大数据分析-第十章 GraphDB

Lecture10-Graph DB

1. NoSQL-No SQL or Not Only SQL

1.1. NoSQL- Comes in many different variants

一些可能的特性可能不支持所有特性

1. 非关系
2. 灵活的架构
3. SQL以外的其他查询语言
4. 分布式水平缩放
5. 较少的结构化数据
6. 支持大数据

1.2. NoSQL的优点

与关系数据库相比，NoSQL数据库具有更高的可伸缩性和更高的性能，并且它们的数据模型解决了关系模型无法解决的几个问题：

1. 地理分布的架构，而不是昂贵的整体架构
2. 大量快速变化的结构化，半结构化和非结构化数据
3. 敏捷的冲刺，快速的模式迭代和频繁的代码推送
4. 易于使用且灵活的面向对象编程

1.3. 规模

数据库扩展

1. RDBMS可以通过添加硬件处理能力来扩容
2. NoSQL可以通过负载均衡来，分区(分片)/复制

1.4. NoSQL数据库类型

1. 图形存储用于存储有关数据网络的信息，例如社交关系。Graph商店包括Neo4J和Fuseki等三重商店。
2. 文档数据库将每个密钥与称为文档的复杂数据结构配对。
3. 键值存储是最简单的NoSQL数据库。数据库中的每一项都与属性值一起存储为属性名称(或"键")。键值存储的示例有Riak和Berkeley DB。
4. Cassandra和HBase之类的宽列存储针对大型数据集的查询进行了优化，并将数据列而不是行存储在一起。

1.5. 文档存储

1. 中心概念是"文档"的概念，它对应于RDBMS中的一行。
2. 文档采用某些标准格式，例如JSON(BSON)。
3. 通过代表该文档的唯一密钥在数据库中寻址文档。
4. 数据库提供了一种API或查询语言，可根据其内容检索文档。
5. 文档是无架构的，即不同的文档可以具有彼此不同的结构和架构。(RDBMS要求每一行包含相同的列。)

1.6. MongoDB存储文档(JSON)

{
  _id: ObjectId("51156a1e056d6f966f268f81"),
  type: "Article",
  author: "Derick Rethans",
  title: "Introduction to Document Databases with MongoDB",
  date: ISODate("2013-04-24T16:26:31.911Z"),
  body: "This arti…"
},
{
  _id: ObjectId("51156a1e056d6f966f268f82"),
  type: "Book",
  author: "Derick Rethans",
  title: "php|architect's Guide to Date and Time Programming with PHP",
  isbn: "978-0-9738621-5-7"
}

1.7. 最热门的NoSQL数据库

1. Grace联合创始人Vadim Ismakaev 2015年4月27日更新
2. 问"什么是NoSQL最流行的数据库"有点不正确，因为不同的问题需要不同类型的NoSQL解决方案。
3. 专注于解决非常具体的问题。虽然这可以在那些特定情况下实现最佳结果，但要付出其他一些功能的代价。

1.8. 什么是最热门的NoSQL数据库

评价一个系统是否热门的一些参数

1. 网站上提及该系统的次数
2. 对系统的普遍兴趣：对于此度量，我们使用Google趋势中的搜索频率。
3. 关于系统的技术讨论频率(Stack Overflow)
4. 提及系统的工作机会数量
5. 提到系统的专业网络中的个人资料数量
6. 社交网络中的相关性：我们计算提到该系统的Twitter推文的数量

1.9. 图数据模型

1. 图的概念

1. G=(V，E)，V为顶点的集合，E为边的集合
2. 有向图：边有方向
3. 无向图：边没有方向(可以用有向图表达无向图：每条无向边->2条有向边)

2. 图数据存储系统:

1. 存储图顶点和边，提供顶点和边的查询
2. 一个数据库，该数据库使用图结构进行语义查询，并使用节点，边和属性来表示和存储数据，而与内部存储数据的方式无关。 真正重要的是模型和实现的算法。

2. Neo4j

2.1. 什么是Neo4j

1. Neo4j是由Neo Technologies开发的最受欢迎的图形数据库，其是用Java实现的开源，面向图的数据库
2. 以Java实施，可通过交换HTTP端点使用Cypher查询语言从其他语言编写的软件中访问。
3. 符合ACID的事务数据库，具有本机图存储和处理功能。
4. 一切都存储为边，节点或属性。

1. 每个节点和边缘可以具有任意数量的属性。
2. 节点和边均可标记。
3. 标签可用于缩小搜索范围。

2.2. 图数据库

1. 数据库使用带有节点，边和属性的图结构来存储数据
2. 提供无索引的邻接：每个节点都是指向其相邻元素的指针
3. 边缘可容纳大多数重要信息并进行连接

1. 节点到其他节点
2. 属性的节点

2.3. Neo4j数据存储

2.4. Neo4j数据读写

2.5. 图属性模型

2.6. 图数据库优点

1. 当存在要分析的关系时，由于数据结构，Graph数据库变得非常合适
2. 图形数据库对于关联数据集非常快，就像社交网络
3. 更直接地映射到面向对象的应用程序，对象分类和父级->子级关系

2.7. 图数据库缺点

1. 如果数据只是表格格式，数据之间的关系不多，则图数据库的运行状况不佳
2. 对图数据库的OLAP(联机处理分析)支持不够完善，该领域有大量的人在研究。

2.8. Neo4j的显著特点

1. Neo4j不含架构：数据不必遵循任何约定
2. ACID：原子的，一致的，隔离的和持久的逻辑工作单元
3. 易于上手和使用
4. 资料丰富的大型开发者社区
5. 支持多种语言：Java，Python，Perl，Scala，Cypher等

Neo4j 逻辑结构

2.9. Cypher(了解即可)

1. Neo4j的查询语言
2. 易于根据关系制定查询
3. 许多功能源于使用SQL改善痛点，例如连接表

2.10. 结论

1. 问自己的关键问题

1. 我的数据会有很多关系吗？
2. 我想问我的数据库什么样的问题？

2. Neo4j是一个很棒的图形数据库

3. 图数据库比较

3.1. 数据存储特征

3.2. 操作特征

3.3. 图数据结构

3.4. 模式和实例表示

3.5. 查询特征

3.6. 完整性约束

3.7. 对于潜在图查询的支持

3.8. 总结

1. 图数据库模型的整体均衡
2. 数据结构:

1. 很多种图结构类型
2. 可以很好的表示数据模型

3. 查询特征

1. 限制提供API
2. 很好的对于潜在图查询操作的支持
3. 缺少图查询语言

4. 完整性约束

1. 约束的观念
2. 面向无架构