Keunggulan Graph database, sebelum kesana kami akan menjelaskan terlebih dahulu secara singkat tentang graph database.
Database Grafik atau lebih familiar dengan penyebutan Graph Database, masih termasuk keluarga database NoSQL. NoSQL merubah struktur penyimpanan data biasa dengan tujuan bisa mendukung data tidak terstruktur, scalable (Big Data), pencarian yang cepat, ekstraksi pola / informasi yang tersembunyi, rangkaian informasi yang ada pada data.
Salah satu implementasi adalah pada perusahaan raksasa Facebook yang sekarang menjadi Meta, yaitu Graph API facebook.
Namun sayangnya perusahaan pendukung / pembuat Graph Database masih jarang sekali, salah satu perusahaan Graph Database yang terkenal adalah Noe4J, paling banyak digunakan oleh perusahaan atau organisasi sebagai rujukan belajar dan penelitian karena open source sistem.
Database berbasis graph menurut beberapa sumber, adalah pilihan solusi yang ada dan paling sesuai mengenai ekstraksi data yang cukup kompleks. Jika anda menyimpan semua informasi ke dalam data / dokumen relasional, maka itu adalah pilihan yang tidak praktis dan akan sulit fokus pada hubungan-hubungan penting dari setiap cerita yang ada di data tersebut, dan pada akhirnya high level data document abstraction sulit untuk tercapai.
Keunggulan Graph Database
Fleksibilitas
Kemudahan mengubah dan memperluas data yang diambil untuk atribut dan objek tambahan.
Pencarian
Anda dapat melakukan pencarian berbasis hubungan dengan lebih cepat, misal “perusahaan mana yang memiliki banyak karyawan”
Indeks
Graph database secara alami diindeks oleh hubungan (node yang mendasarinya), yang artinya memberikan akses lebih cepat dibandingkan dengan data relasional untuk data.
Kekurangan Graph Database
Graph database tidak menciptakan hubungan yang lebih baik. Graph database hanya menyediakan pengambilan data yang cepat untuk data yang saling terhubung. Proses pencarian yang ditingkatkan adalah hal yang bagus akan tetapi proses ini mengharuskan hubungan tersebut ditangkap secara efektif sejak awal.
Graph database tidak dioptimalkan untuk menyimpan dan mengambil entitas bisnis, maka graph database tidak begitu berguna untuk kasus penggunaan operasional karena tidak mahir dalam menangani query yang mencakup seluruh database dan tidak efisien ketika memproses transaksi dengan volume tinggi. Jadi anda perlu meng kolaborasikannya dengan NoSQL.
Graph database hanya sebagai penyimpan data, tidak memberikan interface langsung yang berhubungan dengan bisnis untuk memberikan query.
Graph database tidak dioptimalkan dalam analytics query volume besar yang mana adalah ciri khas dari datawarehousing.
Jadi bisa diambil kesimpulan bahwa model ini sangat cocok untuk data data social media yang datanya tidak pernah lengkap, dan properti yang sangat beragam, contohnya data percakapan di kolom komentar.
Kebutuhan untuk membuat keputusan yang cepat dan real-time, tentunya membutuhkan sistem yang mendukung penyimpanan dan ekstraksi daya yang cepat pula, mada dari itu Graph Database adalah salah satu solusinya.
Graph database adalah database yang dirancang untuk memperlakukan hubungan antara data sama pentingnya dengan data itu sendiri. Ini dimaksud untuk menyimpan data tanpa membatasinya ke model yang sebelumnya sudah ditentukan. Sebagai gantinya, data disimpan seperti pertama kali kita menggambarnya. Menunjukan bagaimana setiap entitas individu terhubung atau terkait dengan entitas lain.
Graph database menyimpan node dan hubungan bukan tabel atau dokumen. Data disimpan seperti anda membuat sketsa di kertas. Data anda disimpan tanpa membatasinya ke mobel yang sebelumnya sudah ditentukan, memungkinkan cara yang sangat fleksibel untuk merencanakan dan menggunakannya.
Graph Database adalah sebuah model penyimpanan data yang menggunakan prinsip Teori Graph, yang dimana entri data dilambangkan sebagai Node dan Edge yang menjadi penghubung setiap Node. Contoh Node bisa berupa individu, tempat, atau kejadian. Setiap Node memiliki beberapa bahkan banyak properti, misalkan untuk Node Individu, saya contohkan disini Victor dengan properti sebagai Developer bekerja di ADI Analytics dan tinggal di Jakarta, dan masih banyak informasi lainnya yang jumlahnya tidak terbatas. Untuk Node tempat misalkan PT ADI Analytics, dengan properti jumlah karyawan, jumlah divisi, alamat, nama direksi, nomor telepon dan data data lainnya. Edge menghubungkan Individu dengan Tempat, Individu dengan Kejadian, atau kombinasi ketiganya. Edge juga memiliki berbagai properti. Untuk contoh lengkapnya bisa melihat gambar dibawah ini
Mengapa Graph Database?
Kita hidup di dunia yang saling terhubung antara satu sama lain, dan yang sudah telah kita pahami bahwa sebagian besar domain memerlukan pemrosesan rangkaian koneksi yang kaya untuk memahami apa yang sesungguhnya terjadi. Seringkali kita menemukan kasus bahwa hubungan antar barang/hal adalah sama pentingnya dengan barang/hal itu sendiri.
Bagaimanakah cara melakukan ini? Sementara relasional database yang ada dapat menyimpan hubungan ini, cara menavigasinya dengan JOIN atau cross-lookups (pencarian silang yang mahal), ini sering kali dikaitkan dengan skema yang kaku. Ternyata database “relational” dianggap kurang baik untuk penanganan ini.
Dalam graph database, tidak ada JOIN atau cross-lookups (pencarian silang yang mahal). Hubungan disimpan secara asli di samping elemen data (node) dengan format yang jauh lebih fleksibel. Segala hal yang berkaitan tentang sistem dioptimalkan untuk akses data dengan cepat dengan jutaan koneksi per detik.
Graph database mengatasi banyak tantangan besar yang dihadapi dari kita setiap hari. Masalah data modern seringkali melibatkan hubungan rich to rich dengan data heterogen yang menetapkan kebutuhan untuk menavigasi hierarki yang dalam, temukan koneksi tersembunyi antara item yang jauh, dan temukan hubungan antar item.
Jaringan sosial, jaringan pembayaran, atau jaringan jalan, anda akan menyadari bahwa semuanya adalah graph database yang saling terhubung. Dan pada kenyataannya pertanyaan yang sering muncul adalah lebih tentang hubungan antar data. Lebih banyak pertanyaan tentang hubungan daripada tentang elemen data individual.
Perbedaan utama antara RDBMS dengan Graph database adalah dalam kasus penggunaannya. RDBMS sangat cocok untuk kasus transactional dan sedangkan Graph database lebih cocok untuk kasus relationship ness.
Untuk lebih memahami tentang Graph database kita akan memberikan contoh simpelnya, misalkan anda ingin mengetahui silsilah satu keluarga seperti dibawah ini:
binafatih.com
Untuk kasus ini RDBMS sangat tidak direkomendasikan, kenapa? Karena tidak ada query untuk menampilkan anak dan cucu dari kakek. Akan lebih tepat jika menggunakan Graph Database.
Graph Model Properti
Jika di RDBMS kita mengenal SQL (Structure Query Language). Maka di Graph Database kita menyebutnya Cypher Query Language. Dalam Graph Database hanya mengenal istilah Node, Variabel, Label dan Properties dari Node.
Di Neo4J, informasi diatur sebagai node, hubungan, dan properti.
Menyusun blok Graph Model Properti
https://neo4j.com/developer/graph-database/
Node adalah entitas dalam graph.
Node dapat diberi tag dengan label , yang mewakili peran mereka yang berbeda di domain Anda. (Misalnya, Person).
Node dapat menampung sejumlah pasangan kunci-nilai, atau properti . (Misalnya, name)
Label node juga bisa melampirkan metadata (seperti indeks atau informasi kendala) ke node tertentu.
Relasi menyediakan koneksi terarah, bernama, antara dua entitas node (misalnya Person LOVES Person).
Relasi selalu memiliki arah, tipe, node awal, dan node akhir, dan mereka dapat memiliki properti, sama seperti node.
Node dapat memiliki jumlah atau jenis hubungan apa pun tanpa mengorbankan kinerja.
Meskipun hubungan selalu diarahkan , mereka dapat dinavigasi secara efisien ke segala arah.
Mungkin penjelasan diatas masih terlalu singkat. Kali ini, kita akan menjelaskan lebih lanjut tentang Graph Data Modeling. Namun sebelum kesana kita akan menjelaskan terlebih dahulu tentang Neo4J seperti yang tertulis di judul artikel ini.
Neo4J
Neo4J adalah tools open source, NoSQL, Native graph database yang menyediakan backend transaksional yang sesuai dengan ACID untuk aplikasi anda, yang tersedia untuk umum sejak 2007.
Neo4J ditawarkan sebagai managed service melalui AuraDB. Anda juga bisa menggunakan Neo4J sendiri dengan Community Edition atau Enterprise Edition. Enterprise Edition atau edisi perusahaan ini mencakup semua yang ditawarkan Community Edition atau edisi komunitas, ditambah dengan persyaratan perusahaan tambahan seperti backup, pengelompokan, dan kemampuan failover. Neo4J ditulis dalam Java dan Scala, dan source code nya bis anda lihat di GitHub.
https://neo4j.com/developer/graph-database/
Neo4J adalah native graph database, yang berarti ia mengimplementasikan model grafik yang sebenarnya sampai ke tingkat penyimpanan. Data tidak disimpan sebagai “graph abstraction” di atas teknologi lain, akan tetapi data disimpan seperti anda menggambar di papan tulis. Ini adalah hal penting, karena itulah alasan mengapa Neo4J mengungguli grafik lain dan tetap fleksibel. Di luar core graph, Neo4J menyediakan apa yang anda harapkan dari database seperti transaksi ACID, cluster support, dan failover runtime. Stabilitas dan kedewasaan inilah yang digunakan dalam skenario produksi untuk beban kerja perusahaan besar selama bertahun-tahun.
Apa yang membuat graph Neo4J termudah untuk digunakan?
Cypher, bahasa kueri yang mirip dengan SQL, tetapi dioptimalkan untuk graph. Yang sekarang digunakan oleh database lain seperti SAP HANA Graph dan Redis Graph melalui proyek openCypher.
Traversal waktu yang konstan dalam grafik besar untuk kekuatan dan luasnya karena representasi node dan relationships yang efisien. Sehingga memungkinkan untuk peningkatan skala hingga miliaran node pada perangkat keras.
Flexible property graph schema yang dapat beradaptasi dari waktu ke waktu, memungkinkan untuk mewujudkan dan menambahkan relasi baru yang akan datang dan mempercepat data domain saat kebutuhan bisnis berubah.
Driver untuk bahasa pemrograman populer termasuk Java, JavaScript, .NET, Python, dan banyak lagi.
Dimana dan Bagaimana Neo4J digunakan?
Neo4J saat ini digunakan oleh ribuan startup, institusi pendidikan, dan perusahaan besar di semua sektor termasuk layanan keuangan, pemerintahan, energi, teknologi, ritel, dan manufaktur. Dari teknologi baru yang inovatif dapat mendorong bisnis perusahaan, pengguna mendapatkan wawasan dengan grafik, penghasilan pendapatan baru, dan meningkatkan efisiensi mereka secara keseluruhan.
Graph Data Modeling
Artikel ini dirancang untuk memberikan anda tools yang dibutuhkan untuk merancang dan menerapkan Teknologi Graph Database yang efisien dan fleksibel dengan Graph Data Modeling yang baik.
Solusi terbaik dan kiat disertai pengalaman selama Neo4J dalam membangun dan merekomendasikan graph teknologi akan memberi anda kepercayaan diri untuk mendapatkan solusi graph-base dengan berbagai macam data model. Fokus bagian ini adalah memberikan anda panduan dan tools yang diperlukan untuk membantu anda dan perusahaan dalam menampilkan model domain anda sebagai graph.
Beberapa tahun terakhir ini, bekerja di industri data memang memiliki prospek yang sangat menarik. Jika anda tertarik berkarir di bidang tersebut, NoSQL adalah salah satu skill yang harus anda kuasai terlebih dahulu.
Selain SQL, terdapat beberapa istilah lain diantaranya NoSQL yang juga tidak kalah pentingnya untuk dipahami bagi anda yang berkecimpung di bidang data.
Berdasarkan informasi dari geeksforgeeks No AQL sudah ada sejak akhir 1960-an. Namun baru mendapatkan perhatian dunia pada awal tahun 2000-an, karena di tahun itu kebutuhan data dalam jumlah yang besar sedang meningkat.
Dibawah ini akan kami jelaskan apa sebenarnya NoSQL dan apa saja kelebihan dan kekurangannya NoSQL bila dibandingkan dengan SQL.
#baca juga : Data Warehouse: Pengertian, Fungsi, dan Komponen Penting …
Apa Itu NoSQL?
NoSQL adalah singkatan dari Not Only SQL atau Not SQL. hal ini sesungguhnya bukanlah sebuah bahasa layaknya SQL, karena NoSQL adalah sebuah sistem manajemen data non-rasional yang tidak membutuhkan skema tetap. Dengan menggunakan NoSQL maka akan menghindari gabungan data sehingga lebih mudah dalam proses implementasi.
Database NoSQL dibuat dengan tujuan khusus untuk data yang spesifik dan memiliki skema fleksibel untuk membuat aplikasi modern. Kemudahan pengembangan, fungsional, dan kinerja dalam berbagai skala, ini lah yang membuat database NoSQL dikenal secara luas.
Dan Tujuan utama dari penggunaan database NoSQL adalah untuk penyimpanan data yang terdistribusi dengan kebutuhan penyimpanan data yang besar.Ini menjawab sebagai solusi untuk perusahaan yang memerlukan data dengan volume yang besar, penggunaan NoSQL untuk mengumpulkan datanya.
Secara umum NoSQL digunakan untuk kebutuhan big data dan aplikasi web yang real-time. Google dan Social Media seperti Facebook, Twitter, dan Instagram pasti akan mengumpulkan data usernya dalam jumlah yang sangat besar setiap harinya.
Jenis Database NoSQL
Terdapat 5 jenis database NoSQL, berikut ini penjelasan lengkapnya.
1. Key-value database
Database ini dapat di partisi dan memungkinkan pengembangan horizontal pada skala yang tidak dapat dicapai oleh jenis database lain. Ini lebih sederhana karena setiap item berisi key dan value sebagai tempat akses data. Biasanya sebuah value diambil hanya dengan mereferensikan key-nya. Jika seperti ini, untuk mempelajari cara membuat query untuk key-value database pastinya akan lebih sederhana. Key-value database ini lebih sesuai untuk penyimpanan data dalam jumlah besar yang tidak perlu query rumit untuk pengambilannya. Metode ini cukup baik khusus penggunaan seperti gaming, teknologi iklan, dan IoT.
2. Document Database
Di Dalam kode aplikasi, data sering diwakilkan sebagai sebuah objek atau dokumen seperti JSON karena ini merupakan model data yang efisien dan intuitif untuk developer. Database dokumen memudahkan developer dalam menyimpan dana membuat query data dalam database dengan menggunakan format model dokumen yang sama dengan yang mereka gunakan dalam kode aplikasi. Lebih fleksibel dan efisien, program akan lebih mudah dikembangkan karena document database akan menyesuaikan penyimpanan data berdasarkan kebutuhan aplikasi.
3. Graph Database
Graph Database adalah sebuah model penyimpanan data yang menggunakan prinsip Teori Graph, yang dimana entri data dilambangkan sebagai Node dan Edge yang menjadi penghubung setiap Node. Node biasanya menyimpan data informasi, tempat, dan benda-benda. Sedangkan Edge menyimpan informasi tentang hubungan antar Node. Graph database bertujuan supaya proses membuat dan menjalankan aplikasi yang berjalan dengan dataset yang selalu terhubung menjadi lebih mudah. Kasus umum penggunaan jenis database yang satu ini diantaranya untuk social network, deteksi penipuan, logistik, dan rekomendasi. Karena graph database lebih unggul dalam penggunaan untuk mencari tahu hubungan atau pola.
4. In Memory
Kasus penggunaan seperti leaderboard, penyimpanan sesi, dana analytics real-time yang memerlukan waktu respons milidetik dan dapat setiap saat memiliki puncak lalu lintas yang besar, seperti yang dimiliki aplikasi gaming dan teknologi iklan. In Memory bertujuan khusus untuk memberikan performa dan daya tahan yang sangat cepat sehingga anda bisa menggunakannya sebagai basis data primer untuk aplikasi layanan micro yang modern.
5. Search
Beberapa output aplikasi dicatat untuk membantu pengembangan dalam memecahkan masalah. Jenis database ini dibuat khusus untuk memberi visualisasi hampir secara real-time dan analisis data, membuat indeks, mengumpulkan, dan mencari log matrik yang semistruktur.
Kelebihan Dan Kekurangan Database NoSQL
pinterest.com
Hampir semua hal di dunia ini memiliki kekurangan dan kelebihan, begitu juga jenis database NoSQL, berikut kekurangan dan kelebihannya.
Kelebihan
Performa
Database NoSQL dianggap memiliki performa yang lebih unggul jika dibandingkan dengan database SQL, hal ini dikarenakan informasi yang ada di database NoSQL terdapat di dalam satu database saja.
Sedangkan di dalam database SQL pengguna harus meng query data di beberapa tabel terlebih dahulu. Berbeda dengan database NoSQL, semua data berada di dalam satu tabel sehingga mengambil dara bisa dilakukan dengan lebih cepat. Bahkan beberapa bentuk database NoSQL dapat melakukannya hingga sepuluh query per detik.
Skalabilitas
Selanjutnya kelebihan dari database NoSQL adalah dari skalabilitasnya. Database ini menggunakan pembandingan horizontal dengan membagi data dan menempatkannya di beberapa mesin. Dipadankan dengan pembandingan vertikal yang berarti menambahkan lebih banyak sumber daya ke mesin. Sehingga bisa disebut lebih mahal dan membutuhkan banyak sumberdaya.
Selain itu untuk penskalaan vertikal juga tidak mudah diterapkan seperti penskalaan horizontal. Maka dari itu bisa disimpulkan bahwa penggunaan NoSQL bisa menjadi lebih mudah dan murah dibandingkan dengan SQL.
Fleksibilitas
NoSQL lebih fleksibel sehingga jauh lebih mudah untuk menguji ide dan melakukan pembaruan, dikutip dari Altexsoft.
Hal tersebut adalah hal penting dalam aplikasi modern dimana sering terjadi perubahan struktur data yang diharuskan cepat dan mudah.
Kekurangan
Membutuhkan banyak database
Penggunaan NoSQL sangat terspesialisasi, dibuat dengan tujuan khusus untuk data yang spesifik dan memiliki skema yang fleksibel. Hal ini berbeda dengan SQL database yang sejatinya lebih umum dan bisa digunakan untuk berbagai kebutuhan. Maka untuk NoSQL diperlukan beberapa jenis database dan model data untuk penggunaanya. Dan bahkan mungkin beberapa bentuk SQL masih diperlukan untuk membantu mempersingkat prosesnya.
Ukuran database menjadi sangat besar
NoSQL tidak dirancang untuk menghapus atau membuang duplikasi data sehingga ukuran database bisa menjadi sangat besar karena duplikasi data dari proses yang terjadi. Hal ini menyebabkan kebutuhan tempat penyimpanan data menjadi lebih banyak yang harus dipersiapkan jika menggunakan NoSQL.
Pengelolaan data tidak mudah
Proses mengelola data dalam jumlah yang sangat besar bukanlah sebuah hal yang mudah. Itulah sebabnya pengelolaan data di NoSQL menjadi lebih kompleks. Meskipun penggunaan database ini bertujuan untuk mengelola database dalam jumlah besar menjadi lebih sederhana, akan tetapi hal tersebut bukanlah sebuah proses yang mudah.
Karena itu, dalam mengelola database NoSQL ini dibutuhkan lebih banyak usaha ekstra karena memang cukup sulit.
Baca Juga….
Demikian beberapa penjelasan mengenai NoSQL mulai dari penjelasan, jenis jenis database yang ada ni NoSQL, hingga kelebihan dan kekurangan dalam penggunaannya.
