Property-Graph-Databases. 20 Jahre praktische Erfahrung

Transkript

1 Property-Graph-Databases 20 Jahre praktische Erfahrung

2 Agenda Was sind die Bausteine der Property- Graph-Database Aspekte der Architektur und der Implementierung Möglichkeiten, Vor- und Nachteile von PG- DB(&DC) Architekturen

3 Was sind die Bausteine der Property-Graph- Database eine kleine Geschichte, in der die Bausteine der Property-Graph-Database auf natürliche Weise erscheinen

4 Bei einem Großereignis gab es eine Vielzahl von Gremien, Arbeitskreisen und Veranstaltungen Präsidium Eröffnungsveranstaltung Eröffnungsveranstaltung xxxxxxxxxxxxxxxxxx Eröffnungsveranstaltung Ak Ak 47 Ak 47 Ak 47 Ak 47 Ak 47 Ak 47 Ak Freundeskreis Bocciaspieler

5 Und der der Bundeskanzler war auf verschiedene Arten und mit verschiedenen Adressen eingebunden. Bundeskanzler Harald Kühl,! Heimadresse!! Lieber Harald! Dr. Harald Kühl! Dienstadresse!!! Sehr! geehrter Herr Kühl An den Kanzler der Bundesrepublik! Deutschland,! Dr. Harald Kühl,!! Dienstadresse BK!! Sehr geehrter Herr Bundeskanzler

6 und es mussten sehr differenzierte Zuordnungen verwaltet werden Präsidium Eröffnungsveranstaltung Freundeskreis Bocciaspieler Ak Ak 47 Ak 47 Ak 47 Ak 47 Ak 47 Ak 47 Ak Bundeskanzler!! An den Kanzler der Bundesrepublik Deutschland,! Harald Kühl,! Dr. Harald Kühl! Dr. Harald Kühl,! Heimadresse! Dienstadresse! Dienstadresse! Lieber Harald Sehr geehrter Herr Kühl Sehr geehrter Herr Bundeskanzler

7 Grundbausteine Graphen (Nodes, Links) Properties aa 32 bb 2 cc 111 aa 32 bb 2 aa 32 bb 2 cc 111 dd dsdsds

8 der Kanzler hat keine Zeit mehr für Arbeitskreis 47 Zeitabhängigkeit der Links aa 32 bb 2 cc 111 aa 32 bb 2 aa 32 bb 2 cc 111 dd dsdsds

9 document-based zu dick für Value-Pair Speicherung, daher Document Speicherung (JSON, XML) Bundeskanzler cc 111! Harald Kühl,! Heimadresse! Lieber Harald {function:xxx} {name:y} aa 32 {date: }!! bb 2 An den Kanzler der Bundesrepublik Deutschland,! Dr. Harald Kühl,! Dienstadresse! Sehr geehrter Herr Bundeskanzler! Dr. Harald Kühl! Dienstadresse! Sehr geehrter Herr Kühl {function:xxx} aa{name:y} 32 {date: } {function:xxx} {name:y} {date: } bb 2 aa 32 bb 2 cc 111 dd!! dsdsds

10 erste Zusammenfassung Nodes, die ihre einfachen und komplexen Properties in JSON oder XML Dokumenten speichern typisiert sind Links, die gerichtet sind zeitabhängig sind Properties besitzen {function: XXX} {name:y} aa 32 bb 2 cc 111 {function: {function: XXX} {name:y} aa bb 32 2 aa 32 bb 2 cc 111 dd ds

11 Aspekte der Architektur und der Implementierung Speicherung der Daten Indizierung Abfragen Object-Document Mapping Caching und Notification Architekturen

12 Speicherung Nodes ID Values Links ID Node ID1 Node ID2 Values 1 {name:} 2 {name:} 3 {name:} 44 {name:} {func:}

13 Object-Document Mapping den Nodes entsprechen Klassen im Framework Registrierung der gespeicherten Properties durch die Klassen Laden/Speichern durch das Framework Lazy Loading / große Daten

14 Indizierung intelligente Indizierung durch die Objekte des Frameworks z.b. Person: Namensbestandteile, Geburtstag, e- mail Indizierung auf DB-Ebene nur auf der technischen Ebene

15 Caching/Notification Caching der Nodes und Links aus Performancegründen, speziell bei Konfigurationsdaten/Strukturdaten Notifikationen über Änderungen Ketten von Notifikationen bis zum GUI

16 Abfragen Traversal über Methoden des Frameworks Kinder Eltern für den Benutzer über (Node/Link-)Listen- Ausdrücke und Umleitungen intelligente (Node/Link-)Listen

17 3+ Tier Architektur Rich-Clients Architekturen/GUI App-Server / Web-Interface

18 Möglichkeiten, Vor- und Nachteile von PG- DB(&DC) Architekturen passende und unpassende Projekte sichere und einfache Changes Konfiguration und Daten in einer DB Begriffsauswertung und Dokumente Data Warehousing Skalierung

19 passende Projekte komplexe, dynamische Datenstrukturen kleine bis mittelgroße Datenmengen wenig Ressourcen schlechter Zugriff auf die Installationen hohe Änderungsrate

20 unpassende Projekte einfache Datenstrukturen grosse, gleichförmige Datenmengen beliebig viele Ressourcen :-) hohe Anforderungen an die Geschwindigkeit

21 Changes keine Umstrukturierung der DB Änderungen nur in den Executables Vererbung der Klassen

22 Konfiguration und Daten keine Grenzen keine Inkonsistenzen komplexer, auch zeitabhängiger Zugriff

23 Begriffe und Dokumente Begriffe = Erweiterung des Property-Konzeptes + Redirections

24 Data Warehousing direkte Auswertungen möglich, aber ggfls. langsam Data Warehouse abgetrennt in passende DB Objekte generieren Einträge bei Änderungen oder in Batch-Läufen

25 Skalierung für im wesentlichen lokale, begrenzte Strukturen kein Problem Objekte/Nodes leicht skalierter (ID- Segmentierung) für Links etwas aufwendiger, aber möglich NEO4J skaliert offensichtlich gut

26 Fragen? Es konnten nur ausgewählte Themen angesprochen werden und auch die nur in geringer Tiefe. Wenn Sie Fragen haben, stellen sie sie doch jetzt oder kontaktieren uns später.

27 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Thomas Holdt, MORE Projects