Graph(çizge) Veritabanları
•Download as PPTX, PDF•
2 likes•1,618 views
Graph veritabanları kısa bir giriş
Graph(çizge) Veritabanları
- 2. AJANDA • Isınma turları • Teori • İlişkisel vs Çizge Veritabanları • Neden kullanalım ? • Örnekler • Ürünler • Kullanım Önerileri • Sonuç
- 5. SOSYAL AĞLARDAN GELEN շİ
- 6. TEORİ • G = (V, E) • V => Düğüm (Vertice) • E => İlişki (Edge) A& B& C& D& Graph Databases: GRAPH
- 7. BASİT ÇİZGE (SIMPLE GRAPH) • Düğümler ve onları birbirine bağlayan ilişkiler (yönsüz) a simple graph
- 8. YÖNLÜ ÇİZGE (DIRECTED GRAPH) • Her ilişkinin bir yönü vardır ya da her ilişkinin başlangıç ve bitiş düğümü vardır. directed graph
- 9. NİTELİK ÇİZGESİ (PROPERTY GRAPH) • Düğümlerin nitelikleri var (anahtar, değer) • İlişkilerin bir tipi var ve her zaman yönleri var • İlişkilerinden değerleri olabilir
- 11. JOIN VS GRAPH TRAVERSAL
- 12. JOIN VS GRAPH TRAVERSAL
- 13. JOIN VS GRAPH TRAVERSAL
- 14. İLİŞKİSEL VS ÇİZGE • Kullanıcının arkadaşlarının arkadaşları (derinlik = 2) • 1.000.000 kayıttan, 1.000 kullanıcı için (saniye) Derinlik Süre - İlişkisel Süre – Çizge 2 0.016 0.010 3 30.267 0.168 4 1.543.505 1.359 5 1 saati geçkin 2.132 http://www.neotechnology.com/how-much-faster-is-a-graph-database-really/
- 15. NEDEN ? • Veritabanı performansı, her zaman aslında çizgenin belli bir kısmı ile ilgili olduğundan, görece sabit kalıyor. • Sabit sorgu zamanı
- 16. NEDEN ? • İlişkiler arası ilerlemek kolay ve hızlı
- 17. NEDEN ? • Beyaz tahta dostu (anlatması, çizmesi kolay)
- 18. NEDEN ? • Sonradan yeni tür ilişkiler ve düğümler kolaylıkla eklenebilir • Örn : Sosyal medyadan alınacak veri, her mecrada farklı yapıda
- 19. ÖRNEĞİN – TAVSİYE SİSTEMİ APP: Collaborative filtering• Bunu alan bunu alabilir mi ? (Amazon,vs…)
- 20. ÖRNEĞİN – FACEBOOK GRAPH SEARCH
- 21. ÖRNEĞİN – KARGO
- 22. ÖRNEĞİN - FRAUD User ID Cookie ID
- 23. ÜÜ
- 24. GÖRSEL ARAÇLAR
- 25. SON OLARAK • İlişkisel veritabanı yerine geçen bir çözüm değildir !
- 26. SON OLARAK • Veriniz ilişkilerden oluşuyor ise, bu bir çizge olabilir !