Innholdsfortegnelse:
Betydningen av big data har økt. For å få mest mulig ut av dataene, trenger imidlertid selskaper å være i stand til å finne handlingsrike innblikk i det. For å finne kraftig innsikt, må det være både dype spørsmål og god analyse av dataene som returneres. Tradisjonelle SQL-spørsmål har begrensninger når det gjelder komplekse, flerlagsspørsmål, og som begrenser et firmas mål om å hente inn betydningsfulle data.
| Webinar: Kunsten om synlighet: Aktivering av ledelse av flere plattformer Registrer her |
Grafdatabaser har gjort det mulig for selskaper å starte komplekse, flerlagsspørsmål som kan besvares umiddelbart, mens tradisjonelle SQL-databaser vil synes det er ekstremt vanskelig å svare på slike spørsmål. Komplekse spørsmål returnerer enestående og verdifull innsikt. Grafidatabaser brukes i mange bransjer som sosiale medier, helsevesen og online datering. Grafikerdatabasen, ser det ut til, gir en ny måte å se på data på.
Hva er en grafdatabase?
En grafdatabase brukes til å lagre informasjon om forskjellige enheter, kartfeste forhold på tvers av enheter og spørreforhold mellom enheter. I denne sammenhengen kan enheter være mange ting som mennesker, selskaper, dyr og biler. En enhet kan ha et spesifikt forhold til en annen enhet. For eksempel er Martin, en enhet, en venn av Jim, en annen enhet. Martin kan eie en BMW-bil. I begge eksemplene er Martin, Jim og BMW enhetene med spesifikke forhold mellom seg. "Martin er en venn av Jim" betyr at vennskap er forholdet mellom de to enhetene. Tilsvarende betyr at "Martin eier en BMW" eierskap er forholdet mellom Martin og hans BMW. I grafdatabaseparlance er forhold kjent som kanter. Forholdene er vist i form av en graf, og derfor er konseptet kjent som en grafdatabase. (Hvis du vil lære mer om grafidatabaser, kan du se Hvordan diagramdatabaser bringer nettverk til data.)
