Графовые базы данных: определение, принципы, применение

Графовые базы данных — один из эффективных способов масштабирования доступа к данным и управления ими. По оценке MarketsandMarkets, объем рынка ПО для графовых БД к 2026 году достигнет 5,1 млрд долларов. В 2021 году рынок составлял 1,9 млрд, то есть рынок за 5 лет вырастет на 268%. Эксперты Emergen Research считают, что к 2030 году объем рынка превысит 11,25 млрд долларов, то есть суммарно за 9 лет рынок увеличится на 590%.

Разбираемся, что такое графовые БД, как они работают, чем отличаются от БД других типов и для каких задач подходят.

Определение и структура

Графовые базы данных — нереляционный тип БД. Их особенность — применение структуры графа для хранения данных и запросов.

В графовой БД два базовых компонента:

• Узлы. Экземпляры, или сущности данных. Узлом может выступать любой объект в БД. Например, информация о товаре. Каждый узел имеет свойства, которые содержат подробную информацию о нем.
• Ребра. Компонент, отображающий связь между узлами. Ребра также могут иметь свойства.

Такая архитектура позволяет представлять и запрашивать любые связи между объектами, независимо от их сложности.

Узлы со свойствами взаимосвязаны через ребра. Причем связь может быть ориентированной и неориентированной: в ориентированных графах у каждого ребра есть четкое направление от точки А к точке В, в неориентированных — нет.

Графовые vs реляционные

Графовые БД отличаются от других типов баз данных как на уровне архитектуры, так и на уровне алгоритмов работы. Основные различия условно можно разделить по параметрам, где они проявляются больше всего.

Преимущества графовых баз данных

Особенности графов, принцип их организации и отличия от БД других типов определяют плюсы графовых БД.

К достоинствам графовых БД можно отнести:

• Гибкость структуры. В графовых БД структура данных не ограничена строгими рамками — модель данных может иметь практически любой вид. Это делает проектирование и администрирование сложных проектов понятнее и легче.
• Адаптивность. Графовые БД можно легко адаптировать под текущие требования к данным. Это сводит к минимуму проблемы, которые обычно возникают в разработке при необходимости модифицировать существующую структуру данных.
• Масштабируемость. Графовые БД эффективно справляются с увеличением объема связанных данных, имеют распределенную архитектуру и могут обрабатывать запросы параллельно. Благодаря этому, они могут масштабироваться без смены схемы хранения и подходят для проектов, в которых нужны разветвленные сети данных.
• Эффективность. Язык запросов графовых БД дает возможность не ограничивать сложность условий и фильтров для поиска данных и их извлечения из графа. При этом эффективность работы БД не зависит от объема обрабатываемых данных.

Сценарии применения графовых БД

Архитектура, алгоритмы и особенности графовых БД позволяют им эффективно работать в условиях, когда связей между данными много, а обеспечить их четкую структуру сложно. Такую «суперспособность» активно используют в разных сферах и сценариях.

• Соцсети. В графах можно хранить не только информацию о пользователях, но и данные о характере связи между ними. Например, что пользователи «контактируют» через дружбу, лайки, комментарии. Возможность извлечения сложных связей дает возможность находить релевантных кандидатов в друзья, обнаруживать трендовый контент, персонализировать рекламу, определять влиятельных пользователей.
• Рекомендательные системы. С помощью графовых БД можно выделять связи между пользователем и товаром или контентом, а также определять привычные паттерны. Благодаря этому, графовые БД рационально применять в сервисах e-commerce и на платформах контента — например, чтобы персонализировать рекомендации на основе истории покупок или просмотров.
• Обнаружение мошенничества. Графовые БД дают возможность анализировать взаимодействие между вершинами и операции с ними. Это свойство можно использовать для выявления закономерностей и отклонений от них. Например, с помощью анализа транзакций можно распознать, что пользователь совершает много переводов на банковские счета из «черного списка», и своевременно блокировать их, не допуская хищения денег. Поэтому с графовыми БД нередко работают страховые и финансовые организации.
• Организация логистики. Графовые БД можно применять, когда нужно моделировать и анализировать транспортный трафик. Например, чтобы находить лучшие маршруты, прогнозировать движение транспорта и оценивать пропускную способность дорог.
• Наука. Графовые БД нередко используют в науке. Например, в биоинформатике для хранения генетических данных: гены являются вершинами, а связи между ними — ребрами. Таким образом ученые могут исследовать гены и процессы между ними.

Правила эффективной работы с графовыми БД

Чтобы получать все преимущества БД и чтобы профит от их внедрения был заметен как в удобстве для разработчика, так и на результатах проекта, желательно следовать ряду принципов.

• Компетенции важны. За возможностями БД скрываются ограничения и особенности, которые непременно нужно учитывать перед началом использования решения в проде. Поэтому интеграции БД в проект должна предшествовать подготовка и изучение баз данных, в том числе в тестовых средах.
• Требования проекта — в приоритете. На глобальном рынке представлено много графовых БД, некоторые из них даже возглавляют рейтинги популярности среди всех БД. Но при выборе базы данных лучше отталкиваться не от популярности инструмента, а от его реальных возможностей и стека доступных функций — они могут отличаться, потому что универсальной БД — «швейцарского ножа» — под все сценарии не существует.
• Оптимизация производительности — непрерывный процесс. Для поддержания высокой производительности БД важно постоянно стремиться оптимизировать запросы и избавляться от «узких мест».
• Не забывайте о безопасности данных. В графах по умолчанию есть ограничения, которые обеспечивают целостность данных и сокращают риски появления багов и ошибок в конечном проекте. Вместе с тем, также важно выстраивать собственную систему безопасности — например, контролировать доступ, шифровать данные, делать бэкапы.

Почему Tarantool сделал свою графовую СУБД

На российском рынке дефицит решений в сфере графовых СУБД — в основном представлены только open-source инструменты и продукты зарубежных вендоров, которые не могут дать гарантий долгосрочной поддержки.

Вместе с тем, не все клиенты готовы на работу с продуктом с открытым исходным кодом и блокером в виде отсутствия полной поддержки. Особенно это актуально для Enterprise-клиентов, у которых жесткие требования к выбору используемых решений. Таким образом на рынке образовался «вакуум предложений».

Чтобы его заполнить и закрыть потребности наших Enterprise-клиентов, которые приходили с запросом на получение графовых СУБД для своих проектов, мы разработали свое решение — Tarantool Graph DB.

Tarantool Graph DB обрабатывает данные в реальном времени благодаря in-memory технологиям, что позволяет реализовать сценарии мгновенного обнаружения подозрительных паттернов или сходств.

Разработка российского вендора гарантирует наличие стабильной поддержки и возможность модификации продукта под запросы клиента. Также БД адаптирована для работы на отечественных ОС: Astra Linux, РЕДОС и Альт.

Продукт Tarantool Graph DB создан на основе Enterprise-платформы Tarantool, а значит, наследует ее лучшие качества: поддержку ACID-транзакций, горизонтальное масштабирование благодаря шардированию.

В дополнение к работе с графовыми данными, Tarantool Graph DB реализует анализ векторов для поиска похожих объектов. Это делает антифродовые и рекомендательные системы на основе графовой БД более точными.