Graphdatenbanken, 2. Auflage

Vorwort

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Graphdatenbanken adressieren einen der großen makroskopischen Wirtschaftstrends von heute: die Nutzung komplexer und dynamischer Beziehungen in stark vernetzten Daten, um Erkenntnisse und Wettbewerbsvorteile zu gewinnen. Ganz gleich, ob wir die Beziehungen zwischen Kunden, Elementen in einem Telefon- oder Rechenzentrumsnetzwerk, Unterhaltungsproduzenten und Verbrauchern oder Genen und Proteinen verstehen wollen - die Fähigkeit, riesige Graphen hochgradig vernetzter Daten zu verstehen und zu analysieren, wird entscheidend dafür sein, welche Unternehmen ihre Konkurrenten im kommenden Jahrzehnt übertreffen.

Für Daten von signifikantem Umfang oder Wert sind Graphdatenbanken der beste Weg, um verbundene Daten darzustellen und abzufragen. Zusammenhängende Daten sind Daten, für deren Interpretation und Wert wir zunächst verstehen müssen, wie die einzelnen Elemente miteinander verbunden sind. Um dieses Verständnis zu erlangen, müssen wir in den meisten Fällen die Verbindungen zwischen den Dingen benennen und qualifizieren.

Obwohl große Unternehmen dies schon vor einiger Zeit erkannt und begonnen haben, ihre eigenen proprietären Technologien zur Graphenverarbeitung zu entwickeln, befinden wir uns jetzt in einer Zeit, in der diese Technologie schnell demokratisiert worden ist. Heute sind universelle Graphdatenbanken Realität und ermöglichen es den meisten Nutzern, die Vorteile vernetzter Daten zu nutzen, ohne in den Aufbau einer eigenen Graphinfrastruktur investieren zu müssen.

Das Bemerkenswerte an dieser Renaissance der Graphendaten und des Graphendenkens ist, dass die Graphentheorie selbst nicht neu ist. Die Graphentheorie wurde von Euler im 18. Jahrhundert entwickelt und seither von Mathematikern, Soziologen, Anthropologen und anderen Praktikern erforscht und verbessert. Aber erst in den letzten Jahren wurden die Graphentheorie und das Graphendenken auf das Informationsmanagement angewandt. In dieser Zeit haben Graphdatenbanken dazu beigetragen, wichtige Probleme in den Bereichen soziale Netzwerke, Stammdatenmanagement, Geodaten, Empfehlungen und mehr zu lösen. Der zunehmende Fokus auf Graphdatenbanken wird von zwei Kräften angetrieben: vom massiven kommerziellen Erfolg von Unternehmen wie Facebook, Google und Twitter, die ihre Geschäftsmodelle auf ihre eigenen proprietären Graphtechnologien ausgerichtet haben, und von der Einführung von Allzweck-Graphdatenbanken in der Technologielandschaft.

Über die zweite Ausgabe

Die erste Ausgabe dieses Buches wurde geschrieben, als Neo4j 2.0 noch in der Entwicklung war und die endgültigen Formen von Labels, Indizes und Constraints noch nicht festgelegt waren. Jetzt, wo Neo4j 2.x schon weit fortgeschritten ist (2.2 zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Buches und 2.3 in Kürze), können wir die neuen Elemente des Grapheigenschaftsmodells getrost in den Text aufnehmen.

Für die zweite Auflage dieses Buches haben wir alle Cypher-Beispiele überarbeitet, um sie mit der neuesten Cypher-Syntax in Einklang zu bringen. Wir haben sowohl die Abfragen als auch die Diagramme mit Beschriftungen versehen und Erklärungen zur deklarativen Indizierung und zu den optionalen Constraints von Cypher hinzugefügt. An anderer Stelle haben wir zusätzliche Modellierungsrichtlinien hinzugefügt, die Beschreibung der internen Architektur von Neo4j auf den neuesten Stand gebracht und die Testbeispiele aktualisiert, damit sie die neuesten Tools verwenden.

Über dieses Buch

Das Ziel dieses Buches ist es, Technologiepraktikern wie Entwicklern, Datenbankexperten und Entscheidungsträgern eine Einführung in Graphen und Graphdatenbanken zu geben. Die Lektüre dieses Buches wird dir ein praktisches Verständnis von Graphdatenbanken vermitteln. Wir zeigen, wie das Graphenmodell Daten "formt" und wie wir mit einer Graphdatenbank Daten abfragen, verstehen und darauf reagieren können. Wir erörtern die Arten von Problemen, die sich gut für Graphdatenbanken eignen, mit Beispielen aus der Praxis und zeigen, wie man eine Graphdatenbanklösung plant und implementiert.

In diesem Buch verwendete Konventionen

In diesem Buch werden die folgenden typografischen Konventionen verwendet:

Kursiv

Weist auf neue Begriffe, URLs, E-Mail-Adressen, Dateinamen und Dateierweiterungen hin.

Constant width

Wird für Programmlistings sowie innerhalb von Absätzen verwendet, um auf Programmelemente wie Variablen- oder Funktionsnamen, Datenbanken, Datentypen, Umgebungsvariablen, Anweisungen und Schlüsselwörter hinzuweisen.

Constant width bold

Zeigt Befehle oder anderen Text an, der vom Benutzer wörtlich eingegeben werden muss.

Constant width italic

Zeigt Text an, der durch vom Benutzer eingegebene Werte oder durch kontextabhängige Werte ersetzt werden soll.

Tipp

Dieses Symbol steht für einen Tipp, eine Anregung oder einen allgemeinen Hinweis.

Warnung

Dieses Symbol weist auf eine Warnung oder Vorsicht hin.

Code-Beispiele verwenden

Zusätzliches Material (Code-Beispiele, Übungen usw.) steht unter https://github.com/iansrobinson/graph-databases-use-cases zum Download bereit .

Dieses Buch soll dir helfen, deine Arbeit zu erledigen. Wenn in diesem Buch Beispielcode angeboten wird, darfst du ihn in deinen Programmen und deiner Dokumentation verwenden. Du musst uns nicht um Erlaubnis fragen, es sei denn, du reproduzierst einen großen Teil des Codes. Wenn du zum Beispiel ein Programm schreibst, das mehrere Teile des Codes aus diesem Buch verwendet, brauchst du keine Erlaubnis. Wenn du eine CD-ROM mit Beispielen aus den O'Reilly-Büchern verkaufst oder verteilst, ist eine Genehmigung erforderlich. Die Beantwortung einer Frage mit einem Zitat aus diesem Buch und einem Beispielcode erfordert keine Genehmigung. Wenn du einen großen Teil des Beispielcodes aus diesem Buch in die Dokumentation deines Produkts aufnimmst, ist eine Erlaubnis erforderlich.

Wir schätzen die Namensnennung, verlangen sie aber nicht. Eine Quellenangabe umfasst normalerweise den Titel, den Autor, den Verlag und die ISBN. Zum Beispiel: "Graphdatenbanken von Ian Robinson, Jim Webber und Emil Eifrem (O'Reilly). Copyright 2015 Neo Technology, Inc. 978-1-491-93089-2."

Wenn du der Meinung bist, dass die Verwendung von Code-Beispielen nicht unter die Fair-Use-Regelung oder die oben genannte Erlaubnis fällt, kannst du uns gerne unter [e-mail] kontaktieren .

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• 707-829-0104 (Fax)

Wir haben eine Webseite für dieses Buch, auf der wir Errata, Beispiele und zusätzliche Informationen auflisten. Du kannst diese Seite unter http://bit.ly/graph-databases-2e aufrufen .

Wenn du Kommentare oder technische Fragen zu diesem Buch stellen möchtest, sende eine E-Mail an [e-mail].

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Danksagungen

Wir möchten uns bei unseren technischen Gutachtern bedanken: Michael Hunger, Colin Jack, Mark Needham und Pramod Sadalage.

Unsere Anerkennung und unser Dank gehen an unseren Redakteur für die erste Ausgabe, Nathan Jepson.

Unsere Kolleginnen und Kollegen bei Neo Technology haben während des Schreibens dieses Buches einen großen Teil ihrer Zeit, Erfahrung und Mühe eingebracht. Unser besonderer Dank gilt Anders Nawroth für seine unschätzbare Hilfe bei der Entwicklung der Toolchain für dieses Buch, Andrés Taylor für seine enthusiastische Hilfe in Sachen Cypher und Philip Rathle für seine Ratschläge und Beiträge zum Text.

Ein großes Dankeschön an die Neo4j-Community für die vielen Beiträge, die sie im Laufe der Jahre im Bereich der Graphdatenbanken geleistet hat.

Und ein besonderer Dank geht an unsere Familien für ihre Liebe und Unterstützung: Lottie, Tiger, Elliot, Kath, Billy, Madelene und Noomi.

Diese zweite Ausgabe wurde durch die fleißige Arbeit von Cristina Escalante und Michael Hunger ermöglicht. Vielen Dank an euch beide für eure unschätzbare Hilfe.