ग्राफ़ डेटाबेस क्या है? शुरुआती लोगों के लिए मार्गदर्शिका

ग्राफ़ डेटाबेस क्या है?

ग्राफ़ डेटाबेस एक विशेष, एकल-उद्देश्यीय प्लेटफ़ॉर्म है जिसका उपयोग संघात्मक और प्रासंगिक प्रकृति के डेटा को बनाने और संशोधित करने के लिए किया जाता है। स्वयं ग्राफ़ में नोड्स, एजेज़ और प्रॉपर्टीज़ होते हैं, जो मिलकर उपयोगकर्ताओं को डेटा को इस तरह प्रस्तुत और संग्रहीत करने देते हैं जैसा कि रिलेशनल डेटाबेस करने के लिए उपयुक्त नहीं होते।

ग्राफ़ डेटाबेस सिस्टम की मुख्य अवधारणा संबंध है। संबंधों को फर्स्ट-क्लास सिटिज़न माना जाता है — इसका अर्थ है कि जितना कुछ आप अन्य सभी तत्वों के साथ कर सकते हैं, उतना ही आप एक संबंध के साथ भी कर सकते हैं। डेटा को ग्राफ़ में इस तरह से जोड़ा जाता है कि वह नोड्स और एजेज़ के संग्रह को संग्रहीत करता है, जहाँ एजेज़ नोड्स के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं।

संबंध सिस्टम के भीतर डेटा को सीधे एक-दूसरे से जोड़ने में सक्षम बनाते हैं। ग्राफ़ डेटाबेस में संबंधों को क्वेरी करना तेज़ होता है क्योंकि उन्हें एक ऐसे तरीके से संग्रहीत किया जाता है जो बदलता नहीं है। आप उन्हें विज़ुअलाइज़ भी कर सकते हैं, जो उन्हें अत्यधिक इंटरकनेक्टेड डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए उत्कृष्ट बनाता है।

एक सोशल नेटवर्क ग्राफ़ डेटाबेस में संबंधों का प्रतिनिधित्व

ग्राफ़ डेटाबेस बनाम रिलेशनल डेटाबेस: समानताएँ और अंतर

आप अभी भी सोच रहे होंगे कि ग्राफ़ डेटाबेस एक रिलेशनल डेटाबेस से कैसे अलग है। दोनों जानकारी संग्रहीत करते हैं और डेटा के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, लेकिन वे इस लक्ष्य को जिस तरह प्राप्त करते हैं, वह अलग है।

हम उनके बीच के अंतरों को पाँच श्रेणियों में बाँटेंगे:

• डेटा मॉडल
• ऑपरेशन
• स्केलेबिलिटी
• परफ़ॉर्मेंस
• उपयोग में आसानी
• एप्लिकेशन

आइए गहराई से समझें कि वे कैसे भिन्न हैं।

डेटा मॉडल

रिलेशनल डेटाबेस सूचना को पंक्तियों और स्तंभों में संरचित करने के लिए डेटा टेबल्स का उपयोग करते हैं। प्रत्येक स्तंभ डेटा एंटिटी का एक विशिष्ट गुण परिभाषित करता है, जबकि पंक्तियाँ व्यक्तिगत डेटा रिकॉर्ड का प्रतिनिधित्व करती हैं। चूँकि डेटा टेबल्स की एक निश्चित स्कीमा होती है, उपयोगकर्ताओं को विभिन्न टेबल्स के बीच संबंधों को प्राइमरी और फ़ॉरेन कीज़ का उपयोग करके परिभाषित करना होता है।

इसके विपरीत, एक ग्राफ़ डेटाबेस डेटा को एक ग्राफ़ संरचना का उपयोग करके व्यवस्थित करता है, जिसमें नोड्स, एजेज़, और प्रॉपर्टीज़ डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग होते हैं। अर्थात, नोड्स ऑब्जेक्ट्स को परिभाषित करते हैं, एजेज़ नोड्स के बीच संबंधों को दर्शाते हैं, और प्रॉपर्टीज़ नोड्स और एजेज़ के गुणों का वर्णन करती हैं। आगे हम इसे विस्तार से देखेंगे।

ऑपरेशंस

रिलेशनल डेटाबेस डेटा को संशोधित करने के लिए SQL की शक्ति का लाभ उठाते हैं। SQL डेवलपर्स को विभिन्न क्वेरीज़ करने में सक्षम बनाता है और टेबल्स के बीच अच्छी तरह परिभाषित संबंधों वाले संरचित डेटा को प्रभावी ढंग से संभालता है। यह विशेष रूप से कई टेबल्स पर फ़िल्टरिंग, एग्रीगेशन, और जॉइन्स में उत्कृष्ट है।

ग्राफ़ डेटाबेस ग्राफ़ डेटा मॉडल पर क्वेरी करने के लिए ट्रैवर्सल एल्गोरिद्म का उपयोग करते हैं। ट्रैवर्सल एल्गोरिद्म डेप्थ-फर्स्ट या ब्रेड्थ-फर्स्ट हो सकते हैं, जो जुड़े हुए डेटा को तेज़ी से खोजने और पुनर्प्राप्त करने में मदद करते हैं।

स्केलेबिलिटी

हालाँकि रिलेशनल डेटाबेस को क्षैतिज रूप से स्केल करना (जैसे, शार्डिंग का उपयोग करके) संभव है, यह डेटा स्टोरेज की जटिलता को काफ़ी बढ़ा देता है और कन्सिस्टेंसी जैसी समस्याएँ पैदा कर सकता है। रिलेशनल डेटाबेस को स्केल करने का अनुशंसित तरीका वर्टिकल है। वर्टिकल स्केलिंग में हार्डवेयर (जैसे, CPU, स्टोरेज, मेमोरी, आदि) को अपग्रेड किया जाता है ताकि सर्वर अधिक वर्कलोड संभाल सके।

दूसरी ओर, ग्राफ़ डेटाबेस क्षैतिज रूप से स्केल करने में बहुत अच्छे हैं। वे यह उपलब्धि पार्टिशनिंग का उपयोग करके हासिल करते हैं, जो एक तकनीक है जो संग्रहीत डेटाबेस ऑब्जेक्ट्स को अलग-अलग सर्वर्स पर अलग-अलग भागों में विभाजित करती है। ये पार्टिशन कई सर्वर्स को समानांतर में ग्राफ़ क्वेरीज़ प्रोसेस करने में सक्षम बनाते हैं।

परफ़ॉर्मेंस

ग्राफ़ डेटाबेस आमतौर पर इंडेक्स-फ्री अजेसेंसी का उपयोग करते हैं। इसका अर्थ है कि प्रत्येक नोड सीधे अपने आस-पास के नोड्स का संदर्भ रखता है। इसलिए, संबंधों और संबंधित डेटा तक पहुँचना केवल मेमोरी पॉइंटर लुकअप का मामला होता है। मूलतः, यह तेज़ होता है।

रिलेशनल डेटाबेस को एंटिटीज़ के बीच संबंधों की पहचान करने के लिए अलग-अलग टेबल्स को स्कैन करना पड़ता है। उदाहरण के लिए, यदि आप कई टेबल्स को जॉइन करना चाहेंगे, तो डेटाबेस सिस्टम को संबंध खोजने के लिए पूरे डेटा को स्कैन करना होगा। इसका मतलब है कि जैसे-जैसे डेटा बड़ा होता जाता है, परफ़ॉर्मेंस घटती जाती है।

उपयोग में आसानी

ग्राफ़ डेटाबेस में संबंध केंद्रीय होते हैं। इससे जुड़े हुए डेटा के साथ काम करना बहुत आसान हो जाता है, खासकर मल्टी-हॉप क्वेरीज़ करते समय — यानी कई संबंधों वाले पाथ्स पर ट्रैवर्स करने वाली क्वेरीज़। एक रिलेशनल डेटाबेस में, यह SQL से करना पड़ता है। SQL में मल्टी-हॉप क्वेरी लिखना स्वाभाविक नहीं लगता। वे काफ़ी जटिल हो सकती हैं और आसानी से ऐसे भारी-भरकम क्वेरीज़ में बदल सकती हैं जिन्हें पढ़ना और बनाए रखना कठिन हो।

एप्लिकेशन

संबंधों पर फ़ोकस ग्राफ़ डेटाबेस को उन कार्यों के लिए उपयुक्त बनाता है जहाँ अक्सर गतिशील परिवर्तन और अनुकूलन होते रहते हैं। ऐसे कार्यों में सेमांटिक सर्च और रिकमेंडेशन इंजन शामिल हैं। इसके विपरीत, रिलेशनल डेटाबेस की कठोरता उन्हें संरचित डेटा के लिए आदर्श बनाती है जो टेबल्स में अच्छी तरह फ़िट होता है। ऐसे डेटा के उदाहरणों में ग्राहक डेटा और लेन-देन शामिल हैं।

ग्राफ़ डेटाबेस के मुख्य घटक

जैसा कि पहले बताया गया, ग्राफ़ डेटाबेस उपयोगकर्ताओं को डेटा को ग्राफ़ के रूप में प्रस्तुत करने देते हैं। इस फ़ॉर्मेट में डेटा मॉडल करने के लिए तीन महत्वपूर्ण घटक हैं: नोड्स, एजेज़ और प्रॉपर्टीज़।

नोड्स

ऑब्जेक्ट्स या इंस्टेंसेज़ को एक नोड के माध्यम से प्रस्तुत किया जाता है। अवधारणात्मक रूप से, नोड्स रिलेशनल डेटाबेस की एक पंक्ति के समकक्ष होते हैं और ग्राफ़ के भीतर वर्टेक्स की तरह कार्य करते हैं। नोड्स का समूह बनाना प्रत्येक सदस्य पर एक लेबल लगाने से किया जाता है।

एजेज़

ग्राफ़ में एजेज़ को संबंध भी कहा जाता है। संबंधों में हमेशा एक स्टार्ट नोड, एंड नोड, प्रकार और दिशा होती है। ये पैरेंट-चाइल्ड संबंध, क्रियाएँ, ओनरशिप आदि का वर्णन करके डेटा पैटर्न बनाते हैं।

प्रॉपर्टीज़

सरल शब्दों में, प्रॉपर्टीज़ वे सूचनाएँ हैं जो नोड्स से संबंधित होती हैं।

ग्राफ़ डेटाबेस के उदाहरण

आइए आज उपयोग के लिए उपलब्ध कुछ सबसे लोकप्रिय ग्राफ़ डेटाबेस पर नज़र डालें, ताकि हम उनके प्रमुख फ़ीचर्स समझ सकें।

कुछ लोकप्रिय ग्राफ़ डेटाबेस

Neo4j

Neo4j दुनिया के अग्रणी ग्राफ़ डेटाबेस में से एक है, जो उपयोगकर्ताओं को अरबों डेटा कनेक्शनों में पैटर्न और अंतर्दृष्टियाँ गहराई से, आसानी से और तेज़ी से खोजने में सक्षम बनाता है। अर्थात, Neo4j एक अत्यधिक स्केलेबल NoSQL ओपन-सोर्स डेटाबेस है, जो Java का उपयोग करके विकसित किया गया है। अधिक जानने के लिए हमारा NoSQL कॉन्सेप्ट्स कोर्स देखें।

प्रमुख फ़ीचर्स:

• प्रॉपर्टी ग्राफ़ डेटा मॉडल
• सहज और लचीला डेटा मॉडलिंग सक्षम करता है, जिससे जटिल डेटा संबंधों के माध्यम से आसानी से नेविगेट किया जा सके।
• नेटिव ग्राफ़ प्रोसेसिंग और स्टोरेज
• डेटा रिट्रीवल और ग्राफ़ ट्रैवर्सल को ऑप्टिमाइज़ करता है, बड़े डेटासेट्स और जटिल क्वेरीज़ को तेज़ और कुशलता से संभालता है।
• ACID-अनुरूप ट्रांज़ैक्शंस (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)
• विश्वसनीय डेटा प्रोसेसिंग सुनिश्चित करता है, सभी ट्रांज़ैक्शंस में डेटा की सटीकता और भरोसेमंदता बनाए रखता है।
• Cypher ग्राफ़ क्वेरी भाषा
• ग्राफ़ डेटा को क्वेरी करने का शक्तिशाली लेकिन उपयोगकर्ता-अनुकूल तरीका प्रदान करता है, परस्पर जुड़े डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टियाँ निकालना सरल बनाता है।
• हाई-परफ़ॉर्मेंस नेटिव API
• डेटाबेस के साथ कुशल इंटरैक्शन सुनिश्चित करता है, जो लो-लेटेंसी और हाई-थ्रूपुट की आवश्यकता वाली एप्लिकेशंस के लिए महत्वपूर्ण है।
• Cypher क्लाइंट
• एप्लिकेशंस से Cypher क्वेरीज़ का सहज निष्पादन संभव बनाता है, जिससे डायनेमिक और इंटरैक्टिव उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर होता है।
• कई प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए लैंग्वेज ड्राइवर्स
• विकास में लचीलापन प्रदान करता है, क्योंकि यह C#, Go, Java, JavaScript और Python सहित कई भाषाओं के लिए ड्राइवर्स उपलब्ध कराता है, जिससे विविध टेक्नोलॉजी स्टैक्स में आसान इंटेग्रेशन सुनिश्चित होता है।

Amazon Neptune

घने रूप से जुड़े डेटा के साथ काम करने वाली एप्लिकेशंस को Amazon Neptune — एक तेज़, विश्वसनीय और पूर्णतः प्रबंधित ग्राफ़ डेटाबेस सेवा — का उपयोग करके जल्दी और आसानी से विकसित और चलाया जा सकता है। Neptune की नींव एक उद्देश्य-निर्मित, उच्च-प्रदर्शन ग्राफ़ डेटाबेस इंजन है। यह इंजन अरबों संबंधों को बनाए रखते हुए मिलीसेकंड लेटेंसी के साथ ग्राफ़ को क्वेरी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

प्रमुख फ़ीचर्स:

• ओपन ग्राफ़ APIs के लिए सपोर्ट
• लचीलापन और अनुकूलता प्रदान करता है, क्योंकि यह प्रॉपर्टी ग्राफ़्स के लिए Gremlin और openCypher, तथा RDF ग्राफ़्स के लिए SPARQL जैसे विभिन्न ओपन ग्राफ़ APIs को सपोर्ट करता है, जिससे डेवलपर्स परिचित क्वेरी भाषाओं का उपयोग कर डेटाबेस से इंटरैक्ट कर सकें।
• उच्च सुरक्षा
• मजबूत सुरक्षा फ़ीचर्स लागू कर डेटा सुरक्षा और नियामकीय अनुपालन सुनिश्चित करता है, जिससे डेटाबेस में संग्रहीत जानकारी की अखंडता और गोपनीयता बनी रहती है।
• पूर्ण प्रबंधन
• हार्डवेयर प्रोविज़निंग, सॉफ़्टवेयर पैचिंग, सेटअप और कॉन्फ़िगरेशन जैसे डेटाबेस कार्यों का प्रबंधन कर उपयोगकर्ता अनुभव को सरल बनाता है, ताकि डेवलपर्स डेटाबेस ऑपरेशंस के बजाय एप्लिकेशन बनाने पर ध्यान दे सकें।
• स्वचालित बैकअप
• डेटा की टिकाऊपन बढ़ाता है और आपदा पुनर्प्राप्ति में सहायता करता है, क्योंकि बैकअप प्रक्रियाएँ स्वतः संभाली जाती हैं, जिससे आकस्मिक हानि से सुरक्षा होती है और आवश्यक होने पर डेटा बहाल किया जा सकता है।

अन्य ग्राफ़ डेटाबेस

दो अन्य लोकप्रिय विकल्प ArangoDB और OrientDB हैं।

ArangoDB एक मुफ़्त, ओपन-सोर्स, NoSQL ग्राफ़ डेटाबेस सिस्टम है। यह तीन डेटा मॉडल्स (ग्राफ़्स, JSON डॉक्युमेंट्स और की/वैल्यू) को सपोर्ट करता है, यानी यह मल्टी-मॉडल है, जिसमें एकल डेटाबेस कोर और एकीकृत क्वेरी भाषा ArangoDB Query Language (AQL) है। यह टूल मुख्यतः एक क्वेरी भाषा है और एक ही क्वेरी में विभिन्न डेटा एक्सेस पैटर्न्स के संयोजन को सक्षम बनाता है।

OrientDB Java में लिखा गया एक ओपन-सोर्स NoSQL डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम है। ArangoDB की तरह, OrientDB भी मल्टी-मॉडल डेटाबेस है जो ग्राफ़्स, JSON डॉक्युमेंट्स, की/वैल्यू और ऑब्जेक्ट मॉडल्स को सपोर्ट करता है; हालाँकि, संबंधों का प्रबंधन ग्राफ़ डेटाबेस की तरह किया जाता है (अर्थात, रिकॉर्ड्स के बीच प्रत्यक्ष कनेक्शन्स)। यह टूल उपयोगकर्ताओं और रोल्स पर आधारित एक मज़बूत सुरक्षा प्रोफ़ाइलिंग सिस्टम प्रदान करता है और ग्राफ़ ट्रैवर्सल के लिए विस्तारित SQL के साथ Gremlin द्वारा क्वेरींग को सपोर्ट करता है।

हमारा NoSQL डेटाबेस पर मार्गदर्शक यह और अधिक बताता है कि वे डेटा साइंस के लिए इतने उपयोगी क्यों हैं।

ग्राफ़ डेटाबेस के उपयोग के मामले

सोशल नेटवर्क्स

सोशल मीडिया नेटवर्क स्वाभाविक रूप से ग्राफ़ डेटा मॉडल से प्रस्तुत होते हैं। ग्राफ़ डेटाबेस का लाभ उठाने से संबंधों को कैप्चर करने की प्रक्रिया सरल हो जाती है, क्योंकि डेटा को बार-बार ग्राफ़ से टेबल और फिर टेबल से ग्राफ़ में बदलने की ज़रूरत नहीं होती। उपयोगकर्ता और उनके संबंधों जैसी चीज़ों को सीधे ग्राफ़ डेटा मॉडल से दर्शाया जा सकता है।

रिकमेंडेशन इंजन

नेटवर्क में दोस्तों, ग्राहक रुचियों और खरीद इतिहास जैसी सूचना श्रेणियों के बीच संबंधों को ग्राफ़ डेटाबेस में संग्रहीत किया जा सकता है। तब समान रुचियों या खरीद इतिहास वाले अन्य उपयोगकर्ताओं द्वारा खरीदे गए उत्पादों के आधार पर किसी उपयोगकर्ता को प्रोडक्ट रिकमेंडेशन दिए जा सकते हैं। नेटवर्क में दोस्तों वाले परिदृश्य में, आप ऐसे उपयोगकर्ताओं को खोजने के लिए ग्राफ़ डेटाबेस का उपयोग कर सकते हैं जिनके साझा दोस्त हैं लेकिन वे अभी जुड़े नहीं हैं, और उन्हें एक-दूसरे को सुझा सकते हैं।

धोखाधड़ी का पता लगाना

ग्राफ़ डेटाबेस का उपयोग लेन-देन, लोगों और अन्य प्रासंगिक सूचनाओं के बीच संबंधों को संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है, ताकि सामान्य पैटर्न खोजे जा सकें और ऐसी एप्लिकेशंस बनाई जा सकें जो धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाने में सक्षम हों। उदाहरण के लिए, इसका उपयोग धोखाधड़ी का संकेत देने वाले संबंध पैटर्न को आसानी से खोजने में किया जा सकता है, जैसे एक ही ईमेल पते से जुड़े कई व्यक्ति, या अलग-अलग भौतिक पतों पर रहने के बावजूद एक ही IP पता साझा करने वाले कई लोग।

निष्कर्ष

इस मार्गदर्शिका में, आपने सीखा कि ग्राफ़ डेटाबेस संघात्मक और प्रासंगिक प्रकृति के डेटा को बनाने और संशोधित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले विशेष, एकल-उद्देश्यीय प्लेटफ़ॉर्म होते हैं। आपने यह भी सीखा कि यद्यपि डेटा को संग्रहीत करने और संबंधों का प्रतिनिधित्व करने का उनका सामान्य दायित्व समान है, फिर भी रिलेशनल और ग्राफ़ डेटाबेस अपने उद्देश्यों को प्राप्त करने के तरीक़ों में काफ़ी अलग हैं। उदाहरण के लिए, रिलेशनल डेटाबेस अपने ऑपरेशंस के लिए SQL का उपयोग करते हैं, जबकि ग्राफ़ डेटाबेस ट्रैवर्सल एल्गोरिद्म का उपयोग करते हैं, जो उन्हें बड़े डेटासेट्स के लिए भी बहुत तेज़ बनाते हैं और अत्यधिक इंटरकनेक्टेड डेटा के लिए अधिक उपयुक्त बनाते हैं।

इन संसाधनों से डेटाबेस के बारे में और जानें:

• Introduction to Relational Databases in SQL कोर्स
• Introduction to MongoDB कोर्स
• NoSQL Concepts कोर्स
• NoSQL Databases: What Every Data Scientist Needs To Know ब्लॉग