Graph-Datenbank vs. Relationale Datenbank: Welche gewinnt?

Daten bleiben eine unschätzbare Ressource. Wenn sie richtig verarbeitet werden, treiben sie kluge Geschäftsentscheidungen an. Wie Sie Daten speichern, hat viel damit zu tun, wie Sie sie weiterverarbeiten können.

Datenbanken sind nützlich, wenn Sie Informationen speichern müssen, die Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Verschiedene Arten von Datenbanken, wie Graphdatenbanken, Vektordatenbanken und relationale Datenbanken, haben spezifische Zwecke und Anwendungsfälle.

In diesem Artikel helfen wir Ihnen, den Unterschied zwischen Graphdatenbanken und relationalen Datenbanken zu verstehen, einschließlich ihrer Unterschiede.

Graphdatenbank: ein Überblick

Eine Graphdatenbank ist eine NoSQL-Datenbank, die Informationen als Netzwerkgraph speichert. Sie hat vier Komponenten.

• Knoten, auch als Vertices bezeichnet, bilden die Haupteinheiten eines Graphen.
• Beziehungen sind die Verbindungen zwischen diesen Einheiten. Sie werden Kanten oder Links genannt.
• Labels sind Attribute, die ähnliche Knoten zusammenfassen.
• Eigenschaften sind Schlüssel-Wert-Paare, die innerhalb dieser Beziehungen oder Knoten gespeichert sind.

Graphdatenbanken verarbeiten Daten mit komplizierten Beziehungen geschickter als relationale Datenbanken und sind daher ideal für eine Vielzahl von Anwendungen.

Das flexible Format einer Graphdatenbank ermöglicht es ihr, besser als eine relationale Datenbank zu arbeiten. Sie verwendet indexfreie Adjazenz, was bedeutet, dass jeder Netzwerkknoten Zeiger auf verwandte Knoten enthält.

Infolgedessen bietet der Knoten Zugang zu umfangreichen Indizes, sodass die Leistung je nach Anzahl der Traversal-Beziehungen verbessert wird.

Anwendungen von Graphdatenbanken

Graphdatenbanken generieren und abfragen Daten mit komplexen Beziehungen und zeigen ihren Wert in den folgenden Anwendungsfällen.

Betrugserkennung

Im Falle von Kreditkartenbetrug heben Graphdatenbanken gemeinsame Kennungen wie Sozialversicherungsnummern oder Adressen hervor, die mit der betroffenen Karte verbunden sind. Diese als Link-Analyse bekannte Technik funktioniert, indem Knoten und Kanten innerhalb eines Netzwerks bewertet werden.

Empfehlungsmaschinen

Die Graphdatenbank eignet sich hervorragend für Anwendungen, die Vorschläge machen. Es ist möglich, Graph-Links zwischen Datentypen wie Kundeninteressen, Freunden und Kaufhistorie zu speichern.

Sie können eine weit verbreitete Graphdatenbank einrichten, um Benutzern Produkte zu empfehlen, basierend darauf, welche Produkte von Personen mit ähnlichen Interessen und Kaufhistorien gekauft wurden.

Diese Empfehlungskapazitäten machen Graphdatenbanken nützlich im E-Commerce und auf sozialen Netzwerkplattformen.

Routenoptimierung

Die Routenoptimierung untersucht einen Datensatz und bestimmt die Werte, die am besten zu einem bestimmten Szenario passen. Verwenden Sie beispielsweise eine Graphdatenbank, um:

• Den schnellsten Weg von Punkt A nach B auf einer Karte zu finden, unter Berücksichtigung aller möglichen Wege.
• Verschiedene Verfügbarkeiten, Standorte und Fähigkeiten zu analysieren, um den besten Mitarbeiter für eine bestimmte Schicht auszuwählen.
• Die am besten geeigneten Maschinen für den Betrieb zu bestellen, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Kosten und Lebensdauer der Ausrüstung.

Mustererkennung

Graphdatenbanken identifizieren komplizierte Wechselbeziehungen und verborgene Muster in Daten. Um ein Beispiel zu geben: Eine Social-Media-Plattform könnte Graphdatenbanken verwenden, um zwischen Bots und legitimen Konten zu unterscheiden.

Wann sollte man eine Graphdatenbank verwenden

Antworten auf diese Fragen helfen Ihnen zu verstehen, ob eine Graphdatenbank die richtige Wahl für Sie ist.

• Planen Sie, komplexe, miteinander verbundene Daten zu analysieren? Wenn ja, ist eine Graphdatenbank eine geeignete Option.
• Arbeiten Sie mit einem Datenmodell mit einem strengen Schema? Wenn ja, ist es besser, eine relationale Datenbank zu verwenden.
• Haben Sie pfadbasierte Abfragen? Wenn ja, verwenden Sie Graphdatenbanken.
• Was ist wichtiger: Leistung oder massive Datensätze? Wenn Letzteres, verwenden Sie Graphen.
• Müssen Sie vollständige ACID-Transaktionen durchführen? Wenn ja, wählen Sie relationale Datenbanken.
• Verwenden Sie das Create, Read, Update, and Delete (CRUD)-Muster beim Zugriff auf die Datenbank? Eine relationale Datenbank reicht aus, wenn dies der Fall ist.

Beispiele für Graphdatenbanken

Hier sind einige beliebte Beispiele für Graphdatenbanken:

• Neo4j: Eine weit verbreitete, Open-Source-Graphdatenbank, bekannt für ihre leistungsstarke Abfragesprache Cypher. Sie eignet sich gut für eine Vielzahl von Anwendungen, einschließlich sozialer Netzwerke, Empfehlungssysteme, Betrugserkennung und Wissensgraphen.   
• Amazon Neptune: Ein vollständig verwalteter Graphdatenbankdienst, der von Amazon Web Services (AWS) angeboten wird. Er ist für hochleistungsfähige Graph-Workloads konzipiert und optimiert für die Verarbeitung von groß angelegten Graph-Datensätzen.   
• Dgraph: Eine verteilte Graphdatenbank, die einen einzigartigen Ansatz für Datenmodellierung und Abfragen bietet. Sie ist für hoch skalierbare und leistungsstarke Graphanwendungen konzipiert.   
• ArangoDB: Eine Multi-Model-Datenbank, die Dokumente, Graphen und Schlüssel-Wert-Paare unterstützt. Sie bietet eine einheitliche Abfragesprache (AQL), um alle Datenmodelle abzufragen.

Relationale Datenbanken: ein Überblick

Eine relationale Datenbank speichert Daten in Form von Tabellen. Tabellen funktionieren ähnlich wie physische Aktenschränke, da jeder Ordner Informationen zu einem Thema enthält.

Eine relationale Datenbank verbindet Daten gemäß logischen Beziehungen. Da Daten in Tabellen aufgezeichnet werden, hat sie eine logische und einfache Struktur. Zeilen sind eindeutige Datensätze mit Identifikatoren; Spalten identifizieren die Attribute eines Datensatzes. Die Tabellen werden dann durch Beziehungen miteinander verbunden.

Angenommen, Sie möchten alle Käufer sammeln, die in einer bestimmten Stadt leben. Sie beginnen mit Ihrer "Kunden"-Tabelle. Dann gehen Sie zu Ihrer "Städte"-Tabelle und suchen nach der Stadt, die Sie interessiert. Schließlich kombinieren Sie die beiden Tabellen, um alle Kunden zu finden, die in dieser Stadt wohnen.

Warum brauchen Sie relationale Datenbanken?

Relationale Datenbanken sind entscheidend für Anwendungen, die eine strukturierte Datenspeicherung und transaktionale Integrität benötigen. Sie sind geeignet für:

• Umgang mit strukturierten Daten. Relationale Datenbanken sind nützlich in Situationen, in denen die Datenstruktur gut definiert und starr ist. Wenn Daten korrekt in Tabellen mit festgelegten Spalten und Beziehungen strukturiert sind, ist eine relationale Datenbank die beste Wahl für Analysen.
• Sicherstellung von Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit (ACID)-Konformität. Eine relationale Datenbank ist am besten geeignet, wenn Ihre Anwendung eine robuste ACID-Konformität erfordert, um die Datenintegrität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen wie Finanzsysteme und medizinische Aufzeichnungen.
• Ein gut definiertes Schema haben. Wenn Ihre Anwendung weniger Datenänderungen erfordert, können relationale Datenbanken diese Änderungen methodisch akzeptieren. Dies ist nützlich in Fällen, in denen die Datenstruktur relativ stabil ist.
• Sicherstellung von Datensicherheit und Zugriffskontrolle. Wenn Datensicherheit und Zugriffskontrolle entscheidend sind, bieten relationale Datenbanken eine solide Grundlage für die Kontrolle von Benutzerrechten und den Schutz sensibler Daten.

Wann sollte man eine relationale Datenbank verwenden

Relationale Datenbanken haben ein standardisiertes Schema. Sie sind eine geeignete Option, wenn:

• Sie mit strukturierten Daten arbeiten.
• Ihre Anwendung komplexe JOIN-Operationen zwischen Tabellen beinhaltet.
• ACID-Konformität und transaktionale Konsistenz von großer Bedeutung sind.
• Datenbeziehungen einfach sind und durch Fremdschlüssel effektiv dargestellt werden können. Ein Fremdschlüssel ist eine Spalte oder eine Gruppe von Spalten in einer Tabelle, die auf Primärschlüsselwerte aus einer anderen Tabelle verweist.

Beispiele für relationale Datenbanken

Hier sind einige der gängigen Beispiele für relationale Datenbanken:

• MySQL: Eine weit verbreitete, Open-Source-Relationale Datenbank, bekannt für ihre Leistung, Zuverlässigkeit und Flexibilität.
• PostgreSQL: Eine leistungsstarke, Open-Source-Relationale Datenbank, die erweiterte Funktionen wie komplexe Datentypen, Volltextsuche und räumliche Datenerweiterungen unterstützt
• MariaDB: Ein Fork von MySQL, bekannt für seine Leistung und Kompatibilität mit MySQL.
• Oracle Database: Eine umfassende Datenbankplattform, die eine Vielzahl von Funktionen bietet, einschließlich hoher Verfügbarkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit.   
• IBM Db2: Eine robuste und skalierbare Datenbankplattform, die häufig in groß angelegten Unternehmensanwendungen verwendet wird.  

Graphdatenbanken vs. relationale Datenbanken: wesentliche Unterschiede

Sowohl Graph- als auch relationale Datenbanken speichern Daten, die in bestimmter Weise miteinander verbunden sind. Sie stellen jedoch die Beziehungen zwischen diesen Informationen auf ganz unterschiedliche Weise dar.

Eine Graphdatenbank organisiert Daten als Netzwerk von Entitäten und Beziehungen. Sie verwendet die mathematische Graphentheorie, um Datenbeziehungen zu speichern und zu bearbeiten. Sie modellieren diese Beziehungen effektiver als relationale Datenbanken und verbessern die Anwendungsleistung erheblich.

Relationale Datenbanken halten Informationen in Tabellen mit Zeilen und Spalten. Im Gegensatz zu Graphdatenbanken neigen sie dazu, bei Operationen mit komplexen Datenbeziehungen ineffizient zu werden, da sie mehrere Datenbankabfragen erfordern.

Hier untersuchen wir die wesentlichen Unterschiede zwischen Graphdatenbanken und relationalen Datenbanken anhand von fünf Aspekten.

• Datenmodell. Relationale Datenbanken speichern Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten, was sie zur besten Option für strukturierte, gut definierte Informationen macht. Sie erschweren die Darstellung von Viele-zu-Viele-Beziehungen.

Im Gegensatz dazu verwenden Graphdatenbanken Knoten und Kanten, um Daten mit flexiblen Beziehungen darzustellen, und zeigen sie so, wie sie in der realen Welt auftreten. Da die Bedeutung von Beziehungen in Graphdatenbanken zunimmt, können Sie Daten natürlicher verbinden.

• Schema-Flexibilität. Relationale Datenbanken erfordern möglicherweise ein festes Schema, das bei der Verarbeitung von dynamischen oder halbstrukturierten Daten starr sein kann.

Eine Graphdatenbank ermöglicht es Ihnen, das Schema zu ändern, während Ihre Datenbank wächst.

• Abfragesprache. Relationale Datenbanken verwenden häufig SQL in ihren Abfragen. SQL ist darauf ausgelegt, mit tabellarischen Daten zu arbeiten und hat eine steile Lernkurve.

Graphdatenbanken verwenden die Cypher-Abfragesprache. Die Syntax und Funktionalität von Cypher machen es geeignet für Abfragen von Viele-zu-Viele-Beziehungen. Denken Sie an Cypher als eine Möglichkeit, die Satzstruktur der englischen Sprache auf Muster in einem Graphen abzubilden, wobei: Substantive normalerweise für Knoten stehen; Verben für Beziehungen; und Adjektive und Adverbien für Eigenschaften.

• Skalierbarkeit. Es ist einfacher, Graphdatenbanken schnell über mehrere Maschinen zu skalieren, um massive Datensätze und hohe Transaktionsvolumina zu bewältigen.

Benutzer können es schwierig finden, mit relationalen Datenbanken effizient zu skalieren. Wenn die Daten wachsen, werden sie stärker verteilt, was die Struktur stört. Die Verwendung mehrerer Server beeinträchtigt die Datenbankleistung und wirkt sich auf die Anwendungsreaktionszeit und Verfügbarkeit aus.

• Komplexität. Relationale Datenbanken haben Datenmodelle, die die Einrichtung und Wartung vereinfachen.

Obwohl das Erstellen und Abfragen von Graphdatenbanken komplexer werden kann, arbeiten sie schneller mit komplexen, beziehungsbasierten Daten. Schlechte Graphabfragen können jedoch die Leistung beeinträchtigen, wenn Sie nicht vorsichtig sind. Graphdatenbanken können Ihr Team durch eine Lernkurve führen, da sie sich noch entwickeln.

Graphdatenbank vs. relationale Datenbank: Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Was ist der Unterschied zwischen einer Relation und einem Graphen?

Relation (in relationalen Datenbanken) ist eine Tabelle mit Zeilen und Spalten, die eine Menge von Tupeln darstellt. Beziehungen zwischen Daten werden durch Fremdschlüssel definiert. Ein Graph hingegen ist eine Sammlung von Knoten (Entitäten), die durch Kanten (Beziehungen) verbunden sind. Graphen sind flexibler und können komplexe und dynamische Beziehungen darstellen.

Ist SQL eine Graphdatenbank?

Nein, SQL (Structured Query Language) ist die Standardsprache für Abfragen und Manipulation von Daten in relationalen Datenbanken.

Ist MongoDB eine Graphdatenbank?

Nein, MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank. Während sie Dokumente mit eingebetteten Beziehungen speichern und abfragen kann, ist sie nicht speziell dafür ausgelegt, komplexe Graphstrukturen und Traversierungen effizient zu handhaben.

Ist PostgreSQL eine Graphdatenbank?

Nein, PostgreSQL ist eine leistungsstarke relationale Datenbank. Während sie verwendet werden kann, um einige graphähnliche Strukturen zu modellieren, ist sie nicht so effizient oder optimiert für Graphtraversierungen wie dedizierte Graphdatenbanken.

Die perfekte Wahl treffen

Die Wahl zwischen einer Graph- und einer relationalen Datenbank hängt von Ihren Anforderungen und Anwendungsfällen ab. Bewerten Sie den Zweck, für den Sie die Datenbank verwenden möchten. Wenn es sich um einen Anwendungsfall handelt, bei dem die Beziehungen zwischen Daten wichtiger sind, wie in sozialen Netzwerken oder Produktempfehlungen, wählen Sie Graphdatenbanken.

Andererseits, wenn Ihre Daten strukturierter sind, unterstützt Sie eine relationale Datenbank problemlos.

Erfahren Sie mehr über relationale Datenbanken und verstehen Sie, warum Datenbankingenieure gerne mit ihnen arbeiten.