Pattern

Блог Tarantool

BackIcon

Графовые базы данных: определение, принципы, применение

Графовые базы данных: определение, принципы, применение

CalendarIcon

01.03.2024

TimeIcon

10 мин.

scroll iconScroll

Графовые базы данных — один из эффективных способов масштабирования доступа к данным и управления ими. По оценке MarketsandMarkets, объем рынка ПО для графовых БД к 2026 году достигнет 5,1 млрд долларов. В 2021 году рынок составлял 1,9 млрд, то есть рынок за 5 лет вырастет на 268%. Эксперты Emergen Research считают, что к 2030 году объем рынка превысит 11,25 млрд долларов, то есть суммарно за 9 лет рынок увеличится на 590%.

Разбираемся, что такое графовые БД, как они работают, чем отличаются от БД других типов и для каких задач подходят.

Определение и структура

Графовые базы данных — нереляционный тип БД. Их особенность — применение структуры графа для хранения данных и запросов.

В графовой БД два базовых компонента:

  • Узлы. Экземпляры, или сущности данных. Узлом может выступать любой объект в БД. Например, информация о товаре. Каждый узел имеет свойства, которые содержат подробную информацию о нем.
  • Ребра. Компонент, отображающий связь между узлами. Ребра также могут иметь свойства.

scheme_1_mobile.png

Такая архитектура позволяет представлять и запрашивать любые связи между объектами, независимо от их сложности.

Узлы со свойствами взаимосвязаны через ребра. Причем связь может быть ориентированной и неориентированной: в ориентированных графах у каждого ребра есть четкое направление от точки А к точке В, в неориентированных — нет.

scheme_3_mobile.png

Пример неориентированного (слева) и ориентированного (справа) графа

Графовые vs реляционные

Графовые БД отличаются от других типов баз данных как на уровне архитектуры, так и на уровне алгоритмов работы. Основные различия условно можно разделить по параметрам, где они проявляются больше всего.

Параметр Реляционные БД Графовые БД
Модели данных Хранят информацию в виде строк и столбцов. Представляют данные в виде сущностей и связей между ними.
Обработка связей Для поиска связей между сущностями нужны сложные JOIN-операций, выполнение которых ухудшает производительность. Достаточно простой операции обхода графа, которая выполняется быстрее и с меньшим потреблением ресурсов.
Гибкость модели Схема данных в реляционных БД должна быть четкой и неизменной. В схему можно добавлять новые узлы и ребра «на лету» без глобальных изменений всей логики.
Сложность запросов Зависит от количества связей между данными: чем больше связей — тем сложнее запрос. Зависит от количества узлов и ребер, а не связей. Графовые БД лучше справляются со сложными запросами, подразумевающими анализ связей.
Варианты использования Ориентированы на работу в системах с транзакциями и простыми отношениями — при решении подобных задач их производительность максимальная. Демонстрируют лучшую производительность, когда нужно найти кратчайший путь или связанные узлы, проанализировать связи или выделить общие признаки.

Преимущества графовых баз данных

Особенности графов, принцип их организации и отличия от БД других типов определяют плюсы графовых БД.

К достоинствам графовых БД можно отнести:

  • Гибкость структуры. В графовых БД структура данных не ограничена строгими рамками — модель данных может иметь практически любой вид. Это делает проектирование и администрирование сложных проектов понятнее и легче.
  • Адаптивность. Графовые БД можно легко адаптировать под текущие требования к данным. Это сводит к минимуму проблемы, которые обычно возникают в разработке при необходимости модифицировать существующую структуру данных.
  • Масштабируемость. Графовые БД эффективно справляются с увеличением объема связанных данных, имеют распределенную архитектуру и могут обрабатывать запросы параллельно. Благодаря этому, они могут масштабироваться без смены схемы хранения и подходят для проектов, в которых нужны разветвленные сети данных.
  • Эффективность. Язык запросов графовых БД дает возможность не ограничивать сложность условий и фильтров для поиска данных и их извлечения из графа. При этом эффективность работы БД не зависит от объема обрабатываемых данных.

Сценарии применения графовых БД

Архитектура, алгоритмы и особенности графовых БД позволяют им эффективно работать в условиях, когда связей между данными много, а обеспечить их четкую структуру сложно. Такую «суперспособность» активно используют в разных сферах и сценариях.

  • Соцсети. В графах можно хранить не только информацию о пользователях, но и данные о характере связи между ними. Например, что пользователи «контактируют» через дружбу, лайки, комментарии. Возможность извлечения сложных связей дает возможность находить релевантных кандидатов в друзья, обнаруживать трендовый контент, персонализировать рекламу, определять влиятельных пользователей.
  • Рекомендательные системы. С помощью графовых БД можно выделять связи между пользователем и товаром или контентом, а также определять привычные паттерны. Благодаря этому, графовые БД рационально применять в сервисах e-commerce и на платформах контента — например, чтобы персонализировать рекомендации на основе истории покупок или просмотров.
  • Обнаружение мошенничества. Графовые БД дают возможность анализировать взаимодействие между вершинами и операции с ними. Это свойство можно использовать для выявления закономерностей и отклонений от них. Например, с помощью анализа транзакций можно распознать, что пользователь совершает много переводов на банковские счета из «черного списка», и своевременно блокировать их, не допуская хищения денег. Поэтому с графовыми БД нередко работают страховые и финансовые организации.
  • Организация логистики. Графовые БД можно применять, когда нужно моделировать и анализировать транспортный трафик. Например, чтобы находить лучшие маршруты, прогнозировать движение транспорта и оценивать пропускную способность дорог.
  • Наука. Графовые БД нередко используют в науке. Например, в биоинформатике для хранения генетических данных: гены являются вершинами, а связи между ними — ребрами. Таким образом ученые могут исследовать гены и процессы между ними.

Правила эффективной работы с графовыми БД

Чтобы получать все преимущества БД и чтобы профит от их внедрения был заметен как в удобстве для разработчика, так и на результатах проекта, желательно следовать ряду принципов.

  • Компетенции важны. За возможностями БД скрываются ограничения и особенности, которые непременно нужно учитывать перед началом использования решения в проде. Поэтому интеграции БД в проект должна предшествовать подготовка и изучение баз данных, в том числе в тестовых средах.
  • Требования проекта — в приоритете. На глобальном рынке представлено много графовых БД, некоторые из них даже возглавляют рейтинги популярности среди всех БД. Но при выборе базы данных лучше отталкиваться не от популярности инструмента, а от его реальных возможностей и стека доступных функций — они могут отличаться, потому что универсальной БД — «швейцарского ножа» — под все сценарии не существует.
  • Оптимизация производительности — непрерывный процесс. Для поддержания высокой производительности БД важно постоянно стремиться оптимизировать запросы и избавляться от «узких мест».
  • Не забывайте о безопасности данных. В графах по умолчанию есть ограничения, которые обеспечивают целостность данных и сокращают риски появления багов и ошибок в конечном проекте. Вместе с тем, также важно выстраивать собственную систему безопасности — например, контролировать доступ, шифровать данные, делать бэкапы.

Почему Tarantool сделал свою графовую СУБД

На российском рынке дефицит решений в сфере графовых СУБД — в основном представлены только open-source инструменты и продукты зарубежных вендоров, которые не могут дать гарантий долгосрочной поддержки.

Вместе с тем, не все клиенты готовы на работу с продуктом с открытым исходным кодом и блокером в виде отсутствия полной поддержки. Особенно это актуально для Enterprise-клиентов, у которых жесткие требования к выбору используемых решений. Таким образом на рынке образовался «вакуум предложений».

Чтобы его заполнить и закрыть потребности наших Enterprise-клиентов, которые приходили с запросом на получение графовых СУБД для своих проектов, мы разработали свое решение — Tarantool Graph DB.

Tarantool Graph DB обрабатывает данные в реальном времени благодаря in-memory технологиям, что позволяет реализовать сценарии мгновенного обнаружения подозрительных паттернов или сходств.

Разработка российского вендора гарантирует наличие стабильной поддержки и возможность модификации продукта под запросы клиента. Также БД адаптирована для работы на отечественных ОС: Astra Linux, РЕДОС и Альт.

Продукт Tarantool Graph DB создан на основе Enterprise-платформы Tarantool, а значит, наследует ее лучшие качества: поддержку ACID-транзакций, горизонтальное масштабирование благодаря шардированию.

В дополнение к работе с графовыми данными, Tarantool Graph DB реализует анализ векторов для поиска похожих объектов. Это делает антифродовые и рекомендательные системы на основе графовой БД более точными.

Читайте также

Как правильно приготовить «данные»? Тренды разработки 2023

Данные стали новой нефтью. Сегодня любой бизнес-процесс, любую сущность можно свести к набору данных о нем и соответствующим образом выстроить свою систему для работы с этими объектами. Однако для того, чтобы извлечь из этой нефти пользу, нужны программные системы, которые не просто умеют ее качать, но обрабатывать, хранить и делать это быстро, безопасно и отказоустойчиво.
ArrayIcon

Как решения класса middleware ускоряют цифровое развитие бизнеса

От производительности ИТ-инфраструктуры зависит скорость развития бизнеса. Часто цифровые потребности компаний растут быстрее, чем возможность наращивать мощности или модернизировать системное ПО. Рассмотрим, как программные решения класса промежуточного ПО (middleware) помогают устранить эту проблему.
ArrayIcon

Tarantool: 15 лет истории и эволюции версий

Tarantool применяют в разных сценариях крупного корпоративного бизнеса — от мобильного банкинга до онлайн-доставки. Чтобы достичь этого и уйти от рисков потери данных, характерных для In-memory технологий прошлых поколений, специалисты Tarantool на протяжении всей 15-летней истории развития инструмента повышали его надежность и добавляли новые функции. Команда Tarantool рассказывает, как зарождалось решение, как оно эволюционировало и чем сейчас привлекает пользователей, в том числе Enterprise-клиентов с повышенными требованиями к безопасности и отказоустойчивости.
ArrayIcon

Что такое Tarantool 3.0 и почему он стал удобнее для пользователей

В течение долгого времени Tarantool воспринимался как инструмент, который обладает впечатляющими возможностями, но требует экспертных знаний для настройки. Однако в последние годы количество внедрений Tarantool в бизнесе заметно выросло. Стали важны не только функциональность и потенциал решения, но и удобство его использования. Поэтому мы изменили концепцию решения и, сохранив лучшие качества, сделали Tarantool версии 3.0.
ArrayIcon

Middleware для IoT и цифровых двойников

Цифровые двойники позволяют создавать точные копии физических объектов или процессов в цифровом пространстве. Этот термин известен еще с 2002 года и подразумевает создание цифровых двойников реальных объектов в виртуальном мире для оптимизации производственных процессов — например, определения оптимального расположения оборудования на заводе или оптимизации логистики.
ArrayIcon

Масштабирование без потери производительности

Масштабирование — одна из самых важных характеристик надежности программного обеспечения. Если ваши сервисы не смогут отреагировать на рост нагрузки, это негативно повлияет на пользовательский опыт и, как следствие, приведет к потерям для бизнеса. Определить, как правильно масштабировать ПО, практически невозможно, так как нужно сразу учесть множество факторов и возможных проблем. Это бесконечный процесс, состоящий из компромиссов, соблюдения требований и постоянной модернизации компонентов системы.
ArrayIcon