Grafik ve ilişkisel veritabanı arasındaki fark nedir?
Hem grafik veritabanları hem de ilişkisel veritabanları, aralarında önceden tanımlanmış ilişkilere sahip veri ögelerini depolar. Ancak veri ilişkilerini çok farklı temsil ederler. İlişkisel veritabanları verileri satır ve sütunlarla tablo biçiminde depolar. İlgili veriler tablolarda da saklanır ve veri noktaları orijinal tabloya geri bağlanır. Veri ilişkileriyle ilgili işlemler, birden fazla veri tablosu araması gerektirdiğinden verimsiz hale gelir. Buna karşılık bir grafik veritabanı, verileri varlıklar ve ilişkiler ağı olarak depolar. Veri ilişkileri üzerinde işlemleri depolamak ve gerçekleştirmek için matematiksel grafik teorisini kullanır. Grafik veritabanları, ilişki modellemede çok daha verimlidir. Karmaşık veri bağlantılarına sahip kullanım örnekleri için uygulama performansını önemli ölçüde artırırlar.
Veri modeli: grafik veritabanı ve ilişkisel veritabanı
Hem grafik hem de ilişkisel veritabanları bilgileri depolar ve veriler arasındaki ilişkileri temsil eder. Bununla birlikte, ilişkisel model, veri varlıklarına öncelik verirken grafik modeli varlıklar arasındaki ilişkilere öncelik verir.
İlişkisel veritabanı modeli
İlişkisel veritabanı, bilgileri satırlar ve sütunlar halinde düzenleyen veri tablolarını kullanır. Sütunlar veri varlığının belirli özniteliklerini tutarken, satırlar ayrı ayrı veri kayıtlarını temsil eder.
İlişkisel veritabanlarının sabit şeması, tablolar arasındaki ilişkileri birincil ve yabancı anahtarlarla önceden belirlemenizi gerektirir.
Örnek
Birbirleriyle arkadaş olabilecek müşteri profilleri içeren bir sosyal medya uygulamasını düşünün. Verileri modellemek için iki tabloya ihtiyacınız olacaktır.
Müşteri tablosu şöyle görünebilir:
| Kimlik |
Ad |
Konum |
| C1 |
Alejandro |
ABD |
| C2 |
Ana |
ABD |
| C3 |
Kwaku |
ABD |
| C4 |
Pat |
ABD |
Arkadaşlar tablosu şöyle görünebilir:
| Müşteri Kimliği |
Arkadaş Kimliği |
| C1 |
C2 |
| C1 |
C3 |
| C2 |
C4 |
| C2 |
C1 |
| C3 |
C1 |
| C3 |
C4 |
Gördüğünüz gibi, karmaşık ilişkileri temsil ederken fazlalık ve yinelemeler ortaya çıkmaktadır. Bu durum, depolama gerekliliklerini artırabilir ve büyük ölçeğe ulaştığında performansı düşürebilir.
Grafik veritabanı modeli
Öte yandan, bir grafik veritabanı, verileri temsil etmek için özellikleri, uçları ve düğümleri bulunan bir grafik yapısı kullanır. Düğümler nesnelerdir, uçlar bu düğümler arasındaki ilişkiyi gösterir ve özellikler ise düğümlerin ve uçların özniteliklerini tanımlar. Bu dinamik yapı, bir grafik veritabanını bağlı verilerin temsili için kullanışlı kılmaktadır. İlişkiler ve veri türleri konusunda daha fazla esneklik sunar.
Örnek
Önceki bölümdeki sosyal medya uygulaması verileri şimdi şu şekilde temsil edilecektir:
{customer_id: “C1”
name: “Alejandro”
location:”USA”
friends:”C2,C3”}
İlişkiler modellenirken artık veri kayıtlarında yinelenme veya fazlalık meydana gelmez. 
Önemli farklar: grafik veritabanı ve ilişkisel veritabanı
İlişkisel ve grafik veritabanları, farklılık gösteren veri modellerinin ötesinde bunları işlev ve fayda açısından birbirinden ayrı kılan birçok farklılığa sahiptir.
Operasyon
Bir grafik veri modelini sorgulamak için grafik geçiş algoritmalarını kullanırsınız. Bu algoritmalar ya derinlik öncelikli ya da genişlik önceliklidir. Bu da bağlı verilerin hızla bulunmasına ve alınmasına yardımcı olur. Grafik veritabanları, veriler arasındaki ilişkileri anlayabildikleri için karmaşık ara bağlantılar ve sorgular açısından faydalıdır.
Buna karşılık, ilişkisel veritabanları verileri almak ve işlemek için SQL kullanır. SQL ile kullanıcılar tablolarda SELECT, INSERT, UPDATE ve DELETE gibi çeşitli türlerde sorgular gerçekleştirebilir. İlişkisel veritabanları, tablolar arasında iyi tanımlanmış ilişkileri bulunan yapılandırılmış verileri işleme konusunda mükemmeldir. Birden fazla tablo genelinde karmaşık filtreleme, toplama ve birleştirmeler gerçekleştirmede son derece etkilidirler.
Ölçeklenebilirlik
İlişkisel veritabanlarını ölçeklendirirken genellikle dikey olarak ölçeklendirirsiniz. Dikey ölçeklendirmede bir sunucunun kaldırabileceği iş yükünü artırmak için CPU, depolama alanı veya bellek gibi donanımları yükseltirsiniz. Dikey ölçeklendirme, maliyet gereksiniminin yanı sıra zorluklar yaratabilecek sınırlamalar içerir.
İlişkisel veritabanları ayrıca verilerin birden fazla sunucu geneline dağıtılmasını içeren yatay ölçeklendirme için parçalamayı kullanabilir. Bununla birlikte, parçalama, veri depolamanın karmaşıklığını artırır ve tutarlılık sorunlarına yol açabilir.
Bunun aksine, grafik veritabanları, yatay ölçeklendirmede son derece başarılıdır ve bunu gerçekleştirmek için bölümlemeyi kullanır. Bölümlerin tümü farklı sunucularda bulunur. Bu da birçok sunucunun grafik sorgularını paralel olarak işlemesine olanak tanır. Veritabanı altyapısı, verileri birçok düğüme dağıtarak verileri büyük ölçekte bile etkili bir şekilde sorgulayabilir.
Performans
Grafik veritabanları, performansı artıran dizinsiz bitişiklik sunar. Dizinsiz bitişiklik, sistemin ilgili varlıklar arasında geçiş yapmasına olanak tanır. Grafik veritabanları, ilişkileri düğümler arasında referanslar veya işaretçiler olarak depoladığından, bir veritabanı bir bellek işaretçisini takip edebilir ve varlıklar arasında hızla gezinebilir. Bu durumda, veritabanı dizinlere veya eşleme tablolarına ihtiyaç duymaz.
Bu dizinsiz bitişiklik sistemi, grafik veritabanlarının sabit zamanlı ilişki geçişi elde etmesini sağlar. Sabit zaman, veri boyutu ne olursa olsun grafik veritabanındaki bir ilişkinin üzerinden aynı süre içinde tutarlı bir şekilde geçebileceğiniz anlamına gelir. Düğümler arasındaki doğrudan bağlantı anında erişim sağlar. Böylece ilişkileri hızla sorgulayabilir ve izleyebilirsiniz. Bu özellikler grafik veritabanlarını oldukça verimli kılmaktadır.
Alternatif olarak, ilişkisel veritabanları dizin aramalarını kullanır ve varlıklar arasındaki ilişkileri belirlemek için tabloları taramalıdır. Birden fazla tabloyu birleştirebilirsiniz ancak sistemin daha fazla veri üzerinde daha büyük dizinleri taraması gerekeceği için bu zaman alan bir işlemdir. Bu nedenle, bir ilişkisel veritabanı, grafik veritabanıyla aynı performansı sunmaz.
Kullanım kolaylığı
Grafik veritabanları ilişki odaklıdır. Bu da bağlı verileri kullanırken bu veritabanlarıyla birlikte çalışmanızı kolaylaştırır. Bu veritabanları, birden fazla ilişki içeren yolların üzerinden geçtiğiniz çok noktalı sorgular konusunda mükemmeldir. İlişkileri görsel olarak ifade etmek için Gremlin veya Cypher gibi grafik sorgu dillerini de kullanabilirsiniz. Bu dilleri kullanarak birbirine bağlı verileri keşfedebilirsiniz. Bu da iç içe geçmiş ve birleştirilmiş verileri keşfetmek için kullandığınız söz dizimini basitleştirir.
İlişkisel veritabanları, çok noktalı sorguları yönettiğiniz sırada yapay gelebilecek SQL'i kullanır. Bir sorgu birden fazla birleşme içeriyorsa ve iç içe geçmiş alt sorgulara yayılıyorsa SQL yazmak zorlaşır. Dikkatli olmazsanız bu sorgu, okunması ve sürdürülmesi zor hacimli sorgulara kolayca dönüşebilir.
Bununla birlikte, ilişkisel veritabanları çeşitli kullanım örnekleri için olgun ve popüler seçenektir. Sisteminizi optimize etmek için erişebileceğiniz çeşitli araçlar ve kaynakların yanı sıra topluluk desteği bulunur. Aynı şekilde, yapılandırılmış verileri güvenilir ve ACID uyumlu bir şekilde yönetirken de mükemmel sonuç verirler. ACID özellikleri bölünmezlik, tutarlılık, yalıtım ve dayanıklılık şeklinde olup veri geçerliliğinin sağlanmasına yardımcı olur.
Kullanım zamanı: grafik veritabanı ve ilişkisel veritabanı
Grafik ve ilişkisel veritabanlarının birçok etkili kullanım örneği vardır. Farklı veri modellerine ve birkaç temel ayrıma sahip oldukları için birbirlerinden farklı alanlarda ön plana çıkarlar.
Grafik veritabanı
Grafik veritabanları, verilerde dinamik değişikliklere ve uyarlamalara izin veren esnek bir şema sağlar. Odak noktasında veri ilişkilerinin bulunması nedeniyle, bu veritabanları analizler, anlamsal aramalar veya öneri altyapılarında yararlı olurlar. Bir grafik veritabanı şu senaryolarda daha iyi seçimdir:
- Sosyal ağlardaki gibi karmaşık ilişkilere sahip veriler, dolandırıcılık algılama, bilgi grafikleri ve arama altyapıları ile birlikte çalışıyorsunuz
- Veritabanı yapısının geri kalanını bozmadan uçları, düğümleri ve özellikleri değiştirebileceğiniz için değişip gelişen bir şemaya ihtiyacınız var
- Birbirine bağlı verilerle çalışıyorsunuz ve ilişkiler arasında üç veya daha fazla atlama yapmanız gerekiyor (arkadaşın arkadaşı türü sorgular)
Grafik veritabanları esnek, ölçeklenebilir ve dinamik bir yapıya sahiptir ve veriler arasındaki ilişkileri göstermede son derece başarılıdır.
İlişkisel veritabanı
İlişkisel veritabanları, veri bütünlüğü için büyük destek sağlayan yapılandırılmış bir şema sunar. Bir ilişkisel veritabanı şu senaryolarda daha iyi bir seçimdir:
- Finansal işlemlerde olduğu gibi ACID uygunluğuna ve yüksek düzeyde veri bütünlüğü ve tutarlılığına ihtiyacınız var
- Kurumsal kaynak yönetiminde olduğu gibi tablosal veri modeline tam uyum gösteren yüksek düzeyde yapılandırılmış verilerle çalışıyorsunuz
- Verilerinizin sınırlı ilişkileri var
Farklılıkların özeti: ilişkisel veritabanı ve grafik veritabanı
| İlişkisel Veritabanları |
Grafik Veritabanları |
|
| Model |
Satırlar ve sütunlar içeren tablo. |
JSON belgeleri olarak temsil edilen verilerle birbirine bağlı düğümler. |
| Operasyon |
Oluşturma, okuma, güncelleme ve silme (CRUD) gibi SQL işlemleri. |
İşlemler, matematiksel grafik teorisine dayalı CRUD ve grafik geçiş işlemlerini içerir. |
| Ölçeklenebilirlik |
Geleneksel ilişkisel veritabanları dikey olarak ölçeklenebilir ancak yatay ölçeklendirmede zorlanabilir. |
Bir grafik veritabanı yatay olarak ölçeklendirmede üstündür. Verileri birçok düğüme dağıtmak için bölümlemeyi kullanabilir. |
| Performans |
İlişkisel veritabanları, performansı yavaşlatabilecek ilişkilerin üzerinden geçerken karmaşık sorgularla karşılaşır. |
Bir grafik veritabanı, veriler arasındaki ilişkileri temsil etmede ve sorgulama konusunda üstün performans gösterir. |
| Kullanım Kolaylığı |
İlişkisel veritabanları, büyük veri kümeleri ve yapılandırılmış verilerle iyi çalışır. Çok noktalı sorgular söz konusu olduğunda zorlanırlar. |
İlişki odaklı verilerle uğraşılırken grafik veritabanının kullanımı kolaydır. Bir grafik sorgu dili kullanarak, birden çok nokta verisini hızla sorgulayabilirsiniz. |
AWS, ilişkisel ve grafik veritabanı gereksinimleriniz konusunda nasıl yardımcı olabilir?
Amazon Web Services (AWS) hem ilişkisel hem de grafik veritabanı kullanım örnekleri için çözümlere sahiptir.
Amazon İlişkisel Veritabanı Hizmeti (Amazon RDS), bulutta ilişkisel veritabanları kurmayı, çalıştırmayı ve ölçeklendirmeyi basitleştiren bir yönetilen hizmetler topluluğudur. Amazon RDS, aşağıdakiler gibi çeşitli veritabanı motorlarını destekler:
- SQL Server'ın birden çok sürümünü (2014, 2016, 2017 ve 2019) dağıtmak üzere SQL Server İçin Amazon İlişkisel Veritabanı Hizmeti (Amazon RDS)
- MySQL Community Edition 5.7 ve 8.0 sürümlerini desteklemek üzere MySQL İçin Amazon İlişkisel Veritabanı Hizmeti (Amazon RDS)
- MariaDB Sunucusu 10.3, 10.4, 10.5 ve 10.6 sürümlerini desteklemek üzere MariaDB İçin Amazon İlişkisel Veritabanı Hizmeti (Amazon RDS)
Benzer şekilde Amazon Neptune, amaca özel oluşturulmuş, yüksek performanslı bir grafik veritabanı altyapısıdır. Milyarlarca ilişkiyi depolamak ve grafiği milisaniyelik gecikmeyle sorgulamak için optimize edilmiştir.
Neptune, popüler grafik modelleri olan özellik grafiğini ve W3C'nin Resource Description Framework'ünü (RDF) destekler. Ayrıca Gremlin ve SPARQL gibi sorgu dillerini de destekler. Böylece yüksek düzeyde bağlı veri kümelerinde gezinen sorgular oluşturabilirsiniz.
Neptune çeşitli özellikler sunar:
- Okuma replikaları, zaman içinde nokta kurtarma, sürekli yedekleme ve Erişilebilirlik Alanları arasında çoğaltma özelliklerine sahip olup yüksek oranda erişilebilirdir.
- Bekleme sırasında şifreleme desteği ile güvenlidir.
- Tam olarak yönetilir. Böylece artık donanım tedariki, yazılımlara düzeltme eki uygulama, kurulum, yapılandırma veya yedekleme gibi veritabanı yönetimi görevleri konusunda endişe etmeniz gerekmez.
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de grafik ve ilişkisel veri tabanlarını kullanmaya başlayın.
