strukturované schéma je klíčem k jejich efektivitě při správě integrity a konzistence dat.

Relační databáze jsou základem mnoha podnikových aplikací a slouží jako výkonný nástroj pro organizaci vzájemně propojených dat. Vynikají ve správě strukturovaných dat, kde jsou vztahy mezi prvky jasně definované a konzistentní.

Způsob, jakým relační databáze ukládají data, je předurčuje pro aplikace, jako jsou např:

• Prodejní systémy sledující objednávky, zásoby a nákupy zákazníků
• Platformy pro správu vztahů se zákazníky (CRM), které ukládají profily zákazníků a interakce s nimi
• Systémy webové analytiky zaznamenávající chování uživatelů a metriky zapojení
• Systémy plánování podnikových zdrojů (ERP), které řídí celopodnikové operace

Vztahy mezi tabulkami se vytvářejí pomocí cizích klíčů, které odkazují na primární klíče v jiných tabulkách. Toto nastavení zajišťuje integritu dat, protože každý řádek lze jednoznačně identifikovat pomocí primárního klíče. Použití jazyka SQL (Structured Query Language) je pro relační databáze stěžejní a poskytuje standardní způsob vytváření, úprav a dotazování tabulek.

Základní vlastností relačních databází je podpora transakcí ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Tyto vlastnosti zajišťují spolehlivé zpracování operací a zachování integrity dat i v případě selhání. Díky tomu jsou relační databáze vhodné zejména pro aplikace vyžadující vysokou spolehlivost a konzistenci dat.

Relační databáze jsou výhodné i pro aplikace s velkým počtem souběžných transakcí. Jejich strukturovaná povaha umožňuje přesné sledování transakcí, což je v mnoha scénářích upřednostňuje před grafovými databázemi. Jejich síla spočívá v zachování integrity dat při zpracování milionů záznamů v několika souvisejících tabulkách.

Oba typy databází mají své silné stránky, ale vyhovují různým požadavkům na modelování dat a dotazování.

Způsob, jakým grafová databáze ukládá data, se zásadně liší od tradičních přístupů. Grafové databáze používají uzly a hrany a zaměřují se na vztahy mezi entitami. Naproti tomu relační model organizuje informace do tabulek a předdefinovaných schémat, přičemž řádky představují záznamy a sloupce atributy.

V grafových databázích mohou hrany představovat různé typy vztahů, například spojení rodič-dítě nebo vlastnictví. Díky této flexibilitě jsou ideální pro vyvíjející se datové struktury. Na druhou stranu relační model často vyžaduje operace spojování náročné na zdroje pro zpracování složitých vztahů, ale vyniká v udržování integrity a konzistence dat.

Flexibilita a přizpůsobivost grafových databází je činí vhodnými pro aplikace s vyvíjejícími se datovými modely. Naproti tomu relační databáze poskytují strukturovaný přístup, který zajišťuje integritu dat, ale může mít problémy s vysoce propojenými daty. Tento zásadní rozdíl v modelování dat ovlivňuje fungování jednotlivých typů databází v různých scénářích.

Jazyky pro grafové dotazy, jako je Cypher, jsou navrženy tak, aby vizuálně vyjadřovaly vztahy a usnadňovaly práci s propojenými daty. Tyto jazyky kladou důraz na vztahy mezi uzly, což umožňuje intuitivnější a efektivnější dotazování v grafových databázích. Naproti tomu SQL je standardní dotazovací jazyk pro relační databáze, který se zaměřuje na sloupce a řádky.

Složité dotazy zahrnující více skoků nebo vztahů je často jednodušší napsat a provést v grafových databázích pomocí grafových dotazovacích jazyků. Jazyk SQL je sice výkonný, ale při řešení složitých spojů a vnořených poddotazů může být těžkopádný. Tento rozdíl v možnostech dotazování může výrazně ovlivnit výkon a snadnost použití.

Hledání spojení v grafové databázi si představte jako sledování drobečkové stopy - jednoduše se pohybujete od jednoho bodu k dalšímu. Naproti tomu vyhledávání v relační databázi připomíná spíše vyhledávání v několika různých mapách a snahu o sestavení trasy.

Představte si, že jste na večírku a snažíte se zjistit, jak jste spojeni s někým na druhé straně místnosti. V grafové databázi je to jako zeptat se svého kamaráda, který se zeptá svého kamaráda, který se zeptá svého kamaráda - sledujete spojení přímo. Díky tomu jsou grafové databáze bleskově rychlé v úlohách, jako jsou:

• Vyhledání všech přátel v rámci 3 připojení
• Generování návrhů "lidí, které možná znáte&quot
• Mapování nejrychlejší trasy mezi dvěma body

A teď si představte, že se snažíte najít stejné spojení na večírku:

1. Kontrola seznamu hostů pro vaše přátele
2. Křížové odkazy na jejich přátele z jiného seznamu
3. Kontrola třetího seznamu pro přátele těchto přátel
4. Spojením všech těchto seznamů dohromady
   

Je to podobné, jako když relační databáze provádějí "join" - musí kombinovat více tabulek a hledat spojení, což se s rostoucím množstvím dat zpomaluje.

Škálovatelnost a úložiště jsou zásadní faktory, které je třeba při výběru databáze zvážit. Grafové i relační databáze mají různé přístupy ke zvládání rostoucích objemů dat a k zajištění efektivního ukládání dat.

Grafové databáze obvykle využívají horizontální škálování, které jim umožňuje růst přidáním dalších serverů namísto modernizace stávajícího hardwaru. Tento přístup umožňuje paralelní zpracování grafových dotazů na více serverech, což zlepšuje škálovatelnost a výkon. Horizontální škálování je výhodné zejména pro správu velkého množství vzájemně propojených dat.

Relační databáze se spoléhají především na vertikální škálování, které zahrnuje upgrade hardwarových komponent, jako je procesor, úložiště nebo paměť, za účelem zvýšení výkonu. Ačkoli některé relační databáze, jako například InterSystems IRIS^®, lze škálovat i horizontálně pomocí shardingu a dalších prostředků, tento proces zvyšuje složitost.

Pochopení těchto přístupů ke škálování pomáhá při výběru správné databáze na základě potřeb škálovatelnosti.

Grafové databáze využívají bezindexovou adjacenci, která umožňuje rychlejší procházení vztahů bez nutnosti indexů. Tento nenormalizovaný datový model zjednodušuje ukládání souvisejících dat a zvyšuje efektivitu ukládání. Tento přístup je výhodný zejména pro aplikace s vysoce propojenými daty, kde je rychlý přístup ke vztahům klíčový.Relační databáze se svými normalizovanými datovými modely zajišťují konzistenci a

integritu dat. Transakční databáze (OLTP) mohou vyžadovat více úložného prostoru kvůli potřebě indexů a omezení, zatímco analytické databáze (OLAP) potřebují mnohem méně díky úžasné efektivitě sloupcového úložiště.

Při výběru mezi grafovými a relačními databázemi je třeba zvážit kompromisy mezi efektivitou ukládání a integritou dat. Pochopení těchto rozdílů a jejich uplatnění při různých pracovních zátěžích vám může pomoci při výběru nejvhodnější databáze pro vaše potřeby úložiště.

Určení, kdy použít grafovou a kdy relační databázi, vyžaduje pochopení konkrétních požadavků aplikace. Oba typy databází mají své silné stránky a hodí se pro různé případy použití.

Charakteristika	Grafové databáze	Relační databáze
Struktura dat	Uzly a hrany (flexibilní schéma)	Tabulky, řádky a sloupce (předdefinované schéma)
Ideální případy použití	Sociální sítě Doporučovací systémy Odhalování podvodů	Finanční systémy Řízení zásob Zdravotnická dokumentace
Výkonnost dotazu	Rychle pro vztahy (procházení v konstantním čase)	Zpomalení při složitých spojích (náročné operace spojování)
Přístup založený na škálování	Horizontální škálování (přidat další servery)	Vertikální škálování (upgrade hardwaru)
Integrita dat	Liší se podle provedení	V souladu s ACID
Křivka učení	Strmější (nové dotazovací jazyky)	Standardní (SQL je velmi rozšířený)

Grafový datový model vynikne, když vaše data vyprávějí příběh prostřednictvím svých spojení. Představte si, že se snažíte pochopit, jak spolu souvisejí všechny postavy ve filmu nebo knize - právě v takovém mapování složitých vztahů vynikají grafové databáze. Jsou ideální, pokud jsou vaše data silně propojená a tyto vztahy jsou stejně cenné jako samotná data.

Klíčové aplikace:

• Platformy sociálních médií: LinkedIn využívá grafové databáze k okamžitému zobrazení profesních sítí a stupňů propojení - mění "kdo koho zná" na užitečné informace.
• Systémy pro odhalování podvodů: Banky využívají grafové databáze k odhalování podezřelých vzorců, jako je například koloběh peněz na účtech, který by tradiční dotazy mohly přehlédnout.
• Doporučovací nástroje: Netflix využívá grafické vztahy, aby pochopil nejen to, co sledujete, ale i to, jak vaše vzorce sledování souvisí s ostatními, což umožňuje jemnější návrhy.

Představte si relační databázi jako digitální trezor vaší společnosti - je to místo, kde nemůže být ohrožena integrita a konzistence dat.

Bankovní nebo zdravotnické systémy spoléhají na tento strukturovaný přístup, protože každá transakce nebo záznam pacienta musí být vždy perfektní. Pokud je struktura dat stabilní a potřebujete zaručenou přesnost, poskytují relační databáze tento základ.

Klíčové aplikace:

• Bankovní systémy vyžadující zpracování transakcí v reálném čase
• Zdravotní záznamy vyžadující absolutní přesnost
• Systémy řízení zásob, které vyžadují přesné sledování zásob

Položte si následující otázku:

1. Je vaším hlavním zájmem:
   
   1. Hledání souvislostí mezi daty? → Databáze grafů
   2. Zachování integrity dat? → Relační databáze
2. Potřebujete:
   
   1. Často měníte strukturu dat? → Databáze grafů
   2. Zajistit konzistenci transakcí? → Relační databáze
3. Pracujete s:
   
   1. Složité sítě vztahů? → Databáze grafů
   2. Strukturované obchodní procesy? → Relační databáze

Mnoho moderních aplikací využívá oba typy databází. Platforma elektronického obchodu může používat relační databázi pro objednávky a skladové zásoby a grafovou databázi pro doporučování produktů.

Klíčem je výběr správného nástroje pro každou konkrétní potřebu v rámci vašeho systému.

Mnoho organizací, nadšených potenciálem grafových databází, se chytí do pasti a začne je používat tam, kde by stačila jednodušší řešení. Zde je třeba znovu zvážit výběr grafové databáze:

• Nevhodné použití: Použití grafové databáze pro vztah zaměstnanec-oddělení
• Lepší řešení: Jednoduchá relační tabulka s cizím klíčem
• Proč: Režijní náklady na udržování struktury grafu převažují nad výhodami pro přímočaré vztahy

• Nevhodné použití: Vytvoření základního inventárního systému s grafickými vztahy
• Lepší řešení: Tradiční relační tabulky se standardními dotazy SQL
• Dopad na náklady: Grafové databáze mohou být 2-3x dražší pro jednoduché operace

• Varovné znamení: Pokud trávíte více času vysvětlováním datového modelu než jeho používáním
• Reality Check: Lze vztahy řešit pomocí 2-3 spojů SQL?
• Dopad na výkon: Jednoduché operace, které v SQL trvají milisekundy, mohou v grafových dotazech trvat sekundy

Pro plánování škálovatelných aplikací je zásadní pochopit, kde začínají relační databáze mít problémy:

• Bod zlomu: Více než 5 úrovní hloubky vztahu
• Dopad na výkon: Každé další spojení může znásobit čas dotazu 1,5-2x
• Příklad: Zákazník → Objednávky → Produkty → Kategorie → Dodavatelé

• Společný scénář: organizační hierarchie nebo síťové vztahy
• Omezení: rekurze SQL je často omezena nastavením databáze
• Výkonnost: Hloubka > 4 úrovně může exponenciálně prodloužit dobu dotazu

• Problém: Přidání nových typů vztahů vyžaduje změny schématu
• Dopad: Ve velkých systémech může způsobit mnohahodinové prostoje
• Náklady: Změny schémat ve výrobě mohou ve velkých podnicích stát více než 10 000 USD

• Omezení: Spojení napříč oddíly může být dražší
• Dopad: Může snížit výkonnost dotazu
• Náklady nařešení :: Často vyžaduje změny na úrovni aplikace, pokud databáze nepodporuje sharding

Klíčový závěr: Rozhodnutí mezi grafovými a relačními databázemi by mělo být založeno na:

• Složitost vztahů (hloubka a rozsah)
• Vzory dotazů (rekurzivní vs. jednoduché spojení)
• Požadavky na měřítko (objem dat a hustota vztahů)
• Odborné znalosti a zdroje týmu
• Rozpočtová omezení

Prostředí databázových technologií se neustále vyvíjí a je ovlivňováno vývojem softwarových aplikací a výpočetního hardwaru. Pochopení budoucích trendů může podnikům pomoci udržet si náskok a využít nové technologie pro lepší správu a analýzu dat.

Očekává se, že grafová analytika, nově vznikající obor, který pomáhá organizacím odhalovat skryté vzorce a vztahy ve složitých datových sítích, zaznamená výrazný růst a do roku 2030 dosáhne odhadované hodnoty 637 milionů dolarů.

Schopnost analyzovat složité datové vztahy je v aplikacích big data a AI stále důležitější. Grafové databáze se svými robustními modely grafových dat a efektivními možnostmi dotazování mají dobrou pozici pro využití tohoto trendu.

Vzestup grafové analytiky zdůrazňuje význam pochopení a využití komplexních datových vztahů pro získání hlubších poznatků a podporu inovací. Vzhledem k tomu, že podniky nadále zavádějí grafové technologie, poptávka po kvalifikovaných odbornících v této oblasti pravděpodobně poroste, což dále podpoří vývoj a zavádění grafových databází.

Relační databáze se také vyvíjejí, aby mohly čelit moderním datovým výzvám, přičemž inovace, jako jsou databáze NewSQL, spojují tradiční silné stránky relačních databází, jako je ACID, s flexibilitou NoSQL.

Cílem těchto pokroků je vyřešit problémy se škálovatelností a flexibilitou a umožnit podnikům spravovat různé typy dat při zachování konzistence a struktury tradičních relačních databází. Výhled do budoucna je pro relační databáze slibný, protože neustálý pokrok pravděpodobně ještě více zvýší jejich význam ve světě založeném na datech.

Vzhledem k tomu, že se podniky i nadále pohybují ve složitých datových prostředích, bude schopnost využívat technologie relačních i grafových databází klíčová pro dosažení efektivní a účinné správy dat.

Volba mezi grafovými a relačními databázemi závisí na konkrétních potřebách vaší aplikace a povaze dat. Grafové databáze vynikají ve scénářích se složitými vztahy a nabízejí lepší výkon pro propojená data, zatímco relační databáze jsou preferovány pro strukturovaná data vyžadující vysokou integritu dat a shodu s ACID.

InterSystems poskytuje robustní podporu jak relačních, tak NoSQL funkcí, jako jsou dokumenty a objekty, prostřednictvím naší datové platformy InterSystems IRIS.

V případě relačních databází nabízí InterSystems IRIS silnou podporu jazyka SQL a relačních databází kompatibilních s ACID, takže je ideální pro aplikace, které vyžadují správu strukturovaných dat a transakční integritu. To znamená, že se na InterSystems IRIS můžete spolehnout při vysoce výkonných a spolehlivých datových operacích v tradičních relačních databázových prostředích.

Kromě funkcí relační databáze podporuje InterSystems IRIS také funkce grafové databáze, což podnikům umožňuje ukládat a dotazovat se na data v grafovém modelu. To je výhodné zejména pro aplikace, které vyžadují pochopení a vizualizaci složitých vztahů mezi datovými body, jako jsou sociální sítě a analýza dodavatelských řetězců.

Díky podpoře obou typů databází poskytuje InterSystems IRIS všestrannou a výkonnou platformu pro potřeby moderní správy dat.

Jste připraveni udělat další krok ve správě dat? Zjistěte více informací o systému InterSystems IRIS ještě dnes.