Graph databases – areas of application, advantages and disadvantages

UDC 004.056.53
Publication date: 30.09.2024
International Journal of Professional Science №9-2-2024

Graph databases – areas of application, advantages and disadvantages

Графовые базы данных – области применения, преимущества и недостатки

Korbakov Denis Alexandrovich,
Shamonin Dmitry Evgenievich
1. Ph.D., Associate Professor, Department of production automation and information technology Kolomna Institute (branch) of the federal state autonomous educational institution of higher education «Moscow Polytechnic University»
2. General Director of OOO "BiNeo"


Корбаков Денис Александрович,
Шамонин Дмитрий Евгеньевич
1. кандидат технических наук, доцент кафедры автоматизации производства и информационных технологий Коломенского института (филиала)федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Московский политехнический университет»
2. Генеральный директор ООО «БиНео»
Аннотация: В статье представлен обзор на применение нереляционных графовых баз данных при обработке больших данных, их преимущества и недостатки в сравнении с традиционными реляционными базами данных.

Abstract: The article provides an overview of the use of non-relational graph databases in big data processing, their advantages and disadvantages in comparison with traditional relational databases.
Ключевые слова: базы данных, нереляционные базы данных, графовые базы данных, большие данные, машинное обучение, искусственный интеллект.

Keywords: databases, non-relational databases, graph databases, big data, machine learning, artificial intelligence.


Введение.

В настоящее время мир сталкивается с вызовами обработки больших объёмов информации, с которой не справляются традиционные реляционные базы данных. Существующую проблему возможно решить с помощью применения нереляционных баз данных (NoSQL), которые предоставляют гибкие, масштабируемые и высокопроизводительные решения для хранения и обработки больших объемов разнообразных данных.

Одним из примеров такого использования являются графовые базы данных (GDB), актуальность применения которых растет с каждым днем по следующим причинам:

  1. Рост объемов данных и сложности взаимосвязей:
    • Большие данные: Мир генерирует огромные объемы данных, от социальных сетей до медицинской информации. GDB справляются с этим объемом, сохраняя и анализируя сложные взаимосвязи между данными.
    • Сложные сети: Данные все чаще представляют собой сложные сети — социальные связи, финансовые транзакции, связи в интернете вещей (IoT, Internet of Things), биологические сети.
  2. Потребность в анализе взаимосвязей:
    • Обнаружение закономерностей: GDB помогают найти скрытые закономерности и связи в данных, которые могут быть не очевидны в других системах хранения.
    • Предсказательная аналитика: благодаря пониманию взаимосвязей, GDB могут создавать предсказательные модели для прогнозирования событий, поведения и тенденций.
    • Рекомендации: GDB используются для создания эффективных рекомендательных систем, например, в интернет-магазинах, социальных сетях и сервисах потокового вещания.
  3. Улучшение эффективности и производительности:
    • Быстрый поиск по связям: GDB позволяют быстро находить информацию, связанную с определенным узлом, что значительно быстрее, чем в традиционных реляционных базах данных.
    • Масштабируемость: GDB легко масштабируются, чтобы справиться с растущими объемами данных и запросов.
  4. Новые области применения:
    • Искусственный интеллект (ИИ): GDB используются для обучения граф нейронных сетей, что позволяет создавать более точные и сложные модели ИИ.
    • Кибербезопасность: GDB помогают выявлять атаки и угрозы в сетевых системах, анализируя взаимосвязи между устройствами и пользователями.
    • Разработка лекарств: GDB используются для анализа данных о молекулах и белках, что ускоряет процесс открытия и разработки новых лекарств.
  5. Доступность и развитие:
    • Широкое распространение: в последние годы появилось множество популярных GDB, таких как Neo4j, Amazon Neptune, JanusGraph, что делает их доступными для широкого круга пользователей.
  1. Преимущества и недостатки в сравнении с традиционными базами данных.

Основной набор преимуществ применения GDB:

  1. Эффективное хранение и извлечение взаимосвязей:
    • Естественная модель данных: GDB хранят данные в виде узлов (сущностей) и ребер (связей между ними), что идеально подходит для моделирования сложных отношений, таких как социальные сети, финансовые транзакции, генетические связи и т.д.
    • Быстрый поиск по связям: Поиск по связям в GDB (например, «Найдите всех друзей друга») осуществляется за очень короткое время, в отличие от реляционных баз данных, где для этого требуется несколько запросов.
  2. Улучшенная аналитика:
    • Обнаружение связей: GDB позволяют легко выявлять скрытые закономерности и связи в данных, например, выявление мошеннических схем или идентификация влиятельных лиц в социальных сетях.
    • Рекомендации: GDB эффективно используются для создания рекомендательных систем (например: рекомендаций товаров в онлайн-магазинах или друзей в социальных сетях).
  3. Масштабируемость:
    • Горизонтальное масштабирование: GDB могут легко масштабироваться горизонтально, добавляя новые узлы в кластер для обработки все больших объемов данных.
    • Высокая доступность: GDB часто реализованы с распределённо активно-Резервируемой архитектурой (DARA — Distributed Active-Redundant Architecture, что обеспечивает высокую доступность и снижает риски потери данных.
  4. Повышенная гибкость:
    • Динамическая схема: GDB позволяют динамически изменять схему данных, что делает их более гибкими для обработки неструктурированных и полуструктурированных данных.
    • Поддержка различных типов данных: GDB могут хранить разнообразные типы данных, включая текст, изображения, аудио и видео.

Однако, наряду с преимуществами у GDB  есть и ряд недостатков:

  1. Сложность реализации: разработка и поддержка приложений для GDB может быть сложнее, чем для реляционных баз данных.
  2. Отсутствие стандартизации: существует множество различных GDB, что может усложнить перенос данных между ними.

  1. Области применения.

Графовые базы данных находят широкое применение в различных областях, где важны сложные взаимосвязи между данными.

  1. Социальные сети:
    • Рекомендации: GDB используются для построения рекомендательных систем, которые предлагают друзья, группы или контент на основе связей между пользователями.
    • Анализ влияния: GDB помогают понять влияние пользователей в социальных сетях, выявляя лидеров мнений и ключевые фигуры в сообществах.
  2. Финансовые технологии (FinTech):
    • Обнаружение мошенничества: GDB помогают выявлять подозрительные транзакции и схемы мошенничества, анализируя связи между счетами, пользователями и транзакциями.
    • Анализ риска: GDB используются для оценки кредитных рисков и прогнозирования финансовых тенденций, анализируя связи между клиентами, активами и транзакциями.
  3. Биоинформатика:
    • Анализ геномных данных: GDB используются для изучения сложных взаимосвязей между генами, белками и заболеваниями, что помогает в разработке новых лекарств и терапевтических методов.
    • Фармакология: GDB помогают изучать взаимосвязи между лекарствами, их побочными эффектами и генетическими факторами, что повышает эффективность лекарственной терапии.
  4. Искусственный интеллект (ИИ):
    • Обучение нейронных сетей: GDB используются для создания и обучения граф нейронных сетей, которые могут решать задачи в области машинного обучения, такие как предсказание, классификация и семантический анализ.
    • Компьютерное зрение: GDB применяются для анализа изображений и видео, например, для распознавания объектов, сегментации изображений и отслеживания движения.
  5. Интернет вещей (IoT):
    • Анализ данных датчиков: GDB позволяют анализировать связи между данными, полученными с датчиков IoT, например, для оптимизации энергопотребления или прогнозирования технических неисправностей.
    • Управление инфраструктурой: GDB применяются для оптимизации управления и мониторинга инфраструктуры IoT, например, для управления потоками данных, оптимизации трафика и анализа рисков.
  6. Кибербезопасность:
    • Обнаружение угроз: GDB используются для анализа связей между различными элементами сетевой инфраструктуры, что позволяет выявлять подозрительную активность и атаки.
    • Анализ угроз: GDB применяются для анализа и прогнозирования кибератак, выявляя уязвимости и модели поведения злоумышленников.
  7. Электронная коммерция:
    • Рекомендации по товарам: GDB используются для создания рекомендательных систем, которые предлагают товары на основе истории покупок пользователей и связей между продуктами.
    • Анализ покупательского поведения: GDB помогают изучать покупательское поведение, выявляя тенденции и предпочтения пользователей, что оптимизирует маркетинговые стратегии.
  8. Здравоохранение:
    • Анализ медицинских данных: GDB применяются для анализа связей между пациентами, заболеваниями, лекарствами и результатами лечения, что помогает улучшить диагностику и прогнозирование заболеваний.
    • Разработка лекарств: GDB помогают в разработке новых лекарств, анализируя связи между белками, генами и заболеваниями, что ускоряет процесс поиска и разработки новых лекарственных средств.
  9. Транспорт:
    • Оптимизация маршрутов: GDB применяются для оптимизации маршрутов транспорта, учитывая дорожные условия, заторы и потребности пользователей.
    • Управление транспортными потоками: GDB помогают в управлении транспортными потоками, оптимизируя движение транспорта, регулируя сигналы светофора и улучшая безопасность.
  10. Образование:
    • Анализ данных обучения: GDB используются для анализа взаимосвязей между студентами, преподавателями, курсами и результатами обучения, что помогает улучшить качество обучения и разработать персонализированные учебные планы.
    • Разработка образовательных ресурсов: GDB помогают создавать и оптимизировать учебные ресурсы, анализируя связи между темами, концепциями и навыками.

Это лишь некоторые из областей применения графовых баз данных. С развитием технологий и ростом объемов данных, область применения GDB будет расширяться, открывая новые возможности для анализа и решения сложных задач в различных сферах.

Заключение.

Графовые базы данных — мощный инструмент для работы с большими наборами данных, где важны взаимосвязи между данными. Они предлагают улучшенную аналитику, высокую масштабируемость и гибкость, что делает их отличным выбором для различных приложений, от социальных сетей до искусственного интеллекта.

References

1. Робинсон Ян, Вебер Джим, Эифрем Эмиль «Графовые базы данных. Новые возможности для работы со связанными данными» //ДМК-Пресс, 2023.
2. Маркин А.В. «Системы графовых баз данных. Neo4j»//Юрайт, 2022.
3. «Graph Theory and Network Analysis: A Tutorial» - J. P. Onnela et al., Chaos, 2007.
4. «Graph Theory: A Graduate Text» - R. Diestel, Springer, 2017.
5. https://neo4j.com/use-cases/