گراف دیتابیس چیست؟ مروری بر ArangoDB ،Neo4j و OrientDB

گراف دیتابیس چیست؟ پایگاه داده‌های گراف یک راه حل بسیار قدرتمند برای ذخیره سازی و جستجوی داده‌هایی هستند که در آن‌ها ارتباطات اهمیت بیشتری نسبت به داده‌ها اصلی دارند (مانند فیس بوک و توییتر) .

با رشد روز افزودن داده‌ها و تنوع انوع داده‌ها، نیاز به ایجاد بسترهای جدید ذخیره سازی و آنالیز آنها بیشتر احساس شد، بسترهایی که داده‌های نامنظم را با از دست ندادن انعطاف پذیری، حفظ سطح بالای عملکرد و اطمینان از مقیاس پذیری داده‌ها به طور مؤثر، نگهداری کنند، این مشکلی است که بانک‌های اطلاعاتی رابطه‎ای نمی‎توانند از عهده آن برآیند.ما در زنجیره مقاله‌هایی که در آینده منتشر خواهد شد، محبوب ترین پایگاه داده‌های گراف را تجزیه و تحلیل می‌کنیم. این پایگاه داده‌ها عبارتند ازArangoDB ، Neo4Jو OrientDB

ما مهمترین ویژگی‌ها را برای گراف دیتابیس‌ها بررسی خواهیم کرد و نهایتا به شما خواهیم گفت که برای انتخاب یک گراف دیتا بیس مناسب چه پارامترهایی را در نظر بگیرید. با نیک آموز همراه باشید.

شروع یادگیری Graph Database گراف دیتابیس!

امروزه، حجم داده‌ها به صورت تصاعدی در شبکه‌های اجتماعی مانند فیس بوک و توییتر و در سطح اینترنت در حال رشد هستند که روزانه مقادیر انبوهی از داده‌ها را ذخیره و پردازش می‌کنند، جایی که این داده‌ها در حجم پتا بایت ذخیره می‌شوند. بانک‌های اطلاعاتی رابطه ای و معمولی که در بازار هستند در پردازش و سازگاری با این حجم عظیم از داده ها ضعیف هستند و ضعیف عمل کرده‌اند. به همین دلیل، نوع خاصی از بانک‌های اطلاعاتی به وجود آمد که آنها را بانک اطلاعاتی گراف می‌نامیم.

گراف دیتابیس‌ها را می‌توان یکی از گروه‌های پایگاه داده غیر رابطه‌ای دانست که یک راه حل موثر و کارآمد را برای ذخیره اطلاعات در سناریوهای فعلی، جایی که داده‌ها به طور فزاینده‌ای به هم پیوسته و وابسته هستند، ارائه می‌دهد.

کلید درک ارتباطات: مبانی گراف دیتابیس‌ها

مکانیسم‌های ذخیره سازی در پایگاه داده‌های گراف برای ذخیره سازی به شکل نمودار بهینه شده‌اند، یعنی ذخیره کردن سوابق و روابط مرتبط و نزدیک به هم. اصطلاحا یک لیست مجاورت برای هر یک از راس‌ها و گروه‌ها تشکیل می‌شود که این لیست شامل اشاره گرها و ارتباطات آن نود به نودهای همسایه هست، از این خاصیت و این شیوه ذخیره سازی به عنوان مجاورت عاری از شاخص نام برده می‌شود (رابینسون و همکاران، ۲۰۱۵). علاقه به مدل‌های گراف دیتابیس به دلیل کاربردهای آن‌ها در مباحثی مانند وب کاوی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی در سال‌های اخیر رو به افزایش بوده است (دیتریش و همکاران، ۲۰۰۸). این نوع بانک اطلاعاتی به راحتی قابل درک هستند زیرا مفهوم آن‌ها براساس تئوری نمودارها و گراف ها است. این مدل دیتابیس ها و این تئوری اساساً براساس گراف‌هایی بنا شده است، که از ساختارهای ریاضی برای مدل سازی روابط بین اشیاء استفاده می‎کنند.

چرا گراف دیتابیس‌ها آینده مدیریت داده هستند؟

ما در مقاله‌های آتی بیشتر راجع به مفاهیم اساسی گراف صحبت خواهیم کرد اما این را بدانید که یک گراف دیتابیس در اصل یک ساختار است که به وسیله نودها نمایش داده می‎شود، همچنین ما آنها را Vertex و یا موجودیت نیز می‎توانیم نامگذاری کنیم. نودها به وسیله خطوطی که ما آنها را اصطلاحا یال و یا ارتباط می‌نامیم به هم وصل شدند که می‎توانند یک سری خصوصیت را در قالب Propertyهای مختلف در خود نگه داری کنند. بنابراین گراف دیتابیس‌ها می‎توانند خیلی به راحتی ذخیره سازی و نمایش داده‌ها را توسط این سه ساختار نمایش دهند: Vertex (نود) ،Edge (یال) و Property (خصوصیت).

به همین دلیل گراف دیتابیس‌ها راه حل بهینه ای برای ذخیره سازی و پرس و جوهای مبتنی بر گراف دیتابیس هستند.
مشکلی که در بانک‌های اطلاعاتی گراف وجود دارد این است که آنها در نمایش برخی از داده‌هایی که از مدل‎های رابطه‌ای حاصل می‌شوند، کارآیی چندانی ندارند. بنابراین، آنها نمی‎توانند جایگزین پایگاه داده‌های رابطه‌ای شوند، اما در واقع یک راه حل کارآمد هنگام برخورد با حجم عظیمی از داده‌ها هستند که حاوی بسیاری از داده‌های مرتبط هستند.

مزایا و کاربردهای پایگاه داده گراف دیتابیس

با افزایش داده‌ها و افزایش مقیاس داده‌ها استفاده از پایگاه داده‌های گراف دیتابیس محبوبیت بیشتری پیدا کرده است، سیستم‌های مدیریت پایگاه داده‌ی رابطه‌ای (RDBMS) از لحاظ مدیریت روابط بین نقاط داده‌ای ضعیف هستند. مدل‌های داده مبتنی بر جدول و اسکیماهای سفت و سخت آنها و همچنین پر هزینه بودن عملیات Join کار را برای اضافه کردن و نگهداری انواع مختلف داده و نگه داری ارتباطات بین آن‌ها دشوار می‌کند.

گراف دیتابیس ها آینده هستند. بانک‌های اطلاعاتی گراف نه تنها به طور مؤثر روابط بین داده‌ها و موجودیت‌های داده‌ای را ذخیره می‌کنند، بلکه در اضافه کردن انواع جدیدی از روابط یا تطبیق یک مدل داده با نیازهای تجاری جدید نیز انعطاف پذیر هستند (وببر و همکاران ، ۲۰۱۵). تغییرات شمای مکرر، مدیریت حجم عظیم داده‌ها، زمان پاسخ پرس و جوی مناسب و الزام در نگه داری روابط پیچیده بین داده‌ها باعث شد افراد از مزایای مدل گراف مطلع شوند و تصمیم به استفاده از آنها بگیرند.
به کمک این فناوری تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته در بسیاری از زمینه‌ها مانند تحلیل شبکه‌های اجتماعی‌، مدیریت زنجیره تأمین، سیستم‌های پیشنهاد دهنده تجارت الکترونیکی، امنیت، کشف تقلب، علوم پزشکی، صنایع هوایی و بسیاری زمینه‌های دیگر دگرگون شد

مهمترین مزیت بانک‌های اطلاعاتی گراف موارد زیر هستند

• بهینه سازی بهتر در جمع آوری اطلاعات نسبت به پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• پشتیبانی از قوانین ACID
• پشتیبانی از ذخیره سازی داده‌ها با مرتبه زمانی مناسب
• استفاده از انواع جدید داده‌ها
• گسترش مدل گرافیکی با توجه به مدل ساختاری و برعکس
• مناسب برای داده‌های پیچیده و نامنظم، که معمولاً در دنیای واقعی با آنها درگیر هستیم.
• مناسب برای عملیات داده کاوی؛
• عملکرد بهتر هنگام استفاده در پرس و جوهایی که عمق داده‌ها را رصد می‎کنند در مقایسه با پایگاه داده‌های رابطه‌ای.
• در برخی از گراف دیتابیس‌ها برخلاف مدل رابطه‌ای، نیازی به اعلام نوع داده برای گره‌ها یا یال‌ها نیست.
• توسعه چابک (در طول زمان به راحتی با تغییرات سازگار می‎شوند)
• مدیریت BIG DATA، از جمله سری زمانی، ابعاد جغرافیایی و سلسله مراتبی در ابعاد مختلف.

به طور خلاصه، سه مزیت اساسی گراف دیتابیس‌ها عبارتند از: عملکرد و کارایی، انعطاف پذیری و چابکی.

عملکرد و کارایی

در پایگاه داده‌های سنتی، با افزایش تعداد و عمق روابط، پرس و جوها به سمت پیچیدگی و بلاک شدن پیش می‎روند، در مقابل، عملکرد بانک اطلاعاتی گراف حتی با افزایش داده‌های ما در طول سال‌ها ثابت می‌ماند.

انعطاف پذیری

تیم‌های مدیریت داده به جای اینکه به طور جامع و گسترده از یک دامنه قبل از زمان الگوبرداری کنند و مجبور باشند به اسکیمای پایگاه داده قبل از شروع هر چیزی فکر کنند، می‎توانند به ساختار گرافِ موجود بخش‌هایی رو اضافه کنند بدون اینکه عملکرد فعلی سیستم را به خطر بیاندازند.

چابکی

چابکی به توسعه دهندگان پایگاه داده‌های گراف این امکان را می‎دهد که کاملاً مطابق بر شیوه‌های توسعه سریع و تست محور امروزی منطبق باشند و به کارشناس‌های بانک اطلاعات اجازه می‌دهد تا گراف را بطور قدم به قدم همراه با بقیه برنامه پیش ببرند و همراه با هرگونه تغییر شرایط مورد نیاز در کسب و کار تکمیل و تکمیل‌تر شوند.

مروری بر ArangoDB ،Neo4j و OrientDB

ابتدا چندین سایت رتبه بندی بررسی و آخرین رتبه ی پایگاه داده‌های گراف در سال ۲۰۲۰ مورد ارزیابی قرار گرفت که رتبه‌ها، روند رشد و معیارهای رتبه بندی استفاده شده توسط وبسایت‌های مورد بررسی در ادامه این بخش آمده است. همچنین نتیجه‌ی این بررسی نهایتا منجر به انتخاب سه دیتابیس ArangoDB ، OrientDB و Neo4j جهت مقایسه‌ی دقیق تر گردید.

وب سایت DB-Engines

رتبه بندی

روند رشدمبنای مقایسه برای رتبه بندی

• تعداد نتایج جستجو در (google,bing,yandex)
• تعدد تکرار در Google Trends
• تعداد سوالات و تعداد تایید کاربران در سایت‌های Stack Overflow و DBA Stack Exchange
• تعداد مشاغل ثبت شده در Indeed و Simply Hired
• تعداد متخصصین و کارشناس در LinkedIn و Upwork
• تعداد تکرارهای Twitter

وب سایت g2

رتبه بندی Best Graph Databases

• ArangoDB
• Neo4j
• OrientDB
• Amazon Neptune
• FlockDB
• DataStax
• Cassandra

مبنای مقایسه

G2 محصولات و فروشندگان را بر اساس بررسی‌های جمع آوری شده از جامعه کاربرها ، و همچنین داده‌های جمع آوری شده از منابع آنلاین و شبکه‌های اجتماعی ، رتبه بندی می‌کند. G2 یک الگوریتم منحصر به فرد (v3.0) برای روی داده‌ها اعمال می‌کند و نمرات رضایت مشتری و حضور در بازار را در زمان واقعی محاسبه می‌کند

ArangoDB

ArangoDB یک سیستم پایگاه داده چند مدلی است که توسط ArangoDB GmbH ساخته شده است.در این دیتابیس داده‌ها را می‎توان به صورت جفت‌های کلید-مقدار، اسناد یا گراف ذخیره کرد و همه این موارد فقط با یک زبان پرس و جو به نام AQL قابل دسترسی هستند.
ArangoDB برای تمام مدل‌های داده از همان زبان اصلی و همان پرس و جو استفاده می‌کند. اگر محصول جدیدی تولید شود و یا ایده‌های جدید ایجاد شود، مدل‌ها به طور مکرر نیاز به تغییر دارند و ArangoDB امکان به روز کردن محصول و مدل را برای ما فراهم می‌کند. ترکیب مدل‌های مختلف داده در یک پرس و جو، داده ها را پیچیده تر می‌کند. استفاده و انتخاب ArangoDB به دلیل امکان چند مدل بودن، مقیاس پذیری ساده، کارایی مناسب، افزایش انعطاف پذیری، تحمل خطا ،حافظه ذخیره سازی و هزینه کمتر نسبت به سایر بانک‌های اطلاعاتی منطقی است و این موارد را می‌توان از مزایای آن برشمرد. همچنین این بانک اطلاعاتی در نسخه ۳.۴ خود از ویژگی Search Engine خود رونمایی کرد که مورد اقبال عمومی و رشد این نرم افزار در رتبه بندی‌ها شد. این نرم افزار دارای دو نسخه است: نسخه‌های Community و Enterprise
معماری خوشه ArangoDB یک Master / Master CP (سازگار و پارتیشن) است، یعنی اینکه با استفاده از تئوری CAP در گروه CP قرار می‌گیرد. قضیه CAP بیانگر این موضوع است که در سیستم‌های توزیع شده شما فقط امکان فراهم کردن دو گزینه از سه گزینه Consistency, Availability و Partition tolerance را خواهید داشت و گزینه باقیمانده قربانی فراهم کردن سایر گزینه‌ها خواهد شد.منظور از “CP” این است که علاوه بر پارتیشن تولرنس شبکه، ArangoDB ترجیح می‌دهد به جای در دسترس بودن، ثبات داخلی خود را حفظ کند، انتخاب Consistency و Partition tolerance به معنی آن است که هر درخواستی برای دریافت اطلاعات، دقیقا و حتما باید آخرین نسخه موجود را به عنوان پاسخ ارسال نماید. از طرفی، این آخرین نسخه موجود از هر اطلاعاتی بر روی سیستم کاملا مشخص و واضح است. یعنی اگر دو درخواست یکسان از دو مکان مختلف به سیستم ارسال شود، سیستم جواب یکسان و مشخصی را به هر دو خواهد داد. نکته دیگر اینکه با افزایشConsistency، مدت تاخیر (Latency Time) نیز افزایش می‌یابد. هر میزان که Consistency مورد نیاز خود را افزایش دهید، سیستم دچار رکورد شده و سرعت پاسخ‌دهی کاهش می‌یابد.

با حفظ Consistency تمامی کلاینت‌ها دید یکسانی از پایگاه داده خواهند داشت بدون توجه به اینکه به کدام نود وصل شده‌اند و نکته بعد اینکه کلاستر به پاسخ دهی خود ادامه می‎دهد حتی اگر یک ماشین خراب و از سیستم خارج شود. ArangoDB بعنوان یک پایگاه داده چند مدلی توزیع شده طراحی شده است.

مزایا و ویژگی‌ها

مهمترین مزایا و ویژگی‌های ArangoDB عبارتند از:

• مدیریت چندین مدل داده با یک زبان اصلی و پرس و جو (AQL)؛
• HTTP API برای مدیریت پایگاه داده؛
• معماری چندگانه (اینستنس یکتا، کلاستر و سرویس های متفاوت)
• ادغام با چارچوب JavaScript Foxx
• Sharding
• قابل استفاده در فضای ابری Azure Cloud;
• تلفیق: استفاده از حداقل کامپوننت‌ها که منجر به کاهش پیچیدگی می‌شود. این به این معنی است که هزینه کل مالکیت کاهش می‌یابد، انعطاف پذیری افزایش و نیازهای فنی با هم تلفیق و یکی می‌شوند.
• مقیاس پذیری: به راحتی می‌توانید کارایی و ذخیره سازی را با مقیاس پذیری افزایش دهید، ArangoDB هم به صورت عمودی و هم به صورت افقی قابل مقیاس پذیری است، در واقع اگر عملکرد ما نیاز به کاهش داشته باشد، می‌توانیم به راحتی سیستم back-end را scale down کنیم، که این کار منجر به صرفه جویی در سخت افزار و نیازهای عملیاتی می‌شود.
• قابلیت استفاده به عنوان search engine
• کاهش پیچیدگی عملیاتی با استفاده از Polyglot Persistence

• اصطلاح Polyglot Persistence یک نوع معماری نرم افزاری است که این مفهوم را بیان میکند که برای هر کار، دیتا مدل مناسب همان کار انتخاب شود، یعنی برای یک اپلیکیشن می‎شود از چندین دیتابیس مختلف استفاده کرد. برای مثال می‌شود session های کاربرها را در دیتابیس از نوع key-value ذخیره کرد و تراکنش‌ها را درoracle و کامنت‌های کاربران را درmongodb . از آنجایی که بانک اطلاعاتی ArangoDB چند مدلی است این امکان را به ما می دهد که مفهوم Polyglot را بدون پیچیدگی پیاده کنیم و سازگاری داده ها را بدون خطا روی یک سیستم پیاده کنیم.
• سازگاری داده‌ها: مدل‌های مختلف داده را با پشتیبانی از ACID مدیریت می‌کند.
• تحمل خطا: مولتی مدل بودن، معماری ماژولار، اجرای مدل‌های داده‌ای متفاوت و استفاده مناسب از کلاسترها منجر به افزایش تحمل خطا در این دیتابیس می‌شود.
  این پایگاه داده در سال ۲۰۱۲ ایجاد شد اما Community آن هنوز خیلی گسترده نیست، همچنین برای استفاده از آن به دلیل پیچیدگی‌های نرم افزاری ممکن است به یک کارشناس پایگاه داده نیاز داشته باشد.
  نصب ArangoDB به دو صورت اتوماتیک و دستی انجام می‌شود و بعد از نصب در آدرس http://127.0.0.1:8529/ و با نام کاربری root در دسترس است. طی بررسی صورت گرفته، عمده مشتریان این بانک اطلاعاتی در حوزه مالی و بانکی و هواپیمایی فعال بودند. و روی سیستم عامل‌ها و کلاینت‌های مختلفی قابل نصب و در دسترس می‌باشد.

Neo4J

Neo4J یک پایگاه داده گرافیکی منبع باز است که در جاوا پیاده سازی شده است. توسعه دهندگان Neo4J را به عنوان یک بانک اطلاعاتی کاملاً تراکنشی با یک موتور جاوا قوی توصیف می‌کنند که می‌توانیم به جای استفاده از جداول در آن، ساختارها را به شکل گراف ذخیره کنیم.
Neo4J محبوب ترین و پرکاربردترین پایگاه داده گرافیکی در سراسر جهان به حساب می‌آید که در صنایع مختلفی از قبیل بهداشت، دولت، تولید خودرو، منطقه نظامی و سایر مناطق مورد استفاده قرار می‌گیرد و مرجع اصلی در این زمینه محسوب می‌شود.

این نرم افزار در سال ۲۰۰۷ ایجاد شد و به سه نسخه گسترده تقسیم می‌شود: یک نسخه عمومی که یک نسخه رایگان است، یکEnterprise Edition ، که در آن امکان آزمایش یک نسخه کامل تر را به مدت ۳۰ روز فراهم میکند و نمونه سوم آن یک نسخه دولتی است، که مانند یک نسخه به روز شده از نسخ Enterprise است. این نسخه روی خدمات دولتی متمرکز است. تفاوت‌های اصلی بین دو نسخه اصلی Neo4j عبارتند از: وجود پشتیبان گیری آنلاین، عملکرد بهتر و بالاتر حافظه پنهان، نظارت سیستمی دقیق، مدیریت قوی قفل‌های دیتابیس و قابلیت مقیاس پذیری بیشتر بانک اطلاعاتی از دیگر مزایای نسخه Enterprise محسوب می‌شود.

سناریوهای معمول استفاده از Neo4J عبارتند از : سیستم‌های پیشنهاد دهنده برخط، شناسایی و مدیریت دسترسی، عملیات شبکه و فناوری اطلاعات، کشف تقلب، پولشویی / فرار مالیاتی، نمودار دانش، تجزیه و تحلیل گرافیکی و الگوریتم‌ها، هوش مصنوعی که دارای نمودار گرافیکی هستند، خانه‌های هوشمند وIoT .
در حال حاضر بیشتر بانکهای اطلاعاتی از طریق یک سرور که از طریق یک کتابخانه محلی در دسترس قرار می‌‎گیرد، اجرا می شوند. Neo4j می‌تواند در حالت تعبیه شده و همچنین در حالت سرور اجرا شود. حالت Embedded مستقیما با دیسک کار میکند و تمام اطلاعات را روی دیسک ذخیره می‎کند.

Neo4j تعبیه شده برای دستگاه‌های سخت افزاری، برنامه‌های دسکتاپ و برنامه‌های جاسازی شده در سرورها ایده آل است. برای پیاده سازی پایگاه داده اجرای Neo4j در حالت سرور معمول ترین و بهترین انتخاب است. باید به این نکته اشاره کرد که در هر سرور یک embedded instance از Neo4j وجود دارد.
Neo4J مزایای رقابتی زیادی دارد ، که این نرم افزار را به یکی از پرکاربردترین آنها در این زمینه تبدیل می‎کند. در زیر ، ویژگی‌های اصلی Neo4J را شرح می‌دهیم:

مزایا و ویژگی‌ها

• شمای انعطاف پذیر
• مدل داده گراف
• مقیاس پذیری و قابلیت اطمینان؛
• زبان پرس و جویCypher
• HTTP API برای مدیریت پایگاه داده؛
• پشتیبانی از indexها با استفاده از Apache Lucene
• پشتیانی از درایورهایی مانندJava ، Spring ، Scala ، JavaScript
• Online backups
• پشتیبانی از Cloud
• خروجی گرفتن از نتایج پرس و جو در قالب JSON و XLS؛
• فعال ترین community گراف در جهان؛
• کارایی بالا به دلیل استفاده از حافظه گرافیکی محلی و پردازش محلی
• یادگیری و استفاده آسان
• بارگیری آسان داده‌ها در نرم افزار؛
• دیتا مدل دوستدار تخته برای ساده سازی چرخه توسعه

Neo4J از sharding پشتیبانی نمیکند و در نسخه Community که نسخه رایگان آن است محدودیت‌هایی در تعداد نودها، ارتباطات و خصوصیات وجود دارد.

برخی از مشتری‌های Neo4J عبارتند از :

• eBay
• Adob
• Microsoft
• IBM
• NBC News
• HP

OrientDB

OrientDB یک سیستم مدیریت پایگاه داده NoSQL منبع باز چند مدلِ است که از مدل‌های داده اسناد، گراف ، کلید / مقدار و اشیاء پشتیبانی می‌کند. این پایگاه داده که با زبان جاوا توسعه داده شده بود در سال ۲۰۱۱ توسط OrienTechnologies به بازار عرضه شد. Orientdb یک دیتابیس تراکنشی است و از معماری توزیع شده و replication پشتیبانی می‌کند. تغییرات پایگاه داده می‌تواند در جاوا، SQL و یا با Gremlin انجام شود. ذخیره سازی داده‌های فیزیکی می‌تواند در حافظه و یا دیسک انجام شود.
Orientdb مشابه سایر سیستم‌ها از لیست مجاورت برای پردازش کوئری‌های محلی استفاده می‌کند اما برخلاف سایر سیستم‌ها از قابلیت‌های پایگاه داده اسناد قابلیت‌های Object-Orientation برای ذخیره سازی نودهای فیزیکی استفاده می‌کند. Orientdb از اسکیمای‌های مختلفی پشتیبانی می‌کند، Schema-Full، Schema-Less و Schema-Hybrid همچنین از زبان SQL استفاده می‌کند و replication و sharding در اکثر موارد قابل استفاده است. Orientdb ایمنی را با استفاده از تایید هویت، رمز عبور و رمزگذاری داده‌های محرمانه فراهم می‌کند.

نسخه Community Edition رایگان (مجوز آپاچی ۲) است اما از ویژگی‌هایی مانند مقیاس پذیری افقی، fault tolerance و خیلی ویژگی‌های دیگر پشتیبانی نمی‌کند.
در نسخه Enterprise ویژگی‌های بسیاری از قیبل پروفایلر کوئری، پیکربندی کلاستر توزیع شده، ضبط متریک، نظارت آنلاین، ابزارهایی برای Migration و تنظیمات هشدار وجود دارد.
موارد استفاده OrientDB شناسایی تقلب، عملیات شبکه IT ، جستجوی گراف، موتورهای پیشنهاددهنده، مدیریت داده‌ها‌، مدیریت شناسائی هویت و تجزیه و تحلیل‌های پزشکی قانونی است.
معماری OrientDB در حالت توزیع شده استفاده می‎شود، OrientDB را می‌توان در سرورهای مختلف توزیع کرد و از روش‌های متنوعی برای دستیابی به حداکثر عملکرد، مقیاس پذیری و توانمندی آن استفاده کرد.
OrientDB از پروژه Hazelcast Open Source برای کشف خودکار گره، ذخیره پیکربندی خوشه در زمان اجرا و همگام سازی عملیات خاص بین گره‌ها استفاده می‌کند.

مزایا و ویژگی ها

در زیر، ویژگی‌ها و مزایای اصلی OrientDB را ارائه می‌دهیم:

• پشتبانی از زبان SQL
• پشتیبانی از فن آوری‌های وب مانند HTTP ، پروتکل RESTful ، کتابخانه‌های JSON؛
• توزیع شده و پشتبانی از Multi-Master Replication
• قابل استفاده کلاد
• قابلیت تغییر دیتابیس با استفاده از جاوا
• پشتیبانی از روابط در عین حال که می‌توان استاد را با قابلیت‌های خودشان ذخیره کرد.
• معماری Multi-master
• مقیاس پذیری و قابلیت اطمینان افقی؛
• نصب سریع
• نسخه رایگان با استفاده از مجوز Apache 2

OrientDB محدودیت‌هایی مانند عدم داشتن ابزار ورود داده دارد و برخی کاربران نیز ایراداتی را در ویرایشگر آن مشاهده کرده‌اند.
در نهایت اما برای انتخاب و استفاده از یک دیتابیس گراف در یک پروژه واقعی باید موارد زیادی را در نظر گرفت، هزینه، زمان، نیروی انسانی، حجم دیتا، ویژگی‌ها و کاربرد مورد نیاز و در کنار همه‌ی اینها توجه به نسخه‌ی از نرم افزار که ما توانایی تهیه آن را داریم در مقاله پایانی ما سعی می کنیم به شکل فنی تری به بیان ویژگی‌هایی بپردازیم که در انتخاب شما تاثیر گذار هستند و به این موضوع اشاره خواهیم کرد که هر یک از دیتابیس‌های فوق آن ویژگی‌ها را با چه کیفیتی پیاده سازی کرده‌اند

سخن پایانی:

جایی که حجم داده‌ها با سرعتی سرسام‌آور رشد می‌کند، درک روابط پیچیده بین داده‌ها بیش از هر زمان دیگری اهمیت یافته است. گراف دیتابیس‌ها با رویکردی نوآورانه، این امکان را فراهم می‌کنند تا اتصالات و روابط بین داده‌ها را به شکلی طبیعی و کارآمد مدل‌سازی و کاوش کنیم. ابزارهایی مانند Neo4j، ArangoDB و OrientDB هر کدام با ویژگی‌های منحصر به فرد خود، راه را برای توسعه‌دهندگان و تحلیلگران داده هموار می‌سازند تا از قدرت دانش ارتباطی بهره‌مند شوند. در دوره جامع “گراف دیتابیس چیست؟ مروری بر ArangoDB، Neo4j و OrientDB” در وب‌سایت نیک‌آموز، شما نه تنها با مفاهیم تئوری گراف دیتابیس‌ها آشنا می‌شوید، بلکه به صورت عملی با پیاده‌سازی، کوئری‌نویسی و بهره‌برداری از این پایگاه‌های داده قدرتمند در پروژه‌های واقعی، از جمله مدیریت شبکه‌های اجتماعی، سیستم‌های توصیه‌گر، و تحلیل اکتشافی داده‌ها، تسلط پیدا خواهید کرد. همین امروز با ثبت‌نام در دوره، گامی نوین در مسیر حرفه‌ای خود در دنیای داده بردارید و از مزایای بی‌نظیر گراف دیتابیس‌ها در پروژه‌هایتان بهره‌مند شوید!

۱۰ سوال متداول گراف دیتابیس چیست؟

۱. گراف دیتابیس چیست؟

گراف دیتابیس یک نوع پایگاه داده NoSQL است که داده‌ها را به صورت گره (Node) و رابطه (Edge) ذخیره و مدیریت می‌کند. گره‌ها موجودیت‌ها (مانند افراد، مکان‌ها، محصولات) و روابط، نحوه‌ی ارتباط این موجودیت‌ها با یکدیگر را نشان می‌دهند. این ساختار برای نمایش و کاوش داده‌های متصل و شبکه‌ای ایده‌آل است.

۲. چرا گراف دیتابیس‌ها نسبت به پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL) در برخی موارد برتری دارند؟

در پایگاه‌های داده رابطه‌ای، نمایش روابط پیچیده (مانند شبکه‌های اجتماعی چند لایه) نیازمند JOIN های متعدد است که می‌تواند بسیار کند و ناکارآمد باشد. گراف دیتابیس‌ها روابط را به صورت مستقیم ذخیره می‌کنند، بنابراین کاوش در این روابط بسیار سریع‌تر و مقیاس‌پذیرتر است.

۳. مهم‌ترین کاربردهای گراف دیتابیس‌ها کدامند؟

• شبکه‌های اجتماعی: نمایش دوستی‌ها، دنبال‌کنندگان، و تعاملات.
• سیستم‌های توصیه‌گر: پیشنهاد محصولات، فیلم‌ها یا محتوا بر اساس علایق و رفتارهای کاربران.
• تشخیص تقلب: شناسایی الگوهای مشکوک در تراکنش‌های مالی یا شبکه‌های جعلی.
• مدیریت دانش: سازماندهی اطلاعات و روابط بین مفاهیم.
• تحلیل شبکه: بررسی جریان اطلاعات، تأثیرگذاری، و شناسایی نقاط کلیدی در شبکه‌ها.

۴. Neo4j چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟

Neo4j یکی از محبوب‌ترین و پیشرفته‌ترین گراف دیتابیس‌های مبتنی بر Property Graph است. از زبان کوئری Cypher استفاده می‌کند که خوانا و شبیه به الگوهای گراف است. Neo4j برای عملکرد بالا، مقیاس‌پذیری و اکوسیستم قوی خود شناخته شده است.

۵. ArangoDB چه تفاوتی با Neo4j دارد؟

ArangoDB یک گراف دیتابیس چند-مدلی (Multi-model) است. این بدان معناست که علاوه بر پشتیبانی از مدل گراف، از مدل‌های سندی (Document) و کلید-مقدار (Key/Value) نیز به صورت یکپارچه پشتیبانی می‌کند. این انعطاف‌پذیری برای سناریوهایی که نیاز به ذخیره‌سازی انواع مختلف داده در یک پایگاه داده واحد دارند، بسیار مفید است. ArangoDB از زبان کوئری AQL (ArangoDB Query Language) استفاده می‌کند.

۶. OrientDB چیست و چه مزایایی دارد؟

OrientDB نیز یک گراف دیتابیس چند-مدلی است که مشابه ArangoDB، از مدل‌های سندی و گراف پشتیبانی می‌کند. OrientDB به دلیل عملکرد بالا در مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling) و پشتیبانی از تراکنش‌های ACID، شناخته شده است. زبان کوئری آن نیز ترکیبی از SQL و ویژگی‌های گراف است.

۷. زبان کوئری Cypher (مورد استفاده در Neo4j) چگونه کار می‌کند؟

Cypher یک زبان اعلانی (Declarative) برای کوئری گرفتن و دستکاری داده‌ها در گراف دیتابیس‌ها است. با استفاده از الگوهای بصری شبیه به نمایش گراف (مانند (node1)-[relationship]->(node2) )، به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا داده‌ها را به راحتی پیدا کرده، ایجاد، به‌روزرسانی و حذف کنند.

۸. چه زمانی استفاده از گراف دیتابیس ضروری است؟

زمانی که روابط بین داده‌ها اهمیت اصلی را دارند و کاوش این روابط بخش مهمی از عملکرد برنامه یا تحلیل شماست. اگر برنامه شما شامل شبکه‌های پیچیده، وابستگی‌های چندلایه، یا نیاز به یافتن الگوها و مسیرها در داده‌ها دارد، گراف دیتابیس بهترین انتخاب خواهد بود.

۹. آیا گراف دیتابیس‌ها برای تمام انواع داده‌ها مناسب هستند؟

خیر. گراف دیتابیس‌ها برای داده‌های با اتصالات زیاد و پیچیده بهترین عملکرد را دارند. برای داده‌های جدولی ساده که روابط کمی دارند، پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی ممکن است همچنان انتخاب بهتری باشند. پایگاه‌های داده چند-مدلی مانند ArangoDB و OrientDB انعطاف‌پذیری بیشتری را برای ترکیب مدل‌ها ارائه می‌دهند.

۱۰. چگونه می‌توانم مهارت‌های خود را در کار با گراف دیتابیس‌ها (Neo4j, ArangoDB, OrientDB) افزایش دهم؟

بهترین راه، گذراندن دوره‌های آموزشی عملی و شرکت در پروژه‌های واقعی است. با شرکت در دوره جامع “گراف دیتابیس چیست؟ مروری بر ArangoDB، Neo4j و OrientDB” در وب‌سایت نیک‌آموز، شما با اصول تئوری و کاربردهای عملی این پایگاه‌های داده آشنا شده و مهارت‌های لازم برای استفاده از آن‌ها در پروژه‌هایتان را کسب خواهید کرد. همین حالا به نیک‌آموز مراجعه کنید و آینده شغلی خود را در دنیای داده متحول سازید!

💡 مطالعه‌های تکمیلی برای درک بهتر موضوع:

• ۱۰ زبان محبوب مهندسان داده ۲۰۲۶
• آشنایی با CI / CD در Azure DevOps و ساخت Pipeline
• زبان M چیست؟ ۴ کاربرد زبان فرمول نویسی M در سال ۲۰۲۶!