Grafik veritabanları (graph databases), veri depolamak için grafik (graph) modellerinden faydalanan veritabanlarıdır.

Grafik Veritabanı Nedir?

Grafik veritabanları, verileri matematikte çizge teorisi veya graf teorisiyle tanımlanan graf yapılarını kullanarak saklar. Graflar veya grafikler, düğümler ve kenar adı verilen düğümler arası bağlardan oluşur. Grafik yapısında yer alan düğümler, nesneleri içerir. Kenar olarak adlandırılan bağlantılar ise nesneler arasındaki ilişkiyi tanımlamak için kullanılır.

Grafik veritabanları günümüzde özellikle sosyal medya platformları ve öneri, tavsiye sistemlerinin yer aldığı projelerde kullanılır. En popüler grafik veritabanlarına ise Neo4j, OrientDB, Amazon Neptune örnek olarak gösterilebilir.

Grafik Veritabanlarının Bileşenleri

Grafik veritabanlarında veriler grafik modeli ile saklanır. Grafik modelleri, düğümler, kenarlar ve özelliklerden oluşur:

• Düğümler (Nodes): Veritabanında saklanan nesneler yani veriler, node’larda tutulur. Düğümler çoğu zaman köşe olarak da adlandırılır.
• Kenarlar (Edges): Kenarlar, düğümler arasındaki ilişkileri gösterir. Bire çok ve çoktan çoğa ilişkileri temsil etmek için kullanılırlar.
• Özellikler (Properties): Düğümler ve kenarların sahip oldukları özellikler ve nitelikleri belirtmek için kullanılırlar.

Grafik Veritabanının Avantajları Nelerdir?

Grafik veritabanı kullanımı, ilişkisel veritabanları veya farklı veri saklama yöntemlerine kıyasla belirli avantajlar sunar. Grafik veritabanlarının avantaj sağladığı en önemli nokta karmaşık ve büyük miktardaki veri ile yüksek verimlilikte çalışabilmesidir. Yoğun veri ilişkilerini kolaylıkla yönetilmesini sağlar. Bir diğer avantajı ise esnek yapıya sahip olmasıdır. Veri saklama konusunda takip edilmesi gereken önceden hazırlanmış bir model olmadığından grafik yapısı ihtiyaç doğrultusunda şekillendirilebilir.

Grafik Veritabanları Nerelerde Kullanılır?

Grafik veritabanları çoğunlukla karmaşık verilerin saklanması ve ihtiyaç halinde hızlı bir şekilde kullanılmasına imkan verdiği için kullanılır. Grafik veritabanları, nesneler arasındaki ilişkilere odaklanır ve nesneler arasında ortak noktaları ortaya çıkarmada yeteneklidir. İki alakasız nesne arasındaki ortak noktaları tespit edebilir. Örneğin arkadaşlarınızın takip ettiği ancak sizin takip etmediğiniz kişileri size öneri olarak sunulması gibi işlemlerde grafik veritabanları oldukça kullanışlıdır.

Sosyal Ağlar

Grafik veritabanlarının en yaygın kullanılım alanı sosyal medya platformlarıdır. Sosyal medyada bulunan kullanıcıların her biri bir düğüm olarak ele alındığında kurdukları bağlantılar da kenar olarak tanımlanır. Bu sebeple grafik veritabanları sosyal ağlar için son derece uygundur.

Öneri ve Tavsiye Sistemleri

Sosyal ağların yanı sıra e-ticaret sitelerinde ve streaming servislerinde sıklıkla kullanılan öneri ve tavsiye sistemlerinde de grafik veritabanlarının yeteneklerinden faydalanılır. Sizinle benzer ortak noktaları olan kişileri tespit etme ederek ilgilenebileceğiniz ürün ve içeriklerin sunulmasını sağlar.

Grafik Veritabanı ve İlişkisel Veritabanı Arasındaki Farklar Nelerdir?

Projelerinizde verileri saklamak için farklı çalışma prensiplerine sahip veritabanı seçenekleri arasından tercih yapmanız gerekir. Bu tercihinizde ihtiyaçlarınıza en uygun çözümü seçmeniz son derece önemlidir. Bu sebeple grafik ve ilişkisel veritabanları arasındaki farklar hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir.

İlişkisel veritabanları, verileri saklamak için satır ve sütunlardan oluşan tabloları kullanır. Veriler arasındaki ilişki anahtar değerler ile belirlenir. Veritabanındaki veriler üzerinde işlem sağlamak için SQL sorgulama dili kullanılır. İlişkisel veritabanları veri boyutu arttıkça verimsizleşmeye başlar. Ölçeklenebilirlik açısından bakıldığında ise dikey olarak ölçeklendirmeye daha uygundur. Yatay ölçeklendirme de uygulamanının karmaşıklığı artar.

Grafik veritabanları ise veriler grafik modeli ile saklanır. İlişkisel veritabanlarında bulunan tablolardaki satırlar, düğümlere eşdeğerdir. Düğümler arasındaki ilişki ise kenarlar ile gösterilir. Herhangi bir standartlaşmış sorgu diline sahip değildir, farklı yöntemler kullanılabilir. Büyük boyutlu verilerle performanslı bir şekilde çalışabilir. Yatay olarak ölçeklenebilirliği yüksektir.