Lt304888.ru

Туристические услуги

Базы данных на основе графов

22-08-2023

Графовая база данных

Гра́фовая база данных — разновидность баз данных с реализацией сетевой модели в виде графа и его обобщений.

Содержание

История

Модель хранения информации в виде графов, графов со свойствами в узлах и гиперграфов сложилась в 1990—2000 годах[1]. Хотя использование графов в виде модели представления данных сложилась гораздо раньше, уже в 80-х годах 20-го века[1]. Первую графовую СУБД создали уже в 2007 году (Neo4j). На настоящий момент существует более десятка графовых СУБД и это направление бурно развивается.

Описание

Графовую модель данных обычно рассматривают как обобщение RDF-модели или сетевой модели данных[1]. Основными элементами модели являются узлы и связи. В зависимости от реализации узлов и ребер граф-модель данных разделяют на несколько подтипов.

Данный вид баз данных применяется для моделирования социальных графов (социальных сетей)[2], биоинформатике, а также для семантического веб[3].

Виды

На сегодняшний день представлены базы данных со следующей структурой графа:

  • Ориентированный граф: Neo4j.
  • Мультиграф: HyperGraphDB.

Список графовых СУБД

Список графовых СУБД[4][неавторитетный источник?]:

Базы, имеющие структуру графа

  • Angrapa
  • Apache Hama
  • Bigdata
  • FlockDB
  • Giraph
  • GoldenOrb
  • HipG
  • JPregel
  • KDT
  • OpenLink Virtuoso
  • Phoebus
  • Pregel
  • Signal/Collect
  • Trinity

API и библиотеки

  • Blueprints
  • Blueprints.NET
  • Bulbflow
  • Cypher
  • Gremlin
  • Pacer
  • Pipes
  • PYBlueprints
  • Rexster
  • SPARQL
  • SPASQL
  • Styx

См. также

Примечания

  1. ↑ http://www.dcc.uchile.cl/~cgutierr/papers/surveyGDB.pdf
  2. Graphs in the database: SQL meets social networks
  3. Graph Databases and the Future of Large-Scale Knowledge Management
  4. http://graph-database.org
  5. Sparsity-technologies: high-performance graph database, data deduplication and bibliographic exploration
  6. Neo Technology | Neo4j: The World’s Leading Graph Database — Neo4j Product Overview

Литература

Ссылки

Базы данных на основе графов.

© 2020–2023 lt304888.ru, Россия, Волжский, ул. Больничная 49, +7 (8443) 85-29-01