В чем разница между графовой базой данных и реляционной базой данных?
Как в графовых, так и в реляционных базах данных элементы данных хранятся с заранее определенными отношениями между ними. Однако они представляют взаимосвязи между данными совершенно по-разному. В реляционных базах данные хранятся в табличном формате в виде строк и столбцов. Связанные данные также хранятся в таблицах, а точки данных имеют ссылки на исходную таблицу. Операции, связанные с взаимосвязями данных, становятся неэффективными, поскольку требуют поиска в нескольких таблицах данных. Напротив, графовая база данных хранит данные в виде сети сущностей и отношений. В ней используется математическая теория графов для хранения и выполнения операций над отношениями между данными. Графовые базы данных намного эффективнее моделируют отношения. Они значительно повышают эффективность работы приложений в случаях со сложными взаимосвязями данных.
Модель данных: графовая база данных и реляционная база данных
Как графовые, так и реляционные базы данных хранят информацию и представляют взаимосвязи между данными. Однако в реляционной модели приоритет отдается объектам данных, в то время как в графовой модели – отношениям между объектами.
Модель реляционной базы данных
Реляционная база данных использует таблицы данных, которые упорядочивают информацию по строкам и столбцам. Столбцы содержат определенные атрибуты объекта данных, а строки представляют отдельные записи данных.
Фиксированная схема реляционных баз данных требует, чтобы вы заранее описывали связи между таблицами с помощью первичного и внешнего ключей.
Пример
Рассмотрим приложение для социальных сетей с профилями клиентов, которые могут дружить друг с другом. Для моделирования данных понадобятся две таблицы.
Таблица клиентов может выглядеть следующим образом:
| Идентификатор |
Название |
География |
| C1 |
Алехандро |
США |
| C2 |
Ана |
США |
| C3 |
Кваку |
США |
| C4 |
Пэт |
США |
Стол друзей может выглядеть следующим образом:
| Идентификатор клиента |
Идентификатор друга |
| C1 |
C2 |
| C1 |
C3 |
| C2 |
C4 |
| C2 |
C1 |
| C3 |
C1 |
| C3 |
C4 |
Как видите, при представлении сложных отношений имеет место избыточность и дублирование. Это может повысить требования к хранилищу и снизить производительность при масштабировании.
Модель графовой базы данных
С другой стороны, в графовой базе данных для представления данных используется структура графа со свойствами, ребрами и узлами. Узлы – это объекты, ребра демонстрируют взаимосвязь между этими узлами, а свойства описывают атрибуты узлов и ребер. Эта динамическая структура делает графовую базу данных полезной для представления связанных данных. Она обеспечивает большую гибкость касательно отношений и типов данных.
Пример
Данные для приложения социальных сетей из предыдущего раздела теперь будут представлены следующим образом:
{customer_id: “C1”
name: “Alejandro”
location:”USA”
friends:”C2,C3”}
При моделировании взаимосвязей больше нет дублирования или избыточности записей данных. 
Ключевые отличия: графовая и реляционная база данных
Помимо различных моделей данных, реляционные и графовые базы данных имеют много различий, которые отличают их по функциональности и полезности.
Эксплуатация
Для запроса к графовой модели данных используются алгоритмы обхода графов. Эти алгоритмы либо ориентированы на глубину, либо на ширину, и это помогает быстро находить и извлекать подключенные данные. Графовые базы данных полезны для сложных взаимосвязей и запросов, поскольку они способны распознавать отношения между данными.
Напротив, реляционные базы данных используют SQL для извлечения данных и управления ими. С помощью SQL пользователи могут выполнять различные типы запросов, такие как SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE, в таблицах. Реляционные базы данных превосходно обрабатывают структурированные данные с четко определенными связями между таблицами. Они особенно эффективны для выполнения сложной фильтрации, агрегирования и объединения нескольких таблиц.
Возможности масштабирования
При масштабировании реляционных баз данных обычно выполняется вертикальное масштабирование. Вертикальное масштабирование – это модернизация аппаратного обеспечения, например процессора, хранилища или памяти, для увеличения нагрузки, с которой может справиться сервер. Вертикальное масштабирование имеет свои ограничения, которые могут создавать проблемы наряду с вопросом стоимости.
Реляционные базы данных также могут использовать сегментирование для горизонтального масштабирования, когда данные распределяются по нескольким серверам. Однако сегментирование усложняет хранение данных и может привести к проблемам с согласованностью.
Напротив, графовые базы данных отлично подходят для горизонтального масштабирования и для этого используют разделение. Все разделы расположены на разных серверах, что позволяет многим серверам параллельно обрабатывать запросы к графам. Благодаря распределению по множеству узлов движок базы данных может эффективно запрашивать данные даже в большом масштабе.
Производительность
Графовые базы данных обеспечивают смежность без индексов, что повышает производительность. Благодаря отсутствию индекса смежности система может перемещаться между связанными сущностями. Поскольку в графовых базах данных связи хранятся в виде ссылок или указателей между узлами, база данных может следовать указателю памяти и быстро перемещаться между объектами. В этом случае базе данных не нужны индексы или таблицы сопоставлений.
Эта система смежности без индексов позволяет графовым базам данных достигать обхода взаимосвязей с постоянным временем. «С постоянным временем» означает, что вы можете последовательно перемещаться между отношениями в графовой базе данных за один и тот же промежуток времени, независимо от размера данных. Прямое соединение между узлами обеспечивает мгновенный доступ, что позволяет быстро запрашивать и отслеживать взаимосвязи. Эти функции делают графовые базы данных очень эффективными.
В качестве альтернативы реляционные базы данных используют поиск по индексам и должны сканировать таблицы для выявления связей между объектами. Можно объединить несколько таблиц, но это требует больших затрат времени, так как системе приходится сканировать большие индексы для большего количества данных. В связи с этим реляционные базы данных не обеспечивают такой же производительности, как графовые.
Удобство использования
Графовые базы данных ориентированы на отношения, что упрощает работу с ними при использовании подключенных данных. Эти базы данных отлично справляются с многоступенчатыми запросами, когда вы перемещаетесь по путям с несколькими взаимосвязями. Для визуального выражения взаимосвязей можно также использовать языки запросов к графам, такие как Gremlin или Cypher. На этих языках можно изучать взаимосвязанные данные, что упрощает синтаксис, используемый для изучения вложенных и объединенных данных.
В реляционных базах данных используется SQL, что может показаться неестественным при управлении многоузловыми запросами. Если запрос состоит из нескольких соединений и охватывает вложенные подзапросы, писать SQL становится сложно. Если не соблюдать осторожность, это может привести к появлению громоздких запросов, которые трудно читать и обрабатывать.
При этом реляционные базы данных являются развитыми и популярными в различных областях применения. Существует несколько инструментов и ресурсов, а также поддержка сообщества, к которым вы можете обратиться для оптимизации системы. Кроме того, они отлично справляются с управлением структурированными данными надежным и совместимым с ACID способом. Свойства ACID – это атомарность, согласованность, изоляция и долговечность, которые помогают обеспечить достоверность данных.
Когда использовать графовую базу данных, а когда –реляционную
Графовые и реляционные базы данных имеют множество эффективных вариантов использования. Поскольку они имеют разные модели данных и несколько основных отличий, то и эффективны они в разных областях.
Графовая база данных
Графовые базы данных предоставляют гибкую схему, позволяющую динамически изменять и адаптировать данные. Сосредоточение внимания на взаимосвязях данных делает его полезным в аналитике, семантическом поиске или рекомендательных механизмах. Графовая база данных – лучший выбор в следующих указанных ниже сценариях.
- Вы работаете с данными, имеющими сложные взаимосвязи, например в социальных сетях, системах обнаружения мошенничества, графах знаний и поисковых системах.
- Вам необходима развивающаяся схема, поскольку вы можете изменять ребра, узлы и свойства, не нарушая остальной структуры базы данных.
- Вы работаете с взаимосвязанными данными и вам необходимо провести три или более перехода между отношениями (одноранговые запросы)
Графовые базы данных гибки, масштабируемы, динамичны и отлично отображают взаимосвязи между данными.
Реляционная база данных
Реляционные базы данных предлагают структурированную схему с отличной поддержкой целостности данных. Реляционная база данных – лучший выбор в указанных ниже сценариях.
- Вам нужны соответствие требованиям ACID и высокий уровень целостности и согласованности данных, как в финансовых транзакциях.
- Вы работаете с высокоструктурированными данными, которые хорошо вписываются в табличную модель данных, как в управлении корпоративными ресурсами.
- Связь между вашими данными ограничена.
Краткое описание различий: реляционная база данных и графовая база данных
| Реляционные базы данных |
Графовые базы данных |
|
| Модель |
Таблица со строками и столбцами. |
Взаимосвязанные узлы с данными, представленными в виде документов JSON. |
| Эксплуатация |
Операции SQL, такие как создание, чтение, обновление и удаление (CRUD). |
Операции включают CRUD и операции обхода графов, основанные на математической теории графов. |
| Возможности масштабирования |
Традиционные реляционные базы данных могут масштабироваться по вертикали, но с проблемами горизонтального масштабирования. |
Графовая база данных отлично масштабируется по горизонтали. Она может использовать секционирование для распределения данных по многим узлам. |
| Производительность |
При обходе взаимосвязей реляционные базы данных сталкиваются со сложными запросами, которые могут снизить производительность. |
Графовая база данных отлично представляет и запрашивает связи между данными. |
| Простота использования |
Реляционные базы данных хорошо работают с большими наборами данных и структурированными данными. Они испытывают трудности, когда речь идет о многоходовых запросах. |
Графовую базу данных легко использовать при работе с данными, ориентированными на взаимосвязи. Используя язык запросов к графам, можно быстро запросить данные из нескольких точек. |
Как AWS может помочь удовлетворить ваши требования к реляционным и графовым базам данных?
Amazon Web Services (AWS) предлагает решения как для реляционных, так и для графовых баз данных.
Служба реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS) – это набор управляемых сервисов, который упрощает настройку, использование и масштабирование реляционной базы данных в облаке. Amazon RDS поддерживает несколько движков баз данных, например:
- Служба реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS) для SQL Server для развертывания нескольких выпусков SQL Server (2014, 2016, 2017 и 2019 годов)
- Служба реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS) для MySQL для поддержки MySQL Community Edition версий 5.7 и 8.0.
- Сервис реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS) для MariaDB для поддержки серверов MariaDB версий 10.3, 10.4, 10.5 и 10.6
Аналогично Amazon Neptune – это специально разработанное высокопроизводительное ядро графовой базы данных. Сервис оптимизирован для хранения миллиардов связей и запроса графов с задержкой в миллисекунды.
Neptune поддерживает популярные графовые модели – граф свойств и фреймворк описания ресурсов W3C (RDF). Он также поддерживает языки запросов, такие как Gremlin и SPARQL, поэтому вы можете создавать запросы для навигации по наборам данных с высокой степенью связи.
Neptune предлагает несколько функций:
- В целях обеспечения высокой доступности в этом сервисе используются реплики чтения, возможность восстановления на момент времени, постоянное резервное копирование и репликация в разных зонах доступности.
- Сервис безопасен благодаря поддержке шифрования хранимых данных.
- Он полностью управляем. При работе с базами данных больше не требуется заниматься такими административными задачами, как выделение необходимого оборудования, установка исправлений ПО, установка и настройка самой базы данных, а также ее резервное копирование.
Приступайте к работе с графовыми и реляционными базами данных на AWS, создав аккаунт прямо сейчас.
