تفاوت های نمودار دانش و مقابل پایگاه داده رابطه ای

تفاوت های نمودار دانش (Knowledge Graph) و مقابل پایگاه داده رابطه ای (Relational Database)

مدیریت داده‌ها با معرفی فناوری‌ها و مفاهیم جدید مانند دریاچه‌های داده، خزانه‌های داده، پایگاه‌های داده گراف و غیره بسیار تکامل یافته است.

برای مثال، پایگاه‌های اطلاعاتی Graph، اگرچه حدود یک دهه از عمرشان می‌گذرد، در سال‌های اخیر در دنیای کسب‌وکار تشنه‌ی بینش، استقبال گسترده‌ای را شاهد بوده‌اند.

با این حال، پایگاه‌های اطلاعاتی رابطه‌ای در آزمون زمان مقاومت کردند و حداقل برای آینده قابل پیش‌بینی، حتی اگر نه برای همیشه، اینجا هستند.

در این پست وبلاگ، خواهیم دید که چگونه دنیای نمودارهای دانش و پایگاه‌های داده رابطه‌ای با یکدیگر متفاوت هستند، اگرچه هیچ‌کدام جایگزین دیگری نیستند.

تفاوت بین نمودار دانش و پایگاه داده رابطه ای

در جدول زیر تفاوت بین نمودار دانش و پایگاه داده رابطه ای آمده است:

Storage approach – رویکرد ذخیره سازی

در نمودارهای دانش، داده ها به صورت Entities و Relationship ذخیره می شوند. از نظر فنی، آنها را به ترتیب Nodes و Edges می نامند.

به عنوان مثال، اطلاعات را در نظر بگیرید – رابط BI توسط Power BI و Tableau برای اتصال به OBIEE/OAC تأیید شده است.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

در اینجا نمودار نشان دهنده این اطلاعات است:

از نمودار بالا می توان تشخیص داد که اطلاعات در 4 Node و 2 Edge ذخیره شده است.

Node ها عبارتند از:

1. BI Connector
2. Power BI
3. Tableau
4. OBIEE/OAC

Edge ها عبارتند از:

1. is certified by
2. for connecting to

مزیت اصلی نمودارهای دانش نسبت به پایگاه داده های رابطه ای این است که روابط را نیز ذخیره می کند.

رویکرد ذخیره سازی پایگاه های داده رابطه ای بسیار متفاوت است. پایگاه داده های رابطه ای داده ها را در جداول به صورت سطر و ستون ذخیره می کنند.

هر جدول توسط یک نقطه داده مشترک به جدول دیگری متصل می شود تا پرس و جو سریعتر و ذخیره سازی کارآمدتر انجام شود. بر خلاف نمودارهای دانش، روابط بین ستون های جدول ذخیره نمی شود.

Schema – طرحواره

نمودارهای دانش بدون طرح واره هستند. شما می توانید بر اساس اطلاعات موجود برای هر یک از آنها، هر تعداد اطلاعاتی را که می خواهید برای هر موجود اضافه کنید. هیچ اجباری برای پایبندی به یک ساختار خاص وجود ندارد.

در مورد نمودارهای دانش، هیچ اطلاعات موجود به دلیل ویژگی‌های بدون طرحواره از بین نخواهد رفت.

برعکس پایگاه داده های رابطه ای مبتنی بر طرحواره هستند. شما حتی قبل از اینکه داده ها در یک پایگاه داده رابطه ای ذخیره شوند، یک ساختار و قالب داده خاص و استاندارد (برای هر نقطه داده در هر جدول) تعریف می کنید. سازمان‌ها برای ذخیره و مدیریت اطلاعات موجود در پایگاه‌های اطلاعاتی رابطه‌ای تلاش می‌کنند، زیرا طرح واره‌ای سفت و سخت دارند.

هدف

نمودارهای دانش صرفاً برای استخراج بینش استفاده می شوند. نمودارها از نقطه نظر عملیاتی کمک چندانی نمی کنند. بنابراین، جایگزینی یک پایگاه داده رابطه ای با یک پایگاه داده گراف غیرممکن است. وقتی کسب‌وکار شما تشنه بینش است، می‌توانید یک پایگاه داده نموداری را برای کشف بینش‌هایی انتخاب کنید که در غیر این صورت اگر بخواهید از پایگاه داده رابطه‌ای استفاده کنید، برای همیشه پنهان می‌مانند.

از سوی دیگر پایگاه داده های رابطه ای هم اهداف عملیاتی و هم اهداف تحلیلی را ارائه می کنند. از منظر عملیاتی، آنها را نمی توان جایگزین کرد. توانایی ذخیره داده ها در قالب ردیف و ستون برای اجرای موفقیت آمیز یک تجارت ضروری است.

پایگاه داده های رابطه ای به شدت توسط بسیاری از سازمان ها برای اهداف تحلیلی نیز استفاده می شود. ابزارهای تجسم داده‌ها مانند Power BI و Tableau به این سازمان‌ها کمک می‌کنند تا هنوز تعداد زیادی از بینش‌ها را کشف کنند که بر تصمیم‌های تجاری حیاتی تأثیر می‌گذارند.

عملکرد

پایگاه داده های گراف می توانند پرس و جوها را حتی برای مجموعه داده های بزرگ بسیار سریع اجرا کنند. مزیت عملکرد، همراه با ویژگی‌های بدون طرح‌واره، بسیاری از سازمان‌ها را وادار کرده است که از پایگاه‌های داده Graph برای استخراج بینش داده‌ها برای برنامه‌هایی مانند تشخیص تقلب، دفاع ملی، و موتورهای توصیه رسانه‌های اجتماعی و غیره استفاده کنند.

در مورد پایگاه های داده رابطه ای، عملکرد پرس و جو با به حداقل رساندن مجموعه داده ها و استفاده از طرحواره های کارآمد قابل بهینه سازی است. با این حال، آنها هنوز نمی توانند عملکرد پرس و جو پایگاه داده های Graph را برای مجموعه داده ای با همان اندازه مطابقت دهند.

تعمیر و نگهداری

از آنجایی که نمودارهای دانش بدون طرحواره هستند، به راحتی می‌توانید هر زمان که بخواهید هر تعداد نقطه داده را که دوست دارید اضافه کنید.

نگهداری از پایگاه داده گراف بدون نگرانی است زیرا لازم نیست به این فکر کنید که داده های اضافی ذخیره شده در نمودار چگونه بر داده های موجود تأثیر می گذارد.

با این حال، برای یک پایگاه داده رابطه‌ای دقیقا برعکس است. نگهداری یک پایگاه داده رابطه ای بسیار دشوار است، زیرا قبل از ایجاد تغییر جزئی در ساختار باید کل معماری را تجزیه و تحلیل کنید.

نتیجه گیری

وقتی به تفاوت ها نگاه می کنیم، واضح است که پایگاه داده رابطه ای و پایگاه داده گراف جایگزین یکدیگر نیستند.

در عوض، هر دو اهداف متفاوتی را دنبال می کنند. در واقع، امروزه بیشتر کسب و کارها یک پایگاه داده رابطه ای برای عملیات روزانه دارند. و همچنین از آن برای تجزیه و تحلیل با تنظیم لازم برای عملکرد پرس و جو نهایت استفاده را می برند.

با این حال، اگر می‌خواهید بینش‌های بیشتری بر اساس روابط بین موجودیت‌های مختلف به دست آورید (در عملکرد سریع پرس و جو)، وقت آن رسیده است که به سراغ یک پایگاه داده گراف بروید که به موازات یک پایگاه داده رابطه‌ای اجرا می‌شود.

مقاله های مرتبط:

1- پایگاه داده گراف (Graph Database) چیست؟

2- پایگاه اطلاعات مکانی و داده های مکانی (Geospatial Data – GIS)

3- راه حل های یکپارچه سازی داده ها – کلید یک عملیات موفق

4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها

download tableau desktop