Vorwort
Graphen fressen die Welt auf und es gibt kein Zurück mehr
In den drei Jahren, seit wir das erste Mal über Graphdatenbanken geschrieben haben, hat sich in unserer Branche ein grundlegender Wandel in der Sichtweise auf die Datenbestände vollzogen.
Daten, die immer in irgendeiner Schicht der Innovation präsent sind, haben seit mehreren Jahrzehnten nur einen Bruchteil ihres Potenzials entfaltet, zum großen Teil, weil die uns zur Verfügung stehenden Technologien uns gezwungen haben, sie so zu behandeln, als wären sie nichts weiter als isolierte Inseln von mittelmäßiger Bedeutung. Graphen und Graphdatenbanken ändern dies vollständig.
Eine Branche nach der anderen entdeckt die transformative Kraft vernetzter Daten und die Ausreißer in diesen Branchen überholen ihre Konkurrenten unaufhaltsam. Graphen sind überall, sie fressen die Welt auf und es gibt kein Zurück mehr.
Wie ich in meinem Vorwort zur ersten Ausgabe schrieb, begann dieser Perspektivwechsel vor fast zwei Jahrzehnten, als ein frühreifes Websuch-Startup die Dominanz der Marktführer - Altavista, Lycos, Excite und andere - durch die Anwendung eines einfachen Algorithmus herausforderte, der die Art und Weise, wie Webdokumente miteinander verbunden sind, sinnvoll nutzte.
Heute dominiert Google den Bereich der Websuche. In seinem Kielwasser haben sich auch andere Branchenführer gefragt: "Was wäre, wenn wir die Beziehungen und Verbindungen in unseren Daten nehmen und unser Geschäft entlang dieser Beziehungen neu konzipieren würden? Wie würde das aussehen?" Die Antworten auf diese Fragen sind heute in Form von Facebook, Twitter und Co. in unserem Online-Leben allgegenwärtig.
Was einst ein spezielles und oft proprietäres Mittel war, um die Möglichkeiten von vernetzten Daten zu nutzen, ist heute eine Standardtechnologie. In den letzten drei Jahren sind die Funktionen, die Benutzerfreundlichkeit und die Leistung der weltweit führenden Graphdatenbank enorm gereift; der Bekanntheitsgrad und die Akzeptanz haben sich viel breiter, tiefer und schneller verbreitet, als wir es uns erhofft hatten; und der Erfindungsreichtum und die unumkehrbaren Auswirkungen der Einführung von Graphdatenbanken in ehemals auf diskrete Daten ausgerichtete Bereiche haben die Märkte auf Schritt und Tritt belebt und herausgefordert.
Im Jahr 2011 dachten wir, dass Graphdatenbanken vor allem in den Bereichen Software, Finanzdienstleistungen und Telekommunikation Einzug halten würden, und wir hatten weitgehend recht. Noch erstaunlicher ist jedoch die Verbreitung von Graphdatenbanken außerhalb dieser drei Hauptbranchen.
Wir haben erlebt, wie eine Branche nach der anderen von Graphen überrollt wurde. In jedem Fall hat die Einführung der Graphtechnologie zu besseren Produkten und bemerkenswerteren Kundenerlebnissen geführt. Unternehmen wie Pitney Bowes, eBay und Cisco setzen den Graphen ein, um einige ihrer kritischsten Probleme zu lösen, und zwingen ihre Konkurrenten, aufzuholen oder die Branche zu verlassen. Vier der zehn größten globalen Einzelhändler nutzen heute Neo4j. Die Konkurrenten, die sich nicht angepasst haben, haben es schwer, den Anschluss zu finden, weil sie es versäumt haben, sich anzupassen.
Die Fähigkeit von Graphdatenbanken, eine Branche zu erobern und radikal zu verändern, wird nirgendwo deutlicher als im aufstrebenden Internet der Dinge (IoT), einem Bereich, der passender als Internet der vernetzten Dinge bezeichnet werden könnte, denn ohne die Verbindungen hat es keinen Sinn. Wenn du viele vernetzte Dinge hast, hast du ein graphbasiertes Problem.
In den letzten Jahren ist ein großer Telekommunikationsausrüster mit einem Produkt in den IoT-Bereich eingestiegen, das in große Telekommunikationsnetze eingebettet ist, den Netzwerkverkehr abfängt und ein Modell aller angeschlossenen Geräte im Netzwerk erstellt. Wenn alle Geräte einer Kategorie gleichzeitig rot blinken, kannst du leicht feststellen, ob das wirklich daran liegt, dass alle gleichzeitig fehlschlagen, oder ob sie alle mit einer Firewall und einer Stromversorgung verbunden sind, die gerade ausgefallen ist. Diese Art von Echtzeit-Analyse und Vorhersage ist es, was du tun kannst, wenn du das IoT vernetzt betrachtest.
Die Geschwindigkeit, mit der solche Lösungen entwickelt und in Betrieb genommen werden können, ist das Ergebnis einiger bedeutender Änderungen an der zugrunde liegenden Graphdatenbanktechnologie. Im Jahr 2013 haben wir Neo4j 2.0 eingeführt, was eine große Veränderung bei den Funktionen, der Benutzerfreundlichkeit und der Leistung des Produkts bedeutete. Neben einem völlig neuen Visualisierungstool verfügt Neo4j 2.0 über ein verbessertes Datenmodell, dessen Hauptmerkmale, Labels, optionale Constraints und deklarative Indizes - zusammen mit zahlreichen Verbesserungen der Abfragesprache Cypher - das Design und die Entwicklung einer Graphdatenbankanwendung einfacher und intuitiver machen als je zuvor.
Mit der Reifung der Technologie geht auch ein erstaunliches Wachstum der Community einher. Nach Angaben von db-engines.com sind Graphdatenbanken seit 2013 die am schnellsten wachsende Datenbankkategorie. Big Data ist der am stärksten wachsende Sektor in der Tech-Branche, und Graphdatenbanken sind der Dreh- und Angelpunkt dieses Wachstums. Graphen fressen die Welt, und es gibt kein Zurück mehr.
Ich hoffe, dass diese neue Ausgabe von Graphdatenbanken ein großartiges Update (oder einen Ausgangspunkt) für die wachsende Welt der Graphentechnologien darstellt und dich dazu inspiriert, in deinem nächsten Projekt eine Graphdatenbank einzusetzen oder die Technologie auf noch erstaunlichere Weise zu nutzen, wenn du den Sprung in den Graphen bereits geschafft hast.
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