Формально граф - это набор вершин и ребер, или, говоря более простым языком, набор узлов и взаимосвязей между ними. В графах объекты представлены узлами, а способы, которыми эти объекты соединены между собой, - взаимосвязями. Эта универсальная и выразительная структура позволяет моделировать всевозможные сценарии, от постройки космической ракеты до строительства системы дорог, от поставок продуктов питания до историй болезни населения, и многое другое.
Графы повсюду
Графы чрезвычайно полезны при анализе самых разных наборов данных в таких областях, как наука, государственное управление и бизнес. Реальный мир, в отличие от основанной на шаблонах устаревшей модели реляционных баз данных, разнообразен и взаимосвязан: в одних местах равномерно и упорядочено, в других случайно и нерегулярно. После освоения графов вы начнете замечать их присутствие повсюду. Гартнер (Gartner), например, выделяет в мире бизнеса пять видов графов: социальный, целевой, потребления, интересов и мобильности - и утверждает, что способность использовать эти графы обеспечивает «устойчивое преимущество в конкурентной среде».
Например, данные в Twitter легко представить в виде графа. На рис. 1 изображена небольшая сеть пользователей Twitter. Каждый узел помечен как «пользователь», с указанием его роли в сети. Узлы соединены взаимосвязями, определяющими дополнительный семантический контекст, а именно: Билли следует за Гарри, а Гарри, в свою очередь, следует за Билли. Рут и Гарри так же следуют друг за другом, но, к сожалению, хотя Рут следует с Билли, Билли (пока) не ответил взаимностью.
Рис. 1 ❖ Малый социальный граф
Конечно же, реальный граф Twitter в сотни миллионов раз больше, чем изображенный на рис. 1, но работает по тому же принципу. На рис. 2 мы расширили граф, включив в него сообщения, опубликованные Рут.
Несмотря на свою простоту, рис. 2 демонстрирует выразительную мощь графового моделирования. Из него легко понять, что Рут опубликовала последовательность сообщений. Ее самое последнее сообщение можно найти по взаимосвязи, помеченной как ТЕКУЩЕЕ. Далее следуют сообщения Рут, помеченные как ПРЕДЫДУЩЕЕ.
Модель графов с метками и свойствами
При обсуждении рис. 2 мы неформально представили самую популярную графовую модель - графовую модель с метками и свойствами . Графовая модель с метками имеет следующие характеристики:
- содержит узлы и взаимосвязи;
- у узлов есть свойства (пары ключ-значение);
- узлы должны быть помечены одной или более метками;
- взаимосвязи имеют имя и направление, для них всегда определен начальный и конечный узлы;
- у взаимосвязей также имеются свойства.
Большинство считает, что графовая модель со свойствами является простой и интуитивно понятной. Но, несмотря на свою простоту, именно она используется в подавляющем большинстве случаев при применении графов для отображения данных.
Рис. 1.2 Опубликованные сообщения
Обзор областей применения графов
В последние годы появилось множество проектов и готовых решений для управления, обработки и анализа графов. Огромное их количество затрудняет мониторинг инструментов и различий между ними, даже для тех, кто активно ими пользуется. Этот раздел содержит обобщенную их классификацию, чтобы помочь сформировать представление об областях применения графов.
С высоты птичьего полета области применения графов можно разделить на две части:
- технологии организации транзакционных графовых хранилищ, как правило, используемых в режиме реального времени непосредственно из приложения. Эти технологии называются графовыми базами данных, и им в этой книге будет уделено основное
внимание. Они являются аналогом «нормальной» обработки транзакций в масштабе реального времени (On-Line Transaction Processing, OLTP) реляционных баз данных. - технологии автономного анализа графов, обычно реализующие серии пакетных шагов. Эти технологии часто называют механизмами вычисления графов (graphcomputeengine).Их можно отнести к той же категории, что и другие приемы анализа объемных данных, например интеллектуальный анализ данных и аналитическая обработка данных в реальном времени (OnLine Analytical Processing, OLAP).
Существует и еще один способ классификации применения графов, основанный на видах графовых моделей. Имеются три доминирующие графовые модели: графы со свойствами, триплексы схем описания ресурсов (Resource Description Framework, RDF) и гиперграфы. Они подробно рассмотрены в приложении А. Большая часть популярных графовых баз данных, представленных на рынке, использует графовые модели со свойствами, поэтому именно эта модель и будет использована в моем блоге.
