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圖數(shù)據(jù)庫(kù)何時(shí)并不適用?到底什么時(shí)候適合用圖呢?

工程師鄧生 ? 來(lái)源:TigerGraph ? 作者:TigerGraph ? 2022-09-07 14:49 ? 次閱讀
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將圖作為解決方案深入探索之前,需先評(píng)估圖是否適合您的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。

“我該用哪項(xiàng)技術(shù)?”這個(gè)棘手的問(wèn)題一直困擾著開(kāi)發(fā)者。技術(shù)的選擇,需要經(jīng)過(guò)數(shù)天的思考和分析,您得在日益增長(zhǎng)的選項(xiàng)中確定哪些最符合需求,做好數(shù)量和需求管理,制定長(zhǎng)期戰(zhàn)略計(jì)劃,簡(jiǎn)化或減少支持,并得到同事的認(rèn)可和管理層的批準(zhǔn)。

實(shí)際情況卻復(fù)雜得多。認(rèn)可度的高低、現(xiàn)有技術(shù)條件的限制和開(kāi)發(fā)人員知識(shí)水平的不足,可能都會(huì)讓決策的過(guò)程更加復(fù)雜。例如,投資未知或全新的解決方案意味著要付出學(xué)習(xí)成本。

如果您正在研究圖數(shù)據(jù)庫(kù),可能會(huì)驚嘆它處理復(fù)雜事物的能力和數(shù)據(jù)交互的簡(jiǎn)易性,或許還會(huì)被漂亮的可視化效果圖和快如閃電的查詢功能所震撼。因此,為了學(xué)習(xí)新事物,就會(huì)想要開(kāi)始嘗試圖數(shù)據(jù)庫(kù)。

但要如何確定圖是適合您業(yè)務(wù)或技術(shù)需求的解決方案呢?需要進(jìn)行什么樣的調(diào)查才能確定其價(jià)值?是什么讓圖數(shù)據(jù)庫(kù)從一眾的解決方案中脫穎而出?

關(guān)于應(yīng)用圖的好處,相信大家已經(jīng)看了很多內(nèi)容了。本文將不做贅述,而是將重點(diǎn)介紹一些應(yīng)用場(chǎng)景,幫您了解什么情況下不適合用圖數(shù)據(jù)庫(kù)。這些不是嚴(yán)格的準(zhǔn)則,但可以在您將圖作為解決方案深入探索之前,幫助您判斷圖與您的用例是否合適。

自我評(píng)估 .

您是否期望圖數(shù)據(jù)庫(kù)能解決所有問(wèn)題?

作為開(kāi)發(fā)人員(或其他頭銜)總是想嘗試新的解決方案,并選擇這樣的解決方案并將其應(yīng)用于下一個(gè)出現(xiàn)的項(xiàng)目。大多數(shù)開(kāi)發(fā)人員都明白不能這樣做,但現(xiàn)實(shí)情況是,項(xiàng)目截止日期和緊迫感往往會(huì)迫使他們妥協(xié)。

為了改變這種心態(tài),我們需要在評(píng)估各類解決方案之前回答這兩個(gè)問(wèn)題:我們使用這項(xiàng)技術(shù)的動(dòng)機(jī)是什么?它有何與眾不同之處?因此,我們要提出可能的解決方案并深入研究,從而了解每種方案的優(yōu)缺點(diǎn)。如此一來(lái),他人的建議可以補(bǔ)充我們沒(méi)想到的地方,或是剔除不符合要求的選項(xiàng)。

場(chǎng)景評(píng)估 .

圖數(shù)據(jù)庫(kù)何時(shí)并不適用?

我們都希望我們的產(chǎn)品可以普遍適用,但世上沒(méi)有任何東西能普適萬(wàn)物。因?yàn)楠?dú)特的想法、人、問(wèn)題和技術(shù)實(shí)在是太多了(這其實(shí)是件好事!)。您對(duì)一款產(chǎn)品的大部分了解可能來(lái)自該公司本身,他們通常致力于宣傳自己積極和出色的一面。

如果您的用例符合以下的任何一個(gè)場(chǎng)景,那您就要避免將錯(cuò)誤的工具用于不合適的場(chǎng)景。但是,如果您的用例不符合以下所有場(chǎng)景,那圖對(duì)您來(lái)說(shuō)或許是絕佳選擇。雖然這個(gè)場(chǎng)景清單不算全面,但它涵蓋了最常見(jiàn)和最容易辨認(rèn)的情況。

1

數(shù)據(jù)互不關(guān)聯(lián),

數(shù)據(jù)間的關(guān)系無(wú)足輕重

如果交易數(shù)據(jù)與其他交易、人員等方面的關(guān)系無(wú)關(guān)緊要,那么圖可能不是合適的解決方案。因?yàn)樵谀承┣闆r下,只需使用技術(shù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)即可,分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和意義并不重要。

若是該交易只具備“只寫(xiě)”屬性,且無(wú)需SQL 連接語(yǔ)句的簡(jiǎn)單查詢,那么這就說(shuō)明您的情況可能不適合圖數(shù)據(jù)庫(kù)。您的查詢可能更依賴于順序索引數(shù)據(jù)(下一個(gè)數(shù)據(jù)緊靠上一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)),而不是關(guān)系索引數(shù)據(jù)(存儲(chǔ)在與其相關(guān)的最鄰近的數(shù)據(jù)旁)。

若只需搜索單個(gè)數(shù)據(jù)片段或項(xiàng)目列表,那么最好另尋他法,因?yàn)闊o(wú)需知曉數(shù)據(jù)環(huán)境??傮w而言,圖解決方案專注于從高度互接的數(shù)據(jù)中獲取最大價(jià)值,查詢搜索潛在的各類關(guān)聯(lián)(如果這些關(guān)聯(lián)還未建立)。如果您的場(chǎng)景不具備這些特性,其他技術(shù)或許更合適。

2

需要優(yōu)化數(shù)據(jù)寫(xiě)入與存儲(chǔ),

而不是讀取或查詢

雖然上面提到了這一點(diǎn),但我想著重強(qiáng)調(diào)一下。如果用例只需將數(shù)據(jù)寫(xiě)入存儲(chǔ)庫(kù)而無(wú)需分析數(shù)據(jù)結(jié)果,那么圖可能無(wú)法解決問(wèn)題。圖數(shù)據(jù)庫(kù)旨在快速遍歷存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)并在幾毫秒內(nèi)檢索結(jié)果。如果用例無(wú)需使用圖的這一優(yōu)勢(shì),那么您可以尋找其他解決方案。

3

核心數(shù)據(jù)模型不變,

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)固化或被表格化

如果您正在收集一組恒定不變的數(shù)據(jù),那么圖可能不是最佳的解決方案。圖非常適用于存儲(chǔ)多種元素類型,可以輕松適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。

舉個(gè)例子,您需要追蹤來(lái)電客戶人數(shù)。那么您只需在客戶信息表中存儲(chǔ)客戶ID、姓名和電話號(hào)碼。此外無(wú)需其他信息,表格上的列不會(huì)更改,因此每個(gè)咨詢的客戶都有其特有的 ID、姓名和電話號(hào)碼。這是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)絕佳案例。

如果預(yù)計(jì)需求會(huì)增長(zhǎng)并且需要其它類型的分析,還可以加入電子郵件地址、公司名稱、訂單號(hào)等信息。此外,該表還能夠靈活地處理空值(并非所有客戶都是公司職員或能創(chuàng)建訂單)、存儲(chǔ)其他類型的實(shí)體(如訂單)或調(diào)整數(shù)據(jù)定義(即客戶也可以是員工)。

簡(jiǎn)而言之,如果僅限于特定需求,并且預(yù)計(jì)使用范圍有限,那么圖可能并不適用。

4

查詢需要執(zhí)行批量數(shù)據(jù)掃描

或從未知數(shù)據(jù)點(diǎn)開(kāi)始

如果您想通過(guò)表掃描查詢匹配項(xiàng)或找到符合一般范疇的數(shù)據(jù),圖數(shù)據(jù)庫(kù)并不是解決問(wèn)題的最優(yōu)方案。圖數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)過(guò)優(yōu)化,可以從一個(gè)起點(diǎn)開(kāi)始遍歷關(guān)系。但不適用于無(wú)指定目標(biāo)區(qū)域的全表搜索。

下方的查詢代碼最終可能遍歷一張包括各類信息卻只得到單一結(jié)果的超大圖(Jennifer可以是一份訂單,一個(gè)物品,一位顧客,一個(gè)員工或是其他事物)。然而,下一個(gè)查詢要從特定用戶開(kāi)始,查看該用戶認(rèn)識(shí)的人。

若您的大多數(shù)查詢與第一個(gè)查詢類似,而且查詢性能至關(guān)重要,您需要考慮舍棄圖數(shù)據(jù)庫(kù)。盡管圖數(shù)據(jù)庫(kù)也能處理這些查詢,但不能最大程度地優(yōu)化批量掃描或未知起點(diǎn)的遍歷性能。

5

如需用于鍵值存儲(chǔ)(類似緩存)

如果您只需要查找操作,圖數(shù)據(jù)庫(kù)并不適合您。如上所述,圖分析得益于數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。從已知鍵開(kāi)始查找,并不能最大限度地發(fā)揮圖數(shù)據(jù)庫(kù)的作用。

例如,有些人會(huì)把數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)作緩存,存儲(chǔ)應(yīng)用程序中的會(huì)話數(shù)據(jù)。您可以在緩存中存儲(chǔ)會(huì)話ID,并將會(huì)話詳情寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)您需要檢索會(huì)話詳情或分析其運(yùn)行時(shí),您可以發(fā)送會(huì)話ID(作為鍵)來(lái)返回值(可能是存儲(chǔ)在實(shí)體上的屬性)。

這種方法不使用任何關(guān)系,它能通過(guò)已知鍵返回單個(gè)對(duì)象或單個(gè)實(shí)體的具體數(shù)據(jù)。在檢查用例時(shí),這種方法能確保您了解每種技術(shù)的存儲(chǔ)和檢索機(jī)制。鍵值存儲(chǔ),甚至是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)更適合查詢,查詢性能也更佳。

6

如需將大量文本或BLOBS存儲(chǔ)為屬性

如果您正在存儲(chǔ)并檢索包含超大值的實(shí)體屬性(例如BLOB、CLOB、文本段落等),其他技術(shù)會(huì)更適合。圖數(shù)據(jù)庫(kù)十分擅長(zhǎng)遍歷小型數(shù)據(jù)實(shí)體之間的關(guān)系,但是并不適用于在單個(gè)節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)大量屬性,或者在這些屬性中存儲(chǔ)超大值。雖然查詢可以從一個(gè)實(shí)體跳轉(zhuǎn)到另一個(gè)實(shí)體,但您需要額外步驟來(lái)獲取路徑中每個(gè)實(shí)體的詳細(xì)信息。

有時(shí)候,您能通過(guò)重組數(shù)據(jù)模型來(lái)改善這個(gè)問(wèn)題。例如,如果您將與員工有關(guān)的所有信息都儲(chǔ)存在單一圖節(jié)點(diǎn)上(員工的住址、工作信息、訂單、福利選擇、工資信息),這個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)包含許多屬性與潛在大值,十分復(fù)雜。您可以重新建模,將公司、地址和職位詳情分開(kāi),簡(jiǎn)化模型并降低查詢性能。

但是,在特定情況下,您可能需要將這些大值存儲(chǔ)在單個(gè)屬性中,而且這些查詢不僅限于圖數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于這種類型的用例,我們不建議使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)。

當(dāng)然,上述情況不會(huì)總是單獨(dú)出現(xiàn)。有時(shí),場(chǎng)景之間的界限并不分明。在您的項(xiàng)目中,可能有些部分適合用圖數(shù)據(jù)庫(kù),但有些則不然。雖然這可能是個(gè)復(fù)雜的選擇,但我們?nèi)孕枰u(píng)估每種技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),從而確定最佳的解決方案。

簡(jiǎn)單說(shuō)說(shuō) .

到底什么時(shí)候適合用圖呢?

我在前面簡(jiǎn)單提到了圖技術(shù)的一些核心優(yōu)勢(shì),您可以通過(guò)公司資源、員工討論或客戶反饋中了解更多到信息,這里我就不再贅述了。在文章的結(jié)尾,我想和大家聊聊圖數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)。:)

圖數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)讓越來(lái)越多的用戶想要了解數(shù)據(jù)間的關(guān)系(隱性和顯性)。如果您想了解客戶興趣,將消息推送到話題區(qū),或是想了解網(wǎng)絡(luò)布局,分析其影響,那么圖數(shù)據(jù)庫(kù)是您的不二之選,非常適合用于這些用例和查詢。企業(yè)可以借助圖創(chuàng)建全面且多樣化的客戶資料,或仔細(xì)審查銀行交易,發(fā)現(xiàn)可能存在欺詐跡象的異常值。

圖數(shù)據(jù)庫(kù)在數(shù)據(jù)科學(xué)與分析領(lǐng)域的性能十分卓越。圖算法能增值基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的復(fù)雜分析,突顯決策模式。

總結(jié) .

我們現(xiàn)在只談到圖數(shù)據(jù)庫(kù)的使用范圍,而這只是圖數(shù)據(jù)庫(kù)最淺顯的部分。我們需要通過(guò)更細(xì)微的細(xì)節(jié)來(lái)選擇不同技術(shù)。這篇文章旨在為您提供一些方法,幫助您更好地做出選擇。無(wú)論您是否選擇圖數(shù)據(jù)庫(kù),我們都希望您能找到最合適(甚至超乎預(yù)料)的方法。



審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:一定要用圖數(shù)據(jù)庫(kù)嗎?這6個(gè)場(chǎng)景就不一定。

文章出處:【微信號(hào):TigerGraph,微信公眾號(hào):TigerGraph】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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    數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)恢復(fù)—通過(guò)拼接數(shù)據(jù)庫(kù)碎片恢復(fù)SQLserver數(shù)據(jù)庫(kù)

    一個(gè)運(yùn)行在存儲(chǔ)上的SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù),有1000多個(gè)文件,大小幾十TB。數(shù)據(jù)庫(kù)每10天生成一個(gè)NDF文件,每個(gè)NDF幾百GB大小。數(shù)據(jù)庫(kù)包含兩個(gè)LDF文件。 存儲(chǔ)損壞,數(shù)據(jù)庫(kù)
    的頭像 發(fā)表于 10-31 13:21 ?696次閱讀
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    TLC2272CDR適合用于哪些方案上面

    請(qǐng)問(wèn):TLC2272CDR這顆芯片適合用于哪些方案上面???
    發(fā)表于 09-23 08:07

    數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)恢復(fù)—SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)823錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例

    SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)故障: SQL Server附加數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)錯(cuò)誤823,附加數(shù)據(jù)庫(kù)失敗。數(shù)據(jù)庫(kù)沒(méi)有備份,無(wú)法通過(guò)備份恢復(fù)數(shù)據(jù)庫(kù)。
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