Графовые базы данных

Содержание

Глава. 1. Введение

Что такое граф? 17
Обзор областей применения графов 19
Графовые базы данных 20
Техника вычисления графов 22
Преимущества графовых баз данных 23
Производительность 24
Гибкость 24
Оперативность 25
Итоги 25

Глава. 2. Варианты хранения взаимосвязанных данных

Недостатки NOSQL-баз данных при работе со взаимосвязями 30
Взаимосвязи в графовых базах данных 35
Итоги 41

Глава. 3. Моделирование данных графами

Модели и задачи 42
Графовая модель со свойствами и метками 43
Графовые запросы: введение в Cypher 44
Философия языка Cypher 45
MATCH 47
RETURN 48
Другие фразы языка Cypher 48
Сравнение реляционного и графового моделирования 49
Реляционная модель системы управления 51
Графовое моделирование системы управления 56
Тестирование модели 58
Кросс-модели нескольких прикладных областей 60
Создание графа творчества Шекспира 64
Введение в запросы 66
Определение шаблонов для поиска 68
Ограничение совпадений 70
Обработка результатов 71
Цепочки в запросах 72
Распространенные просчеты при моделировании 73
Проблемы анализа источников электронных писем 73
Первый блин комом? 73
Со второго раза все получится 76
Эволюция прикладной области 79
Идентификация узлов и взаимосвязей 85
Как избежать антишаблонов 85
Итоги 86

Глава. 4. Разработка приложений графовых баз данных

Моделирование данных 88
Описание модели с учетом потребностей приложения 89
Узлы представляют сущности, взаимосвязи формируют структуру 90
Подробные имена или свойства взаимосвязей 91
Моделирование фактов в виде узлов 92
Работа 92
Исполнение ролей 92
Электронная переписка 94
Рецензии 94
Представление комплексных типовых значений в виде узлов 94
Время 95
Хронологическое древо 95
Связанные списки 97
Управление версиями 98
Итеративная и поэтапная разработка 98
Архитектура приложений 100
Встроенная поддержка или сервер 100
Встроенная поддержка Neo4j 100
Серверный режим 102
Серверные расширения 103
Кластеризация 106
Репликация 106
Запись буфера с помощью очередей 107
Глобальные кластеры 107
Балансировка нагрузки 107
Отделение трафика чтения от трафика записи 107
Распределительный кэш 109
Чтение собственных записей 110
Тестирование 111
Разработка модели данных, основанная на тестировании 111
Пример: модель данных социальной сети и ее тестирование 112
Тестирование серверных расширений 116
Тестирование производительности 118
Тесты производительности запросов 119
Тесты производительности приложений 120
Тестирование с помощью репрезентативных данных 121
Планирование производственных мощностей 123
Критерии оптимизации 124
Производительность 124
Калькуляция затрат на увеличение производительности графовой базы данных 125
Варианты оптимизации производительности 125
Избыточность 127
Нагрузка 127
Импорт и массовая загрузка данных 128
Первоначальный импорт 128
Пакетный импорт 130
Итоги 133

Глава. 5. Графы в реальном мире

Почему выбирают графовые базы данных 134
Типичные примеры использования 136
Социальные сети 136
Рекомендации 137
Геоинформационные системы 138
Управление справочными данными 139
Сети и управление центром обработки данных 139
Авторизация и контроль доступа (для коммуникаций) 141
Реальные примеры 142
Социальные рекомендации (Профессиональная социальная сеть) 142
Модель данных Talent.net 144
Выявление социальных взаимосвязей 145
Поиск коллег с определенными интересами 149
Добавление взаимосвязей WORKED_WITH 152
Авторизация и контроль доступа 155
Модель данных компании TeleGraph 156
Поиск доступных администратору ресурсов 159
Определение доступности ресурса администратору 160
Поиск администраторов по учетной записи 163
Геоинформационные системы и логистика 165
Модель данных Global Post 166
Расчет маршрута 169
Поиск кратчайшего маршрута с помощью Cypher 172
Реализация расчета маршрутов с помощью
фреймворка Traversal 175
Итоги 180

Глава. 6. Внутреннее устройство графовых баз данных

Нативная обработка графов 182
Нативное хранилище графов 186
Программные интерфейсы 192
Программный интерфейс ядра 193
Базовый интерфейс 193
Фреймворк Traversal 194
Нефункциональные характеристики 196
Транзакции 197
Восстанавливаемость 199
Доступность 200
Масштабирование 202
Мощность 203
Задержки 203
Производительность 204
Итоги 206

Глава. 7. Интеллектуальный анализ с помощью теории графов

Поиск в глубину и ширину 207
Поиск маршрутов с помощью алгоритма Дейкстры 209
Алгоритм A 217
Теория графов и прогнозное моделирование 218
Триадические замыкания 219
Структурный баланс 221
Локальные перемычки 226
Итоги 228

Приложение. А. Обзор NOSQL-баз данных

Движение NOSQL 229
ACID или BASE 231
Секторы NOSQL 233
Хранилища документов 233
Хранилища пар ключ-значение 236
Семейства столбцов 239
Запросы или обработка в агрегированных хранилищах 242
Графовые базы данных 243
Графы со свойствами 244
Гиперграфы 245
Триплеты 246
Предметный указатель 249
Об авторах 254
Заключение 255

СкачатьPDF