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Moderne datengetriebene Anwendungen sind in hohem Maße von relevanten Erkenntnissen abhängig, die sich aus den enormen Datenmengen ergeben, die sie täglich verarbeiten. Um jedes Mal bessere Einblicke zu erhalten, müssen die Anwendungen in der Lage sein, komplexe Abfragen zu senden, und die Datenbank sollte in der Lage sein, komplexe Abfragen zu bearbeiten. Herkömmliche RDBMS-Systeme, die auf SQL basieren, können extrem komplexe Abfragen nicht verarbeiten. Graphendatenbanken konnten dieses Problem lösen, da sie sich auf Objekte und die Beziehungen zwischen Objekten stützen. Basierend auf dieser Prämisse ist es möglich, tiefe Einsichten zu gewinnen. Die Verwendung von Graphendatenbanken ist jedoch immer noch begrenzt, obwohl es eindeutige Anzeichen dafür gibt, dass sie eine wichtige Rolle spielen werden, da Unternehmen immer mehr auf Erkenntnisse angewiesen sind, um ihr Geschäft voranzutreiben. (Weitere Informationen zu Datenbanken im Allgemeinen finden Sie unter Einführung in Datenbanken.)
Was ist eine Graph-Datenbank?
Verwenden Sie das folgende Beispiel, um die Diagrammdatenbanken zu verstehen:
Bill und seine Familie möchten einen Urlaub an einem Ort planen, der großartige asiatische Küche bietet. Er hat früh mit der Planung begonnen und eine Möglichkeit, Informationen zu finden, ist natürlich Google. Während die Informationen von Google glaubwürdig und gut sind, ist es für Bill wichtig, so spezifische Informationen wie möglich zu erhalten. Also beginnt er, seine Freunde, Bekannten und Kollegen zu fragen. Nehmen wir an, dass Bill Ryan, Sheena und John fragt, die seine Hauptkontakte sind (Kontaktebene 1). Alle drei versprechen, so schnell wie möglich mit Informationen zu antworten. Ryan fragt seinen Freund Greg, der seinen Cousin Martin fragt, der einige Male in Bangkok war. Martin empfiehlt die Namen und Details aller seiner Lieblingsrestaurants in Bangkok, die für ihre asiatischen Gerichte bekannt sind. Diese Informationen werden an Bill weitergeleitet.
