Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
GRAPH - Coggle Diagram
GRAPH
-
Types of Graphs
- Connected Versus Disconnected Graphs: Đồ thị liên kết và rời rạc
- Undirected and directed graphs: Đồ thị vô hướng và đồ thị có hướng
- Acyclic Graphs Versus Cyclic Graphs: Đồ thị tuần hoàn và đồ thị không tuần hoàn
- Sparse Graphs Versus Dense Graphs: Đồ thị thưa thớt và đồ thị dày đặc.
- Flow networks: Mạng luồng.
- Monopartite graphs: Đồ thị đơn phần
- Bipartite graphs: Đồ thị lưỡng cực
A High-Level View of the Graph Space
- Các công nghệ được sử dụng chủ yếu để duy trì biểu đồ trực tuyến trong giao dịch, thường được truy cập trực tiếp theo thời gian thực từ một ứng dụng.
- Những công nghệ này được gọi là cơ sở dữ liệu đồ thị và là trọng tâm chính của bài giảng này. Chúng tương đương với cơ sở dữ liệu xử lý giao dịch trực tuyến (OLTP) “thông thường” trong thế giới quan hệ.
- Các công nghệ được sử dụng chủ yếu để phân tích biểu đồ ngoại tuyến, thường được thực hiện dưới dạng một loạt các bước hàng loạt.
- Những công nghệ này có thể được gọi là công cụ tính toán đồ thị. Chúng có thể được coi là cùng loại với các công nghệ khác để phân tích dữ liệu hàng loạt, chẳng hạn như khai thác dữ liệu và xử lý phân tích trực tuyến (OLAP).
Graph Compute Engines
- Graph Compute Engines (Công cụ tính toán đồ thị) là một công nghệ cho phép các thuật toán tính toán đồ thị toàn cầu chạy trên các tập dữ liệu lớn. Các công cụ tính toán biểu đồ được thiết kế để thực hiện những việc như xác định các cụm trong dữ liệu của bạn hoặc trả lời các câu hỏi như “trung bình mọi người trong mạng xã hội có bao nhiêu mối quan hệ?”
- Do tập trung vào các truy vấn toàn cục, các công cụ tính toán đồ thị thường được tối ưu hóa để quét và xử lý lượng lớn thông tin theo đợt và về mặt đó, chúng tương tự như các công nghệ phân tích hàng loạt khác, chẳng hạn như khai thác dữ liệu và OLAP, được sử dụng trong mô hình quan hệ. thế giới. Trong khi một số công cụ tính toán biểu đồ bao gồm lớp lưu trữ biểu đồ, những công cụ khác (và được cho là hầu hết) quan tâm nghiêm ngặt đến việc xử lý dữ liệu được cung cấp từ nguồn bên ngoài và sau đó trả kết quả để lưu trữ ở nơi khác.
-
-
Advantages of Graph Databases
- Truy vấn nhanh hơn bằng cách tránh các phép Join:
- Quá trình mô hình hóa đơn giản hóa:
- Khả năng mô tả nhiều mối quan hệ giữa các thực thể:
What is Graph
- Biểu đồ là sự biểu diễn của một mạng, thường được minh họa bằng các vòng tròn để biểu thị các thực thể mà chúng ta gọi là nút và đường để biểu thị mối quan hệ.
- Đồ thị chỉ là một tập hợp các đỉnh và cạnh—hoặc, nói một cách ít đáng sợ hơn, là một tập hợp các nút và các mối quan hệ kết nối chúng.
- Một biểu đồ thuộc tính được gắn nhãn cócác đặc điểm sau: Nó chứa các nút và các mối quan hệ.
Các nút chứa các thuộc tính (cặp khóa-giá trị). Các nút có thể được gắn nhãn bằng một hoặc nhiều nhãn.
Các mối quan hệ được đặt tên và định hướng, và luôn có nút bắt đầu và nút kết thúc. • Mối quan hệ cũng có thể chứa các thuộc tính
Graphs in the Real World
- Mô hình hóa Mối quan hệ Phức tạp: Cơ sở dữ liệu Graph NoSQL nổi bật trong việc biểu diễn mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể dữ liệu khác nhau. Khả năng này rất quan trọng trong các lĩnh vực như mạng xã hội, hệ thống gợi ý, phát hiện gian lận và quản lý mạng.
- Khả năng Mở rộng và Hiệu suất: Cơ sở dữ liệu Graph NoSQL được thiết kế để mở rộng theo chiều ngang, phù hợp để xử lý các ứng dụng quy mô lớn với hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ điểm dữ liệu kết nối. Khả năng mở rộng này đảm bảo hiệu suất cao ngay cả khi khối lượng dữ liệu tăng lên.
- Cung cấp Công cụ Phân tích thời gian thực: Bằng cách duyệt qua các mối quan hệ giữa các nút một cách hiệu quả, cơ sở dữ liệu Graph NoSQL cho phép phân tích và phát hiện thời gian thực. Khả năng này được tận dụng trong các ứng dụng như phát hiện gian lận, hệ thống gợi ý và phân tích mạng xã hội để khám phá các mẫu và kết nối ẩn trong dữ liệu.
-
Operations on Graphs
- Union of graphs
- Intersection of Graphs
- Graph Traversal