Графовая база данных
Гра́фовая база данных — разновидность баз данных с реализацией сетевой модели в виде графа и его обобщений.
Содержание[убрать] |
История [править]
Модель хранения информации в виде графов, графов со свойствами в узлах и гиперграфов сложилась в 1990—2000 годах[1]. Хотя использование графов в виде модели представления данных сложилась гораздо раньше, уже в 80-х годах 20-го века[1]. Первую графовую СУБД создали уже в 2007 году (Neo4j). На настоящий момент существует более десятка графовых СУБД и это направление бурно развивается.
Описание [править]
Графовую модель данных обычно рассматривают как обобщение RDF-модели или сетевой модели данных[1]. Основными элементами модели являются узлы и связи. В зависимости от реализации узлов и ребер граф-модель данных разделяют на несколько подтипов.
Данный вид баз данных применяется для моделирования социальных графов (социальных сетей)[2], биоинформатике, а также для семантического веб[3].
По мнению некоторых авторов, для задач с естественной графовой структурой данных графовые СУБД могут существенно превосходить реляционные по производительности, а также иметь преимущества в наглядности представления и внесения изменений в схему БД[4].
Виды [править]
На сегодняшний день представлены базы данных со следующей структурой графа:
- Ориентированный граф: Neo4j.
- Мультиграф: HyperGraphDB.
Список графовых СУБД [править]
Список примеров в этой статье или её разделе не основывается на авторитетных источниках непосредственно о предмете статьи или её разделе.
Добавьте ссылки на источники,
предметом рассмотрения которых является тема настоящей статьи (раздела)
в целом, и содержащие данные элементы списка как примеры. В противном
случае раздел может быть удалён. Согласно п.1.3. решения АК:815 такие списки должны подчиняться требованиям правила ВП:СПИСКИ.
|
Список графовых СУБД[5][неавторитетный источник?]:
- AllegroGraph
- Bigdata
- CloudGraph
- Cytoscape
- DEX[6]
- Filament
- GiraffeDB
- GraphBase
- Horton
- HyperGraphDB
- InfiniteGraph
- InfoGrid
- Neo4j[7]
- OpenLink Virtuoso
- OrientDB
- OQGRAPH
- R2DF
- sones GraphDB
- VertexDB
Базы, имеющие структуру графа [править]
Список примеров в этой статье или её разделе не основывается на авторитетных источниках непосредственно о предмете статьи или её разделе.
Добавьте ссылки на источники,
предметом рассмотрения которых является тема настоящей статьи (раздела)
в целом, и содержащие данные элементы списка как примеры. В противном
случае раздел может быть удалён. Согласно п.1.3. решения АК:815 такие списки должны подчиняться требованиям правила ВП:СПИСКИ.
|
- Angrapa
- Apache Hama
- Bigdata
- FlockDB
- Giraph
- GoldenOrb
- HipG
- JPregel
- KDT
- OpenLink Virtuoso
- Phoebus
- Pregel
- Signal/Collect
- Trinity
API и библиотеки [править]
Список примеров в этой статье или её разделе не основывается на авторитетных источниках непосредственно о предмете статьи или её разделе.
Добавьте ссылки на источники,
предметом рассмотрения которых является тема настоящей статьи (раздела)
в целом, и содержащие данные элементы списка как примеры. В противном
случае раздел может быть удалён. Согласно п.1.3. решения АК:815 такие списки должны подчиняться требованиям правила ВП:СПИСКИ.
|
- Blueprints
- Blueprints.NET
- Bulbflow
- Cypher
- Gremlin
- HeliosJS
- Pacer
- Pipes
- PYBlueprints
- Rexster
- SPARQL
- SPASQL
- Styx
См. также [править]
Примечания [править]
- ↑ 1 2 3 http://www.dcc.uchile.cl/~cgutierr/papers/surveyGDB.pdf
- ↑ Graphs in the database: SQL meets social networks
- ↑ Graph Databases and the Future of Large-Scale Knowledge Management
- ↑ Robinson, Webber, Eifrem, 2013, Chapter 3-4
- ↑ http://graph-database.org
- ↑ Sparsity-technologies: high-performance graph database, data deduplication and bibliographic exploration
- ↑ Neo Technology | Neo4j: The World’s Leading Graph Database — Neo4j Product Overview
Литература [править]
- Robinson, I. and Webber, J. and Eifrem, E. Graph Databases. — O'Reilly Media, Incorporated, 2013. — 178 p. — ISBN 978-1449356262