Grafik ile İlişkisel Veritabanları - Veritabanları Arasındaki Fark

Grafik ve ilişkisel veritabanı arasındaki fark nedir?

Hem grafik veri tabanları hem de ilişkisel veri tabanları, ilgili veri öğelerini ilişkilerle birlikte depolar ancak veri ilişkilerini birbirinden çok farklı şekilde temsil ederler. İlişkisel veritabanları verileri satır ve sütunlarla tablo biçiminde depolar. Ayrıca tüm veriler tablolarda depolanır ve veriler arasındaki ilişkiler, orijinal tabloya dönük temsil edilen başvurular (diğer adıyla yabancı anahtarlar) olarak depolanır. Çalışma zamanında, ilişkisel bir veri tabanı bu başvuruları açıkça çözümlemek için JOIN ifadelerini kullanır. Çoğu ilişkisel veri tabanı bunu belirli ölçeklerde verimli bir şekilde yapabilse de bu türden çok sayıda veya bilinmeyen sayıda başvurunun işlenmesi gerektiğinde, örneğin bilinmeyen sayıda bağlantı aracılığıyla ilişkiyi bulmak istediğinizde veya örneğin bir sosyal ağda iki kişinin nasıl ilişkili olduğunu bulmak istediğinizde bu işlemler verimsiz hale gelir.

Buna karşılık bir grafik veritabanı, verileri varlıklar ve ilişkiler ağı olarak depolar. Grafik veri tabanları, verileri başvuru olarak depolamak yerine hem varlık hem de ilişki verilerini açıkça depolar. Çalışma zamanında bir grafik veri tabanı, varlıklar ve ilişkiler üzerinde işlemleri verimli bir şekilde gerçekleştirmek için matematiksel grafik teorisinden yararlanır. Varlıklar arasındaki ilişkiler açıkça depolandığından, hesaplanan grafik veri tabanları, karmaşık veri ara bağlantılarına sahip kullanım durumları için sorgulama ve bellek yönetiminde daha verimlidir, bu da uygulama performansını önemli ölçüde artırabilir.

İlişkisel veritabanları hakkında bilgi edinin »
Grafik veri tabanları hakkında bilgi edinin

Veri modeli: grafik veritabanı ve ilişkisel veritabanı

Hem grafik hem de ilişkisel veritabanları bilgileri depolar ve veriler arasındaki ilişkileri temsil eder. Bununla birlikte, ilişkisel model, veri varlıklarına öncelik verirken grafik modeli varlıklar arasındaki ilişkilere öncelik verir.

İlişkisel veritabanı modeli

İlişkisel veritabanı, bilgileri satırlar ve sütunlar halinde düzenleyen veri tablolarını kullanır. Sütunlar veri varlığının belirli özniteliklerini tutarken, satırlar ayrı ayrı veri kayıtlarını temsil eder.

İlişkisel veritabanlarının sabit şeması, tablolar arasındaki ilişkileri birincil ve yabancı anahtarlarla önceden belirlemenizi gerektirir.

Örnek

Birbirleriyle arkadaş olabilecek müşteri profilleri içeren bir sosyal medya uygulamasını düşünün. Tipik bir model, verileri modellemek için iki tabloya ihtiyaç duyar.
Müşteri tablosu şöyle görünebilir:

Kimlik	Ad	Konum
C1	Alejandro	ABD
C2	Ana	ABD
C3	Kwaku	ABD
C4	Pat	ABD

Arkadaşlar tablosu şöyle görünebilir:

Müşteri Kimliği	Arkadaş Kimliği
C1	C2
C1	C3
C2	C4
C2	C1
C3	C1
C3	C4

Sorgu sırasında, "Alejandro'nun arkadaşlarının adları neler?" gibi bir soruyu cevaplamak istemeniz halinde veri tabanı altyapısı önce Müşteri tablosundaki Alejandro satırını bulacaktır.

Kimlik	Ad	Konum
C1	Alejandro	ABD

Altyapı daha sonra Alejandro'nun kimliğini kullanarak Alejandro için arkadaşlar tablosundaki tüm satırların bir birleşimini oluşturacaktır

Kimlik	Ad	Konum	Müşteri Kimliği	Arkadaş Kimliği
C1	Alejandro	ABD	C1	C2
C1	Alejandro	ABD	C1	C3

Şimdi, altyapı her satır için her Arkadaş Kimliği için Müşteri tablosuna geri dönen bir birleşim oluşturacaktır

Kimlik	Ad	Konum	Müşteri Kimliği	Arkadaş Kimliği	Kimlik	Ad	Konum
C1	Alejandro	ABD	C1	C2	C2	Ana	ABD
C1	Alejandro	ABD	C1	C3	C3	Kwaku	ABD

Sonunda altyapı onun arkadaşların adlarını döndürür.

Ad

Ana

Kwaku

Gördüğümüz gibi, ilişkisel verilerimizdeki bağlantıları kullandıkça, almak istediğimiz bilgileri temsil etmek için büyük bir veri yapısı oluştururuz. İlişkisel veri tabanlarında bu yapıların etkisini en aza indirmeye yönelik optimizasyonlar bulunurken, birleştirme sayısı arttıkça gerekli veri miktarı önemli ölçüde artmakta, bu da performansı azaltmakta ve bellek kullanımını artırmaktadır.

Grafik veritabanı modeli

Öte yandan, bir grafik veri tabanı verileri temsil etmek için öznitelikler, ilişkiler ve nesneler içeren bir grafik yapısı kullanır. Düğümler nesnelerdir, uçlar bu düğümler arasındaki ilişkiyi gösterir ve özellikler ise düğümlerin ve uçların özniteliklerini tanımlar. Bu dinamik yapı, bir grafik veritabanını bağlı verilerin temsili için kullanışlı kılmaktadır. İlişkiler ve veri türleri konusunda daha fazla esneklik sunar.

Örnek

Yukarıdaki ile aynı örnek sosyal ağ verileri kullanıldığında grafik veri tabanımız verileri, her biri 4 özellik ve 2 uç içeren 3 düğüm kullanarak depolayacaktır.

Şimdi, bir grafik veri tabanının "Alejandro'nun arkadaşlarının adları neler?" sorusunu nasıl işleyeceğine bakalım.

İlk olarak, Alejandro'yu temsil eden Müşteri düğümümüzü ararız (aşağıda vurgulanmıştır).

Daha sonra, geçiş yapacağız ya da arkadaşlar uçlarından geçeceğiz. Bir grafik veri tabanında geçiş yapmak, ilişkisel bir veri tabanında JOIN işlemini gerçekleştirmeye benzerdir ancak tek fark olarak, açıkça istenmediği sürece, sorgudaki önceki bilgiler tutulmaz. Aşağıdaki örneğimizde, sadece iki arkadaş ucu bellekte tutulmaktadır.

Üçüncü adımda, bitişik düğümlere doğru geçişimize devam ediyoruz.

Sonunda altyapı onun arkadaşların adlarını döndürür.

Ad

Ana

Kwaku

Gördüğümüz gibi, her iki altyapı da aynı bilgiyi döndürebilme yeteneğine sahip ancak birçok bağlantıyı geçerken, ilişkilerin bir grafik veri tabanında açık şekilde depolanması, bu isteğin daha verimli bir şekilde işlemesini sağlamaktadır. Bu avantaj burada gösterilen gibi basit sorgular için büyük önem taşımıyor olsa da bu optimizasyon, grafik sorgu dillerinin yapısı ile bir araya geldiğinde, bu tür çok sayıda veya bilinmeyen sayıda ilişki geçişleri gerektiren soruların işlenmesinde karmaşıklığı ve bellek kullanımını önemli ölçüde azaltabilir.

Önemli farklar: grafik veritabanı ve ilişkisel veritabanı

İlişkisel ve grafik veritabanları, farklılık gösteren veri modellerinin ötesinde bunları işlev ve fayda açısından birbirinden ayrı kılan birçok farklılığa sahiptir.

Sorgulama

Grafik veri tabanları, bağlı verileri hızlı bir şekilde bulmak ve almak için optimize edilmiş özel sorgu dillerini kullanır. TinkerPop Gremlin, openCypher ve SPARQL gibi bu diller, özyinelemeli veri erişimi, yol bulma ve grafik algoritmaları gibi işlemler için gerekenler dahil karmaşık veri ara bağlantılarından yararlanan sorgular yazmayı basitleştirmek için amaca yönelik olarak oluşturulmuştur.

Buna karşılık, ilişkisel veritabanları verileri almak ve işlemek için SQL kullanır. SQL ile kullanıcılar tablolarda SELECT, INSERT, UPDATE ve DELETE gibi çeşitli türlerde sorgular gerçekleştirebilir. İlişkisel veritabanları, tablolar arasında iyi tanımlanmış ilişkileri bulunan yapılandırılmış verileri işleme konusunda mükemmeldir. Birden fazla tablo genelinde karmaşık filtreleme, toplama ve birleştirmeler gerçekleştirmede son derece etkilidirler.

Performans

Grafik veri tabanları hem nesneleri hem de ilişkileri veri olarak depolar ve ilgili varlıklar arasında verimli bir şekilde geçiş yapmak için dizinleri kullanır. Grafik veri tabanları ilişkileri veri olarak depoladığından, veri tabanı bu bağlantıları dinamik olarak hesaplamaya gerek kalmadan varlıklar arasında hızla gezinebilir. Düğümler arasındaki doğrudan bağlantı anında erişime izin verir, böylece ilişkileri hızla sorgulayabilir ve izleyebilirsiniz. Bu özellikler grafik veritabanlarını oldukça verimli kılmaktadır.

Alternatif olarak, ilişkisel veri tabanları varlıklar arasındaki ilişkileri belirlemek için dizin aramalarını ve dinamik olarak hesaplanan birleşmeleri kullanır. Birden fazla tabloyu birleştirebilirsiniz ancak sistemin daha fazla veri üzerinde daha büyük dizinleri taraması gerekeceği için bu zaman alan bir işlemdir. Bu nedenle, ilişkisel bir veri tabanı, gerekli verileri almak için çok sayıda bağlantının gerekli olduğu kullanım örnekleri için grafik veri tabanıyla aynı performansı sunmaz.

Kullanım kolaylığı

Grafik veritabanları ilişki odaklıdır. Bu da bağlı verileri kullanırken bu veritabanlarıyla birlikte çalışmanızı kolaylaştırır. Bu veritabanları, birden fazla ilişki içeren yolların üzerinden geçtiğiniz çok noktalı sorgular konusunda mükemmeldir. Ayrıca, birbirine bağlı verileri araştıran sorguları basit, grafiğe özgü bir söz dizimi ile ifade etmek için SPARQL, Gremlin veya openCypher gibi grafik sorgu dillerini de kullanabilirsiniz.

İlişkisel veritabanları, çok noktalı sorguları yönettiğiniz sırada yapay gelebilecek SQL'i kullanır. Bir sorgu birden fazla birleşme içeriyorsa ve iç içe geçmiş alt sorgulara yayılıyorsa SQL yazmak zorlaşır. Dikkatli olmazsanız bu sorgu, okunması ve sürdürülmesi zor hacimli sorgulara kolayca dönüşebilir.

Bununla birlikte, ilişkisel veritabanları çeşitli kullanım örnekleri için olgun ve popüler seçenektir. Sisteminizi optimize etmek için erişebileceğiniz çeşitli araçlar ve kaynakların yanı sıra topluluk desteği bulunur.

Kullanım zamanı: grafik veritabanı ve ilişkisel veritabanı

Grafik ve ilişkisel veritabanlarının birçok etkili kullanım örneği vardır. Farklı veri modellerine ve birkaç temel ayrıma sahip oldukları için birbirlerinden farklı alanlarda ön plana çıkarlar.

Grafik veritabanı

Grafik veritabanları, verilerde dinamik değişikliklere ve uyarlamalara izin veren esnek bir şema sağlar. Odak noktasında veri ilişkilerinin bulunması nedeniyle, bu veritabanları analizler, anlamsal aramalar veya öneri altyapılarında yararlı olurlar. Bir grafik veritabanı şu senaryolarda daha iyi seçimdir:

Sosyal ağlardaki gibi karmaşık ilişkilere sahip veriler, dolandırıcılık algılama, bilgi grafikleri, güvenlik grafikleri veya kişiselleştirilmiş öneri altyapıları ile birlikte çalışıyorsunuz
Veritabanı yapısının geri kalanını bozmadan uçları, düğümleri ve özellikleri değiştirebileceğiniz için değişip gelişen bir şemaya ihtiyacınız var
Birbirine bağlı verilerle çalışıyorsunuz ve ilişkiler arasında çok sayıda veya bilinmeyen sayıda atlama yapmanız gerekiyor (arkadaşın arkadaşı türü sorgular)

Grafik veritabanları esnek, ölçeklenebilir ve dinamik bir yapıya sahiptir ve veriler arasındaki ilişkileri göstermede son derece başarılıdır.

İlişkisel veritabanı

İlişkisel veritabanları, veri bütünlüğü için büyük destek sağlayan yapılandırılmış bir şema sunar. Bir ilişkisel veritabanı şu senaryolarda daha iyi bir seçimdir:

Finansal işlemlerde olduğu gibi ACID uygunluğuna ve yüksek düzeyde veri bütünlüğü ve tutarlılığına ihtiyacınız var
Kurumsal kaynak yönetiminde olduğu gibi tablosal veri modeline tam uyum gösteren yüksek düzeyde yapılandırılmış verilerle çalışıyorsunuz
Verilerinizin sınırlı ilişkileri var

Farklılıkların özeti: ilişkisel veritabanı ve grafik veritabanı

	İlişkisel Veritabanları	Grafik Veritabanları
Model	Satırlar ve sütunlar içeren tablo.	Düğümler ve uçlar olarak temsil edilen verilerle birbirine bağlı düğümler
Operasyon	Oluşturma, okuma, güncelleme ve silme (CRUD) gibi SQL işlemleri.	İşlemler, CRUD ve grafik geçiş işlemlerini içerir
Performans	İlişkisel veritabanları, performansı yavaşlatabilecek ilişkilerin üzerinden geçerken karmaşık sorgularla karşılaşır.	Bir grafik veri tabanı, bağlı veriler arasındaki ilişkileri temsil etmede ve sorgulama konusunda üstün performans gösterir.
Kullanım Kolaylığı	İlişkisel veritabanları, büyük veri kümeleri ve yapılandırılmış verilerle iyi çalışır. Çok noktalı sorgular söz konusu olduğunda zorlanırlar.	İlişki odaklı verilerle uğraşılırken grafik veritabanının kullanımı kolaydır. Bir grafik sorgu dili kullanarak, birden çok nokta verisini hızla sorgulayabilirsiniz.

AWS, ilişkisel ve grafik veritabanı gereksinimleriniz konusunda nasıl yardımcı olabilir?

Amazon Web Services (AWS) hem ilişkisel hem de grafik veritabanı kullanım örnekleri için çözümlere sahiptir.

İlişkisel Veritabanları

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), bulutta ilişkisel veri tabanı kurmayı, çalıştırmayı ve ölçeklendirmeyi kolaylaştıran bir yönetilen hizmettir. Uygun maliyetli ve yeniden boyutlandırılabilen kapasite sağlamasının yanı sıra zaman alan veri tabanı yönetim görevlerini idare eder. Amazon RDS, aşağıdakiler gibi çeşitli veritabanı motorlarını destekler:

Amazon Aurora, büyük ölçekte performans ve yüksek erişilebilirliğin yanı sıra tamamen açık kaynak MySQL ve PostgreSQL uyumlu sürümler sunan modern bir ilişkisel veri tabanı hizmetidir. Aurora, onda bir maliyetle ticari veritabanı düzeyinde güvenlik, erişilebilirlik ve güvenilirlik sağlamanın yanı sıra donanım tedariki, veritabanı kurulumu, düzeltme eki uygulama ve yedekleme gibi zaman alan yönetim görevlerini otomatikleştiren, tam olarak yönetilen bir hizmettir.

Grafik Veritabanları

Amazon Neptune, amaca yönelik ve yüksek performanslı bir grafik veri tabanı altyapısıdır. Milyarlarca ilişkiyi depolamak ve grafiği milisaniyelik gecikmeyle sorgulamak için optimize edilmiştir.
Neptune, popüler grafik modelleri olan özellik grafiğini ve W3C'nin Resource Description Framework'ünü (RDF) destekler. Ayrıca Gremlin ve SPARQL gibi sorgu dillerini de destekler. Böylece yüksek düzeyde bağlı veri kümelerinde gezinen sorgular oluşturabilirsiniz.
Neptune çeşitli özellikler sunar:

Okuma replikaları, zaman içinde nokta kurtarma, sürekli yedekleme ve Erişilebilirlik Alanları arasında çoğaltma özelliklerine sahip olup yüksek oranda erişilebilirdir.
Bekleme sırasında şifreleme desteği ile güvenlidir.
Tam olarak yönetilir. Böylece artık donanım tedariki, yazılımlara düzeltme eki uygulama, kurulum, yapılandırma veya yedekleme gibi veritabanı yönetimi görevleri konusunda endişe etmeniz gerekmez.

Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de grafik ve ilişkisel veri tabanlarını kullanmaya başlayın.

Grafik Veritabanı ve İlişkisel Veritabanı Arasındaki Fark Nedir?

Grafik ve ilişkisel veritabanı arasındaki fark nedir?