গ্রাফ ডাটাবেস: ডেটা সম্পর্কে চিন্তা করার একটি নতুন উপায়

বড় ডেটার গুরুত্ব বাড়ছে। তবে, বেশিরভাগ ডেটা তৈরির জন্য, সংস্থাগুলি এটি থেকে কার্যক্ষম অন্তর্দৃষ্টি খুঁজে পেতে সক্ষম হতে হবে। শক্তিশালী অন্তর্দৃষ্টি খুঁজে পেতে, ফিরে আসা ডেটাগুলিতে গভীর কোয়েরি এবং ভাল বিশ্লেষণ উভয়ই থাকা দরকার। জটিল, বহু-স্তরযুক্ত অনুসন্ধানগুলির ক্ষেত্রে প্রথাগত এসকিউএল কোয়েরিগুলি সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি হয় এবং এটি অর্থবহ ডেটা পুনরুদ্ধারের কোনও সংস্থার লক্ষ্যকে সীমাবদ্ধ করে।

গ্রাফ ডাটাবেসগুলি সংস্থাগুলিকে জটিল, বহু-স্তরযুক্ত কোয়েরি চালু করতে সক্ষম করেছে যার তাত্ক্ষণিকভাবে উত্তর দেওয়া যেতে পারে, যেখানে traditionalতিহ্যবাহী এসকিউএল ডাটাবেসগুলিতে এই জাতীয় প্রশ্নের উত্তর দেওয়া অত্যন্ত কঠিন হয়ে পড়ে। জটিল প্রশ্নগুলি অভূতপূর্ব এবং মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি ফিরছে। গ্রাফ ডাটাবেসগুলি সোশ্যাল মিডিয়া, স্বাস্থ্যসেবা এবং অনলাইন ডেটিংয়ের মতো অনেক শিল্পে ব্যবহৃত হচ্ছে। গ্রাফ ডাটাবেস, দেখে মনে হচ্ছে, ডেটা দেখার নতুন উপায় সরবরাহ করছে।

গ্রাফ ডাটাবেস কী?

একটি গ্রাফ ডাটাবেস বিভিন্ন সত্তা সম্পর্কে তথ্য সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়, সত্তা জুড়ে মানচিত্রের সম্পর্ক এবং সত্তার মধ্যে ক্যোয়ারী সম্পর্কের অনুসন্ধান করে। এই প্রসঙ্গে, সত্ত্বা মানুষ, সংস্থাগুলি, প্রাণী এবং গাড়ী হিসাবে অনেক কিছু হতে পারে। একটি সত্তার অন্য সত্তার সাথে একটি নির্দিষ্ট সম্পর্ক থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মার্টিন, একটি সত্তা, অন্য সত্তা জিমের বন্ধু। মার্টিন একটি বিএমডাব্লু গাড়ির মালিক হতে পারে। উভয় উদাহরণে মার্টিন, জিম এবং বিএমডাব্লু হ'ল তাদের মধ্যে সুনির্দিষ্ট সম্পর্কের সত্তা। "মার্টিন জিমের বন্ধু" অর্থ বন্ধুত্ব হ'ল দুটি সত্তার মধ্যে সম্পর্ক। একইভাবে, "মার্টিন একটি বিএমডাব্লু'র মালিক" অর্থ মালিকানা হ'ল মার্টিন এবং তার বিএমডাব্লুয়ের মধ্যে সম্পর্ক। গ্রাফ ডাটাবেস পার্লেন্সে, সম্পর্কগুলি প্রান্ত হিসাবে পরিচিত। সম্পর্কগুলি গ্রাফ আকারে প্রদর্শিত হয় এবং তাই ধারণাটি একটি গ্রাফ ডাটাবেস হিসাবে পরিচিত। (গ্রাফ ডাটাবেসগুলি সম্পর্কে আরও জানতে, গ্রাফ ডেটাবেসগুলি কীভাবে ডেটাতে নেটওয়ার্কিং এনে দেয় তা দেখুন))