Graphdatenbank vs. Relationale Datenbank: Was ist das Beste für Ihre Erfordernisse?

Sollten Sie eine Graphdatenbank oder eine relationale Datenbank für Ihr Unternehmen wählen (oder müssen Sie sich vielleicht gar nicht entscheiden)?

Dieser Überblick soll Ihnen helfen, die Unterschiede zu verstehen und zu entscheiden, was für Ihre Erfordernisse am besten geeignet ist.

Graphdatenbanken sind eine besondere Art von Datenbanken, die Graphstrukturen für semantische Abfragen nutzen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die Tabellen verwenden, speichern Graphdatenbanken Daten als Netzwerkdiagramm, das aus Knoten (Entitäten) und Kanten (Beziehungen) besteht.

Dieser Fokus auf Beziehungen macht Graphdatenbanken besonders leistungsfähig für Anwendungen, die komplizierte Datenverbindungen erfordern.

Stellen Sie sich eine Graphdatenbank wie eine Karte auf einer Social-Media-Plattform vor, die ihre Freunde sowie deren Beziehungen zueinander darstellt. Jede Person (auch Sie) ist ein "Knoten" - stellen Sie sich diese als Punkte auf einem Blatt Papier vor. Die Verbindungen zwischen Menschen - ihre Freundschaften - sind "Kanten", wie Linien, die zwischen den Punkten gezogen werden.

Sie sind zum Beispiel mit Ihrer Freundin Sarah verbunden, die mit ihrem Kollegen Thomas verbunden ist, der wiederum mit seinem Mitbewohner Jannis verbunden ist. In einer herkömmlichen Datenbank müsste man, um herauszufinden, "wer die Freunde der Freunde meiner Freunde sind", mehrere getrennte Listen durchsuchen und Namen hin und her vergleichen. Das ist so, als würde man versuchen, jemanden zu finden, indem man nacheinander drei verschiedene Telefonbücher durchsucht.

Aber in einer Graphdatenbank ist es eher so, als würde man mit dem Finger die Linien auf dem Papier nachfahren - man kann die Verbindungen zwischen Ihnen → Sarah → Thomas → Jannis leicht nachvollziehen. Die Datenbank wurde speziell dafür entwickelt, diese Beziehungen zu verstehen und zu navigieren, so wie Sie Ihre sozialen Beziehungen auf natürliche Weise verstehen können, ohne mehrere Listen konsultieren zu müssen.

In Graphdatenbanken stellen Knoten und Kanten Entitäten bzw. deren Beziehungen dar. Diese Struktur ermöglicht eine effiziente Navigation und Abfrage miteinander verbundener Daten.

Knoten können alles darstellen, von Personen bis zu Produkten, während Kanten veranschaulichen, wie diese Knoten miteinander verbunden sind. Dieses vernetzte Graphenmodell vereinfacht die Darstellung komplexer Datenstrukturen.

Eine der herausragenden Eigenschaften von Graphdatenbanken ist ihr flexibles Schema. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die vordefinierte Tabellen und Spalten benötigen, können Graphdatenbanken an sich ändernde Geschäftsanforderungen angepasst werden, ohne die vorhandenen Daten zu beeinträchtigen. Diese Flexibilität, kombiniert mit der Möglichkeit, Beziehungen effizient abzufragen, macht Graphdatenbanken zu einer vielseitigen Wahl für viele Anwendungen.

Graphdatenbanken eignen sich hervorragend für Szenarien, die die Verwaltung komplexer Beziehungen erfordern, wie z. B. soziale Netzwerke und Empfehlungsmaschinen. Für Streaming-Plattformen oder E-Commerce-Websites beispielsweise nutzen Empfehlungsmaschinen verknüpfte Daten, um Produkte oder Inhalte auf der Grundlage von Nutzerverhalten und -präferenzen vorzuschlagen.

Eine weitere wichtige Anwendung von Graphdatenbanken ist die künstliche Intelligenz (KI) und das maschinelle Lernen. Die Fähigkeit, komplexe Beziehungen zu modellieren und Muster zu erkennen, macht sie ideal für die KI-Entwicklung. Mithilfe von Graphdatenbanken können beispielsweise genauere Modelle erstellt werden, indem man die komplizierten Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten versteht.

Ein weiterer Bereich, in dem Graphdatenbanken glänzen, ist die Betrugserkennung. Durch die Analyse der Beziehungen zwischen Transaktionen, Konten und Nutzern können Graphdatenbanken Mitglieder von Betrugsringen und gefälschte Profile identifizieren.

Relationale Datenbanken sind eine der am weitesten verbreiteten Arten von Datenbanken, die für ihren strukturierten Ansatz bei der Datenspeicherung bekannt sind. Sie organisieren Daten in Tabellen und verwenden Zeilen und Spalten zur Darstellung von Datensätzen bzw. Attributen. Dieses strukturierte Schema ist der Schlüssel zu ihrer Effizienz bei der Verwaltung der Datenintegrität und -konsistenz.

Relationale Datenbanken sind das Rückgrat vieler Geschäftsanwendungen und dienen als leistungsstarke Werkzeuge zur Organisation miteinander verbundener Daten. Sie eignen sich hervorragend für die Verwaltung strukturierter Daten, bei denen die Beziehungen zwischen den Elementen klar definiert und konsistent sind.

Die Art und Weise, wie relationale Datenbanken Daten speichern, macht sie perfekt für Anwendungen wie:

• Vertriebssysteme zur Verfolgung von Aufträgen, Beständen und Kundenkäufen
• Plattformen zur Verwaltung von Kundenbeziehungen (CRM), die Kundenprofile und Interaktionen speichern
• Webanalysesysteme zur Aufzeichnung des Nutzerverhaltens und der Engagement-Metriken
• ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) zur Verwaltung unternehmensweiter Vorgänge

Beziehungen zwischen Tabellen werden mit Hilfe von Fremdschlüsseln hergestellt, die auf Primärschlüssel in anderen Tabellen verweisen. Auf diese Weise wird die Datenintegrität gewährleistet, da jede Zeile durch einen Primärschlüssel eindeutig identifiziert werden kann. Die Verwendung von SQL (Structured Query Language) ist für relationale Datenbanken von zentraler Bedeutung, da sie eine Standardmethode zum Erstellen, Ändern und Abfragen von Tabellen bietet.

Ein wesentliches Merkmal relationaler Datenbanken ist die Unterstützung von ACID-Transaktionen (Atomicity | Atomität, Consistency | Konsistenz, Isolation | Isolation, Durability | Dauerhaftigkeit). Diese Eigenschaften sorgen dafür, dass Vorgänge zuverlässig verarbeitet werden und die Datenintegrität auch bei Systemausfällen erhalten bleibt. Daher eignen sich relationale Datenbanken besonders für Anwendungen, die eine hohe Zuverlässigkeit und Konsistenz der Daten erfordern.

Anwendungen mit einer großen Anzahl gleichzeitiger Transaktionen profitieren ebenfalls von relationalen Datenbanken. Ihre strukturierte Beschaffenheit ermöglicht eine genaue Verfolgung von Transaktionen, weshalb sie in vielen Szenarien Graphdatenbanken vorgezogen werden. Ihre Stärke liegt in der Wahrung der Datenintegrität bei der Verarbeitung von Millionen von Datensätzen in mehreren zusammenhängenden Tabellen.

Beide Arten von Datenbanken haben ihre Stärken, stellen dabei aber unterschiedliche Anforderungen an die Datenmodellierung und -abfrage.

Die Art und Weise, wie eine Graphdatenbank Daten speichert, unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Ansätzen. Graphdatenbanken verwenden Knoten und Kanten und konzentrieren sich auf die Beziehungen zwischen Entitäten. Im Gegensatz dazu organisiert das relationale Modell Informationen in Tabellen und vordefinierten Schemata, wobei Zeilen für Datensätze und Spalten für Attribute stehen.

In Graphdatenbanken können Kanten verschiedene Arten von Beziehungen darstellen, z. B. Eltern-Kind- oder Eigentumsbeziehungen. Diese Flexibilität macht sie ideal für sich entwickelnde Datenstrukturen. Andererseits erfordert das relationale Modell oft ressourcenintensive Verknüpfungsoperationen, um komplexe Beziehungen zu handhaben, zeichnet sich aber durch die Wahrung der Datenintegrität und -konsistenz aus.

Dank ihrer Flexibilität und Anpassungsfähigkeit eignen sich Graphdatenbanken insbesondere auch für Anwendungen mit sich entwickelnden Datenmodellen. Im Gegensatz dazu bieten relationale Datenbanken einen strukturierten Ansatz, der die Datenintegrität sicherstellt, bei in hohem Maße vernetzten Daten Probleme aber bereiten kann. Dieser grundlegende Unterschied in der Datenmodellierung wirkt sich darauf aus, wie die einzelnen Datenbanktypen in verschiedenen Szenarien funktionieren.

Graph-Abfragesprachen wie Cypher sind darauf ausgelegt, Beziehungen visuell auszudrücken, was die Arbeit mit vernetzten Daten erleichtert. Diese Sprachen betonen die Beziehungen zwischen den Knoten und ermöglichen eine intuitivere und effizientere Abfrage von Graphdatenbanken. Im Gegensatz dazu ist SQL die Standardabfragesprache für relationale Datenbanken, die sich auf Spalten und Zeilen konzentriert.

Komplexe Abfragen, die mehrere Sprünge oder Beziehungen beinhalten, sind in Graphdatenbanken mit Graphabfragesprachen oft einfacher zu schreiben und auszuführen. SQL ist zwar leistungsstark, kann aber bei komplexen Verknüpfungen und verschachtelten Unterabfragen schwerfällig werden. Dieser Unterschied in den Abfragemöglichkeiten kann sich erheblich auf die Leistung und Benutzerfreundlichkeit auswirken.

Stellen Sie sich das Auffinden von Verbindungen in einer Graphdatenbank wie das Verfolgen einer Spur von Brotkrumen vor - Sie bewegen sich einfach von einem Punkt zum nächsten. Im Gegensatz dazu ist die Suche in einer relationalen Datenbank eher so, als würde man in mehreren verschiedenen Landkarten nachsehen und versuchen, eine Route zusammenzustellen.

Stellen Sie sich vor, Sie sind auf einer Party und versuchen herauszufinden, wie Sie mit jemandem am anderen Ende des Raumes verbunden sind. In einer Graphdatenbank ist es so, als würden Sie Ihren Freund fragen, der wiederum seinen Freund fragt, der wiederum seinen Freund fragt - Sie verfolgen die Verbindungen direkt. Dies macht Graphdatenbanken blitzschnell bei Aufgaben wie:

• Suche nach allen Freunden von Freunden innerhalb von 3 Verbindungen
• Generierung von Vorschlägen für "Personen, die Sie vielleicht kennen"
• Kartierung der schnellsten Route zwischen zwei Punkten

Stellen Sie sich nun vor, Sie versuchen, die gleiche Verbindung auf der Party zu finden:

1. Überprüfen einer Gästeliste für Ihre Freunde
2. Querverweise auf ihre Freunde aus einer anderen Liste
3. Überprüfen einer dritten Liste für die Freunde dieser Freunde
4. Alle diese Listen zusammengenommen
   

Dies ist vergleichbar mit der Art und Weise, wie relationale Datenbanken "Joins" durchführen - sie müssen mehrere Tabellen kombinieren, um Verbindungen zu finden, was mit zunehmender Datenmenge immer langsamer wird.

Skalierbarkeit und Speicherplatz sind wichtige Faktoren, die bei der Auswahl einer Datenbank zu berücksichtigen sind. Sowohl Graphen- als auch relationale Datenbanken haben unterschiedliche Ansätze, um mit wachsenden Datenmengen umzugehen und eine effiziente Datenspeicherung zu gewährleisten.

Graphdatenbanken nutzen in der Regel eine horizontale Skalierung, so dass sie durch Hinzufügen weiterer Server wachsen können, anstatt die vorhandene Hardware aufzurüsten. Dieser Ansatz ermöglicht die parallele Verarbeitung von Graphenabfragen über mehrere Server hinweg und verbessert so die Skalierbarkeit und Leistung. Die horizontale Skalierung ist besonders vorteilhaft für die Verwaltung großer Mengen miteinander verbundener Daten.

Relationale Datenbanken beruhen in erster Linie auf der vertikalen Skalierung, bei der Hardwarekomponenten wie CPU, Speicher oder Arbeitsspeicher aufgerüstet werden, um die Leistung zu steigern. Obwohl einige relationale Datenbanken, wie z. B. InterSystems IRIS^®, auch horizontal durch Sharding und andere Mittel skalieren können, erhöht dieser Prozess die Komplexität.

Das Verständnis dieser Skalierungsansätze hilft bei der Auswahl der richtigen Datenbank auf der Grundlage Ihrer Skalierungsanforderungen.

Graphdatenbanken verwenden indexfreie Adjazenz (Nachbarschaft von Knoten), die ein schnelleres Durchlaufen von Beziehungen ohne Indizes ermöglicht. Dieses nicht-normalisierte Datenmodell vereinfacht die Speicherung zusammengehöriger Daten und erhöht die Speichereffizienz. Dieser Ansatz ist besonders vorteilhaft für Anwendungen mit stark vernetzten Daten, bei denen ein schneller Zugriff auf Beziehungen entscheidend ist.

Relationale Datenbanken mit ihren normalisierten Datenmodellen gewährleisten die Konsistenz und Integrität der Daten. Transaktionsdatenbanken (OLTP) können aufgrund der Notwendigkeit von Indizes und Einschränkungen mehr Speicherplatz benötigen, während analytische Datenbanken (OLAP) aufgrund der erstaunlichen Effizienz der spaltenbasierten Speicherung viel weniger Speicherplatz erfordern.

Bei der Wahl zwischen Graph- und relationalen Datenbanken gilt es, die unvermeidlichen Zielkonflikte zwischen Speichereffizienz und Datenintegrität zu berücksichtigen. Wenn Sie diese Unterschiede und ihre Bedeutung für verschiedene Arbeitslasten verstehen, können Sie die für Ihre Speicheranforderungen am besten geeignete Datenbank auswählen.

Um zu entscheiden, wann eine Graphdatenbank und wann eine relationale Datenbank verwendet werden soll, müssen Sie die spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung kennen. Beide Arten von Datenbanken haben ihre Stärken und eignen sich für unterschiedliche Anwendungsfälle.

Merkmale	Graphdatenbanken	Relationale Datenbanken
Datenstruktur	Knoten und Kanten (flexibles Schema)	Tabellen, Zeilen und Spalten (vordefiniertes Schema)
Idealtypische Anwendungsfälle	Soziale Netzwerke Recommendation Engines Betrugserkennung	Finanzsysteme Inventarverwaltung Krankenakten
Abfrageleistung	Schnell für Beziehungen (Suche in konstanter Zeit)	Verlangsamt sich bei komplexen Verbindungen (Join-lastige Operationen)
Ansatz zur Skalierung	Horizontale Skalierung (weitere Server hinzufügen)	Vertikale Skalierung (Hardware aufrüsten)
Integrität der Daten	Variiert je nach Durchführung	ACID-konform
Lernkurve	Steiler (neue Abfragesprachen)	Standard (SQL ist weit verbreitet)

Das Graphdatenmodell spielt seine Vorteile aus, wenn die vorliegenden Daten durch ihre Verbindungen eine Geschichte erzählen. Stellen Sie sich vor, Sie versuchen zu verstehen, wie alle Figuren in einem Film oder Buch zusammenhängen - das ist die Art von komplexer Beziehungsabbildung, bei der sich Graphdatenbanken auszeichnen. Sie sind ideal, wenn Ihre Daten stark miteinander verknüpft sind und diese Beziehungen ebenso wertvoll sind wie die Daten selbst.

Hauptanwendungsbereiche:

• Social-Media-Plattformen: LinkedIn nutzt Graphdatenbanken, um berufliche Netzwerke und den Grad der Verbindung sofort aufzuzeigen - so wird aus "wer kennt wen" eine unmittelbar verwertbare Erkenntnis.
• Betrugserkennungssysteme: Banken setzen Graphdatenbanken ein, um verdächtige Muster zu erkennen, wie z. B. Geldbewegungen auf Konten, die bei herkömmlichen Abfragen möglicherweise übersehen werden.
• Empfehlungssysteme: Netflix nutzt grafische Beziehungen, um nicht nur zu verstehen, was Sie sich ansehen, sondern auch, wie Ihre Sehgewohnheiten mit anderen in Verbindung stehen, was differenziertere Vorschläge ermöglicht.

Stellen Sie sich eine relationale Datenbank als den digitalen Tresor Ihres Unternehmens vor - Datenintegrität und -konsistenz bleiben stets gewährleistet.

Banken oder Gesundheitssysteme verlassen sich auf diesen strukturierten Ansatz, da jede Transaktion oder jeder Patientendatensatz zu jeder Zeit perfekt sein muss. Wenn Ihre Datenstruktur stabil ist und Sie garantierte Genauigkeit benötigen, bieten relationale Datenbanken diese Grundlage.

Hauptanwendungsbereiche:

• Bankensysteme, die die Verarbeitung von Transaktionen in Echtzeit erfordern
• Gesundheitsdaten, die absolute Genauigkeit erfordern
• Bestandsverwaltungssysteme, die eine genaue Bestandsverfolgung erfordern

Fragen Sie sich Folgendes:

1. Ist Ihr Hauptanliegen:
   
   1. Verbindungen zwischen Daten finden? → Graphdatenbank
   2. Wahrung der Datenintegrität? → Relationale Datenbank
2. Trifft das auf Sie zu?
   
   1. Häufige Änderung der Datenstruktur? → Graphdatenbank
   2. Die Konsistenz von Transaktionen sicherstellen? → Relationale Datenbank
3. Arbeiten Sie mit:
   
   1. Komplexen Beziehungsnetzwerken? → Graphdatenbank
   2. Strukturierten Geschäftsprozessen? → Relationale Datenbank

Viele moderne Anwendungen verwenden beide Arten von Datenbanken. Eine E-Commerce-Plattform könnte eine relationale Datenbank für Bestellungen und Bestände verwenden, während sie eine Graphdatenbank für Produktempfehlungen einsetzt.

Der Schlüssel liegt in der Auswahl des richtigen Tools für jede spezifische Anforderung innerhalb Ihres Systems.

Viele Unternehmen, die vom Potenzial von Graphdatenbanken begeistert sind, tappen in die Falle, sie dort einzusetzen, wo einfachere Lösungen ausreichen würden. Sie sollten die Wahl Ihrer Graphdatenbank noch einmal überdenken, wenn:

• Ungeeignete Verwendung: Verwendung einer Graphdatenbank für eine Mitarbeiter-Abteilungs-Beziehung
• Bessere Lösung: Eine einfache relationale Tabelle mit einem Fremdschlüssel
• Warum: Der Aufwand für die Pflege einer Graphenstruktur überwiegt die Vorteile bei einfachen Beziehungen

• Ungeeignete Verwendung: Aufbau eines grundlegenden Inventarsystems mit grafischen Beziehungen
• Bessere Lösung: Traditionelle relationale Tabellen mit Standard-SQL-Abfragen
• Auswirkungen auf die Kosten: Graphdatenbanken können für einfache Operationen 2-3 mal teurer sein

• Warnzeichen: Wenn Sie mehr Zeit damit verbringen, das Datenmodell zu erklären, als es zu benutzen
• Reality Check: Können die Beziehungen mit 2-3 SQL-Joins bearbeitet werden?
• Auswirkungen auf die Leistung: Einfache Operationen, die in SQL Millisekunden dauern, können in Diagrammabfragen Sekunden dauern

Für die Planung skalierbarer Anwendungen ist es wichtig zu verstehen, wo relationale Datenbanken an ihre Grenzen stoßen:

• Breaking Point: Mehr als 5 Stufen der Beziehungstiefe
• Auswirkung auf die Leistung: Jede zusätzliche Verbindung kann die Abfragezeit um das 1,5-2fache erhöhen
• Beispiel: Kunde → Bestellungen → Produkte → Kategorien → Lieferanten

• Gemeinsames Szenario: Organisatorische Hierarchien oder Netzwerkbeziehungen
• Einschränkung: SQL-Rekursion wird oft durch Datenbankeinstellungen eingeschränkt
• Leistung: Tiefe > 4 Ebenen kann die Abfragezeit exponentiell erhöhen

• Problem: Das Hinzufügen neuer Beziehungstypen erfordert Schemaänderungen
• Auswirkung: Kann bei großen Systemen stundenlange Ausfallzeiten verursachen
• Kosten: Schemaänderungen in der Produktion können in großen Unternehmen über 10.000 EUR kosten

• Einschränkung: Verknüpfungen über Shards hinweg können teurer sein
• Auswirkung: Kann die Abfrageleistung verringern
• Kosten der Lösung: Erfordert oft Änderungen auf der Anwendungsebene, wenn die Datenbank kein Sharding unterstützt

Wichtige Erkenntnisse: Die Entscheidung zwischen Graphen- und relationalen Datenbanken sollte auf folgenden Kriterien beruhen:

• Beziehungskomplexität (Tiefe und Breite)
• Abfragemuster (rekursive vs. einfache Verknüpfungen)
• Skalierungsanforderungen (Datenvolumen und Beziehungsdichte)
• Fachwissen und Ressourcen des Teams
• Budgeteinschränkungen

Die Landschaft der Datenbanktechnologie entwickelt sich ständig weiter, geprägt von Fortschritten bei Softwareanwendungen und Computerhardware. Das Verständnis künftiger Trends kann Unternehmen dabei helfen, der Zeit voraus zu sein und neue Technologien für eine bessere Datenverwaltung und -analyse zu nutzen.

Graph Analytics, ein aufstrebender Bereich, der Unternehmen dabei hilft, verborgene Muster und Beziehungen in komplexen Datennetzwerken aufzudecken, wird aller Voraussicht nach ein erhebliches Wachstum erfahren und bis 2030 einen geschätzten Wert von über 600 Millionen EUR erreichen.

Die Fähigkeit, komplexe Datenbeziehungen zu analysieren, wird bei Big Data- und KI-Anwendungen immer wichtiger. Graphdatenbanken mit ihren robusten Graphdatenmodellen und effizienten Abfragefunktionen sind gut positioniert, um von diesem Trend zu profitieren.

Der Aufstieg Graph Analytics zeigt, wie wichtig es ist, komplexe Datenbeziehungen zu verstehen und zu nutzen, um tiefere Einblicke zu gewinnen und Innovationen voranzutreiben. In dem Maße, in dem Unternehmen die Graphentechnologie übernehmen, wird die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich wahrscheinlich steigen, was die Entwicklung und Einführung von Graphendatenbanken weiter vorantreiben wird.

Relationale Datenbanken entwickeln sich ebenfalls weiter, um den modernen Datenherausforderungen gerecht zu werden. Innovationen wie NewSQL-Datenbanken vereinen die Stärken traditioneller relationaler Datenbanken wie ACID mit der Flexibilität von NoSQL.

Diese Weiterentwicklungen zielen darauf ab, Skalierbarkeits- und Flexibilitätsprobleme zu lösen und ermöglichen es Unternehmen, verschiedene Datentypen zu verwalten und gleichzeitig die Konsistenz und Struktur traditioneller relationaler Datenbanken zu erhalten. Die Zukunftsaussichten für relationale Datenbanken sind vielversprechend, und die ständigen Weiterentwicklungen werden ihre Bedeutung in einer datengesteuerten Welt wahrscheinlich noch weiter erhöhen.

Da sich Unternehmen weiterhin in komplexen Datenumgebungen bewegen, wird die Fähigkeit, sowohl relationale als auch graphische Datenbanktechnologien zu nutzen, entscheidend für eine effiziente und effektive Datenverwaltung sein.

Die Entscheidung zwischen Graph- und relationalen Datenbanken hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung und der Art der Daten ab. Graphdatenbanken eignen sich hervorragend für Szenarien mit komplexen Beziehungen und bieten eine bessere Leistung für verknüpfte Daten, während relationale Datenbanken für strukturierte Daten, die eine hohe Datenintegrität und ACID-Konformität erfordern, bevorzugt werden.

InterSystems bietet über seine Datenplattform InterSystems IRIS robuste Unterstützung für relationale und NoSQL-Funktionen wie Dokumente und Objekte.

Für relationale Datenbanken bietet InterSystems IRIS umfassende Unterstützung für SQL und ACID-konforme relationale Datenbankfunktionen und ist damit ideal für Anwendungen, die eine strukturierte Datenverwaltung und Transaktionsintegrität erfordern. Das bedeutet, dass Sie sich auf InterSystems IRIS verlassen können, wenn es um hochperformante, zuverlässige Datenoperationen in traditionellen relationalen Datenbankumgebungen geht.

Zusätzlich zu seinen relationalen Datenbankfunktionen unterstützt InterSystems IRIS auch Graphdatenbankfunktionen, die es Unternehmen ermöglichen, Daten in einem Graphmodell zu speichern und abzufragen. Dies ist besonders vorteilhaft für Anwendungen, die das Verständnis und die Visualisierung komplexer Beziehungen zwischen Datenpunkten erfordern, wie z.B. soziale Netzwerke und Lieferkettenanalysen.

Durch die Unterstützung beider Datenbanktypen bietet InterSystems IRIS eine vielseitige und leistungsstarke Plattform für moderne Datenmanagement-Anforderungen.

Sind Sie bereit für den nächsten Schritt im Datenmanagement? Erfahren Sie mehr über InterSystems IRIS.