トップ 9 のオープン ソース グラフ データベース

ほとんどのドメインを理解するには、個々の値とともに大量の接続セットを処理する必要があります。 金融サービス プロバイダーだけでなく、ソーシャル ネットワーク、決済ネットワーク、道路ネットワークでさえ、推奨エンジンを確立して詐欺を検出するために、個々の値間の関係を理解することに依存しています。

ここで、地形データ モデルを使用してデータを保存するグラフ データベースの重要性が強調されます。 ドキュメントやテーブルの代わりに、ノードと関係を格納します。 ノード、結合、および関係をトラバースすることは、個々の値を評価するよりもはるかに高速です。

NoSQL ユースケース用の 9 つのオープンソース グラフ データベースのリストを次に示します。

Neo4j

グラフを作成するための最もよく使用されている最速のパスの 1 つである Neo4j は、グラフ データの主要な分析ワークスペースです。 オープン ソースのグラフ データ サイエンス ライブラリには、学習が非常に簡単な Cypher クエリ言語である「Bloom」と呼ばれる探索ツールが含まれています。

Neo4j は、相互接続されたデータをネイティブに保存して解読を容易にし、組織が機械学習モデルを開発および進化させることをシームレスにします。 また、大規模なデータセットに対する高パフォーマンスのグラフ クエリもサポートしています。

アランゴグラフ

ArangoDB によって構築された ArangoGraph は、困難な従来の SQL データベースを明らかにすることを可能にし、その結果、接続されたデータから価値をより簡単に引き出すことができます。 これは、ヘルスケア、電気通信、金融サービスなどの分野で、多くのフォーチュン 500 企業や新興企業のバックボーンとなっています。

データベースには、API を示すわかりやすいグラフが付属しています。 スケーラブルでオープンソースのマルチモデル データベースであり、あらゆるクラウドで最大限の柔軟性を実現します。

レディスグラフ

RedisLabs によって開発された RedisGraph は、Redis 上でゼロから開発され、拡張されたコマンドと機能を備えた Redis Modules API の助けを借りて開発されました。 メモリ効率が高く、高速なインデックス作成とクエリを実行できるように、データを RAM に格納します。 openCypher グラフ クエリ言語を使用します。

理論的には、RedisGraph は疎な隣接行列を使用してグラフを表現し、新しいノードを追加して行列を拡張できるようにします。 0.5 秒以内に 100 万を超えるノードを作成し、0.3 秒で 500K の関係を形成できます。

グラフ

GitHub から毎月 50 万回以上ダウンロードされている Dgraph は、高いパフォーマンスとスケーラビリティを実現する最先端の GraphQL データベースの 1 つです。 数ミリ秒以内に数テラバイトのデータを返します。 このモジュールを使用すると、コードを必要とせずに、アプリケーションにカスタム スキーマを作成し、データベースと API に即座にアクセスできます。

ユーザーは、データを Dgraph に簡単にインポートしてストリーミングし、膨大な量のデータであっても低レイテンシでシームレスにスケーリングできます。 さらに、Dgraph Lambda を使用すると、ミューテーションまたはクエリを呼び出すことによって実行可能な JavaScript でカスタム ロジックを作成できます。

動物相DB

クラウド API として提供される FaunaDB は、分散ドキュメント リレーショナル データベースです。 スケーリングや操作なしで、既存のアプリケーションをシームレスに統合できます。 これは、SQL システムの ACID の一貫性と NoSQL の柔軟性を兼ね備えています。 これにより、組織は高度なビジネス ロジックを一元的に実行できます。

運用を気にしないという考え方により、ユーザーはサーバー、データのパーティショニング、またはクラスターを管理することなく、シームレスにスケーリングすることが容易になります。 AWS、Azure、Google、Cloudflare などのクラウド プラットフォームで動作し、Netlify や Vercel などのフロントエンド プラットフォームと統合できます。

グラフDB

Ontotext の製品である GraphDB を使用すると、さまざまなデータセットをリンクし、セマンティック検索用にインデックスを作成し、テキスト分析によってそれらを強化して、大規模なナレッジ グラフを構築できます。 RDF データベースであることに加えて、Elasticsearch、Solr、Lucene などの追加のプラグインをアタッチすることもできます。 また、Kafka コネクタがデータをダウンストリーム システムに同期できるようにします。

GraphDB は最小限のハードウェアを使用し、ノードの使用を最大化するとともに、Raft コンセンサス アルゴリズムでデータの損失と障害を防ぎます。 また、Java を使用してどこからでも簡単にデプロイできます。

RDFox

Oxford Semantic Technologies によって構築されました。 RDFox は RDF-triple 形式でデータを取り込み、SQL または CSV ソースへの変換を容易にします。 クラウド プラットフォームにより、ユーザーはどのデバイスでも高いスケーラビリティとメモリの制約なしでオンザフライで操作できます。 RDF、RDFS、データログ、および OWL 2 RL のメモリ並列推論をサポートしています。

RDFox は、複雑なパターンの検出、セマンティック推論、データ統合、およびナレッジ グラフの作成に使用できます。 C++ で書かれており、Java ラッパーのようなクロスプラットフォーム サポートが付属しています。

エアロスパイク

マルチモデル データ プラットフォームである Aerospike は、大規模な JSON ユース ケース向けの NoSQL マルチクラウドです。 これは、大規模な並列処理とハイブリッド メモリ モデルのために、Airtel、Yahoo、Snap Inc. などの企業で使用されています。 クラウド プラットフォームは、テラバイトまたはペタバイトのデータを数分で処理できるため、待ち時間が最小限に抑えられます。

Aerospike には、Python や Go などの言語でデータセットを処理するのに役立つ、最適化された Flash サポートが含まれています.これは、リスト、セット、ビット配列、およびハッシュを構造化するためのさまざまなタイプのキー値を格納できることを意味する純粋なキー値ストアです。 .

巨人

数千の同時ユーザーをサポートし、マルチマシン クラスターに分散された数十億の頂点とエッジを含むトランザクション データベース—Titan は、ACID と結果整合性をサポートします。 バックエンドとして、Apache Cassandra、Oracle BerkeleyDB、Apache HBase をサポートしています。

また、Titan は、TinkerPop とのネイティブ統合と、ElasticSearch、Solr、および Lucene を利用した地理、数値範囲、および全文検索のサポートもサポートしています。 これらのすべての機能により、データベースは非常に効率的で、非常に耐障害性があり、高性能を実現できます。

グラフ データベースの詳細については、これらのコースを確認してください。

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