Graf Veritabanları Nedir?
Graf veritabanları, verileri ve bunlar arasındaki ilişkileri graf yapıları kullanarak depolayan ve sorgulayan özel bir NoSQL veritabanı türüdür. Bu veritabanları, düğümler (nodes), kenarlar (edges) ve özellikler (properties) kullanarak veri modellemesi yapar.
Graf veritabanlarında:
- Düğümler (Nodes): Varlıkları temsil eder (kişiler, ürünler, hesaplar vb.)
- Kenarlar (Edges): Düğümler arasındaki ilişkileri temsil eder
- Özellikler (Properties): Hem düğümlere hem de kenarlara ait nitelikler
Graf veritabanları, özellikle karmaşık ve yoğun ilişkisel verilerin depolanması, sorgulanması ve analiz edilmesi gereken senaryolarda geleneksel ilişkisel veritabanlarından daha etkili performans gösterir.
Graf veritabanları, ilişkileri ve bağlantıları görselleştirmeyi kolaylaştırır.
Graf Veritabanlarının Özellikleri
İlişki Odaklı
İlişkiler birinci sınıf vatandaşlardır ve veri kadar önemlidir. İlişkiler, doğrudan veri modelinin bir parçası olarak temsil edilir.
İlişki Traversal Performansı
İlişkileri takip etmek (traversal) son derece hızlıdır çünkü ilişkiler fiziksel olarak bağlantılı yapılar olarak saklanır.
Esnek Şema
Şema zorunluluğu yoktur, düğümler ve ilişkiler farklı özellik setlerine sahip olabilir, bu da esnek veri modellemeyi sağlar.
Karmaşık Sorgu Desteği
Derinlemesine ilişki sorguları, yol analizleri ve örüntü eşleştirme gibi karmaşık sorguları destekler.
Popüler Graf Veritabanları
Neo4j
En popüler graf veritabanı platformlarından biridir. Cypher adlı özel bir sorgu dili kullanır ve yüksek ölçeklenebilirlik sunar. Açık kaynak ve ticari sürümleri mevcuttur.
ArangoDB
Çok modelli bir veritabanıdır; belge, anahtar-değer ve graf modellerini tek bir veritabanı motorunda birleştirir. AQL (ArangoDB Query Language) kullanır.
Amazon Neptune
AWS tarafından sunulan, tam yönetilen bir graf veritabanı hizmetidir. Hem özellik grafları hem de RDF (Resource Description Framework) grafları için destek sunar.
Azure Cosmos DB
Microsoft'un çok modelli veritabanı hizmetidir. Gremlin API'si aracılığıyla graf veritabanı yetenekleri sunar, ayrıca belge, anahtar-değer ve sütun ailesi modellerini destekler.
Graf Veritabanlarının Kullanım Alanları
Sosyal Ağlar
Kullanıcılar arasındaki arkadaşlık, takip etme ve etkileşim ilişkilerini modellemek için idealdir. Öneri sistemleri, etki analizi ve topluluk tespiti için kullanılır.
Örnek: Facebook, LinkedIn, Twitter gibi platformların arkadaşlık ve bağlantı önerileri.
Dolandırıcılık Tespiti
Karmaşık ilişki örüntülerini analiz ederek dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için kullanılır. Anormal davranış örüntülerini belirlemede etkilidir.
Örnek: Kredi kartı dolandırıcılığı tespiti, sigorta dolandırıcılığı analizi.
Rota Planlaması ve Lojistik
Yol ağları, ulaşım sistemleri ve lojistik ağlarını modellemek için kullanılır. En kısa yol, en hızlı rota gibi hesaplamalar için idealdir.
Örnek: Google Haritalar, Uber, lojistik şirketlerinin rota optimizasyonu.
Bilimsel Araştırmalar
Protein etkileşimleri, moleküler yapılar, biyolojik ağlar ve diğer bilimsel verileri modellemek için kullanılır.
Örnek: İlaç keşfi, protein etkileşim ağları, hastalık yayılım modelleri.
Graf Veritabanı Sorgu Dilleri
Graf veritabanlarını sorgulamak için çeşitli özel diller ve API'ler geliştirilmiştir:
| Sorgu Dili | Açıklama | Kullanıldığı Sistemler |
|---|---|---|
| Cypher | Neo4j tarafından geliştirilen, graf yapılarını görsel olarak ifade eden bildirimsel sorgu dili. | Neo4j, SAP HANA, Redis Graph |
| Gremlin | Apache TinkerPop çerçevesinin bir parçası olan, graf traversal dili. Farklı graf veritabanları arasında taşınabilir sorgular yazılmasını sağlar. | JanusGraph, Amazon Neptune, Azure Cosmos DB, OrientDB |
| SPARQL | RDF (Resource Description Framework) grafları için standart sorgu dili. Semantik web uygulamaları için kullanılır. | Amazon Neptune, Virtuoso, Stardog |
| AQL | ArangoDB Query Language, belge, anahtar-değer ve graf verilerini sorgulamak için kullanılır. | ArangoDB |
Graf Veritabanları vs. İlişkisel Veritabanları
| Özellik | Graf Veritabanları | İlişkisel Veritabanları |
|---|---|---|
| Veri Modeli | Düğümler, kenarlar ve özellikler | Tablolar, satırlar ve sütunlar |
| İlişki Temsili | Doğrudan kenarlar olarak (birinci sınıf vatandaş) | Yabancı anahtarlar ve birleştirmeler (JOIN) aracılığıyla |
| Şema | Genellikle şemasız veya esnek şema | Katı şema yapısı |
| İlişki Traversal Performansı | Çok hızlı (sabit zaman) | Birleştirme sayısı arttıkça yavaşlar |
| Sorgu Dili | Cypher, Gremlin, SPARQL vb. | SQL |
| Kullanım Alanları | Karmaşık ilişkiler, sosyal ağlar, öneri sistemleri | Yapılandırılmış veriler, işlemsel sistemler |
Ne Zaman Graf Veritabanı Kullanmalı?
Eğer uygulamanız aşağıdaki özelliklere sahipse, graf veritabanı kullanmayı düşünebilirsiniz:
- Verileriniz arasında karmaşık ilişkiler ve bağlantılar varsa
- İlişki traversal performansı kritik öneme sahipse
- Sosyal ağlar, öneri sistemleri, dolandırıcılık tespiti gibi ilişki odaklı uygulamalar geliştiriyorsanız
- Veri modeliniz sık sık değişiyorsa ve esnek bir şema yapısına ihtiyacınız varsa
- Derinlemesine bağlantı analizi yapmanız gerekiyorsa
Veritabanı Teknolojileri Bülteni
Graf veritabanları ve diğer modern veritabanı teknolojileri hakkında güncel bilgiler için bültenimize abone olun.
