ADI Analytics

graph database

Graph Database

Apa Saja Keunggulan Graph Database

keunggulan-graph-database
freepik.com

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

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 data warehousing.

Baca juga: Panduan Data Modeling

Kesimpulan

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

Neo4J | Berkenalan dengan Graph Database

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.

https://youtu.be/jFdEeJ-Ez1E

Pemahaman 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. 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.

graph-database
https://neo4j.com/developer/graph-database/

Baca juga : Apa saja keunggulan Graph Database 

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:

graph-database
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

graph-database
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.

graph-database
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.

neo4j-graph-database

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.

graph-database

Baca juga : Panduan Data Modeling