Für eilige Leser:

• Effiziente Handhabung vernetzter Daten: Graphdatenbanken speichern Daten in Form von Knoten und Kanten, was sie ideal für die Analyse stark vernetzter Informationen macht. Dies kann Anwendungen wie die Abbildung von Beziehungen zwischen Einzelkomponenten eines Produkts, die Darstellung von Reparaturschritten bei technischen Problemen oder das Zusammenfügen von Ersatzteilen zu Maschinen im Außendienst umfassen. Ebenso finden sie Anwendung in sozialen Netzwerken oder bei der Betrugserkennung. 
• Leistungssteigerung bei komplexen Abfragen: Im Vergleich zu relationalen Datenbanken bieten Graphdatenbanken eine bessere Performance bei der Abfrage komplexer Datenstrukturen, da Beziehungen direkt adressiert werden können, ohne die Notwendigkeit von aufwändigen JOINs.
• Flexibilität im Schema-Design: Graphdatenbanken erlauben dynamische Anpassungen der Datenstrukturen, wodurch neue Knoten und Beziehungen unkompliziert hinzugefügt werden können, was sie besonders anpassungsfähig für sich ändernde Anforderungen macht.
• Vielfältige Anwendungsgebiete: Sie sind besonders nützlich in Bereichen wie Empfehlungssystemen, Wissensgraphen und semantischen Abfragen, wo sie tiefere Einblicke durch die Analyse von Verbindungen zwischen Daten bieten.

Unternehmen und Organisationen stehen zunehmend vor der Herausforderung, große Mengen vernetzter Daten zu verwalten und zu analysieren. Graphdatenbanken (engl. graph databases) sind Datenbankmodelle, die sich als leistungsfähige Werkzeuge zur Bewältigung dieser Herausforderungen etabliert haben. Sie bieten eine neue Perspektive auf Datenstrukturen und -beziehungen, die weit über die Möglichkeiten herkömmlicher relationaler Datenbanken hinausgehen. In diesem Artikel werden wir auf die Bedeutung, die Vorteile und die Einsatzmöglichkeiten dieser Datenbankmodelle eingehen und uns mit ihrer Funktionsweise sowie den Herausforderungen bei ihrer Implementierung befassen.

Graphdatenbanken vs. relationalen Datenbanken

Bedeutung von Graphdatenbanken

Als spezialisierte Datenbanksysteme sind Graphdatenbanken darauf ausgelegt, Daten in Form von Knoten und Kanten zu speichern. In dieser Struktur repräsentieren die Knoten die Datenobjekte (z. B. Personen, Orte, Produkte), während die Kanten die Beziehungen zwischen diesen Objekten darstellen (z. B. „kennt“, „befindet sich in“, „besteht aus“).  Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die Daten in Tabellen mit Spalten und Zeilen organisieren, nutzen Graphdatenbanken eine flexible Struktur, die es ermöglicht, Beziehungen direkt zwischen Knoten zu verknüpfen. Diese Struktur macht sie besonders geeignet für die Speicherung und Abfrage von stark vernetzten Daten.

Unterschiede zwischen Graphdatenbanken und relationalen Datenbanken

Der Hauptunterschied zwischen Graphdatenbanken und relationalen Datenbanken liegt in der Art und Weise, wie Daten organisiert und abgerufen werden. Relationale Datenbanken basieren auf einem starren Schema, in dem Daten tabellarisch mit vordefinierten Spalten gespeichert werden. Diese Tabellen müssen durch Primär- und Fremdschlüssel miteinander verbunden werden, was oft zu komplexen Abfragen in der relationalen Datenbank führt.

Graphenbasierte Datenbanken hingegen bieten eine hohe Flexibilität im Schema-Design, da sie dynamisch Knoten und Kanten hinzufügen können. Dadurch ermöglichen sie eine effizientere Verarbeitung von Abfragen, die komplexe Beziehungen zwischen Daten beinhalten.

Fallbeispiel: Relationale Datenbank vs. Graphendatenbank

Angenommen, wir verwalten ein soziales Netzwerk, in dem Nutzer miteinander verbunden sind.

Relationale Datenbank:

• Benutzer werden in einer Tabelle “Benutzer” und Freundschaften in einer Tabelle “Freundschaften” gespeichert, mit Verknüpfungen durch Fremdschlüssel.
• Um alle Freunde eines Benutzers zu finden, müssen mehrere Tabellen abgefragt werden (JOINs).

Graphdatenbank:

• Benutzer werden als Knoten und Freundschaften als Kanten (Verbindungen) zwischen diesen Knoten gespeichert.
• Um alle Freunde eines Benutzers zu finden, wird den Kanten vom Benutzerknoten aus gefolgt, was schneller und intuitiver ist.

Während in relationalen Datenbanken komplexe SQL-Abfragen mit mehreren Tabellen und Joins notwendig sind, können in Graphdatenbanken die Beziehungen zwischen Knoten direkt angesprochen werden. Dies reduziert nicht nur die Komplexität der Abfragen, sondern verbessert auch die Performanz, da Graphdatenbanken speziell für die Analyse von Netzwerken entwickelt wurden.

Wie funktionieren Graphdatenbanken?

Graphendatenbanken nutzen spezielle Abfragesprachen wie Gremlin und SPARQL, um auf die in Graphen gespeicherten Daten zuzugreifen. Diese Sprachen ermöglichen komplexe Abfragen, die mehrere Knoten und deren Beziehungen durch Kanten abdecken. Die Daten sind in einer Graphstruktur organisiert, wobei Knoten durch Attribute beschrieben werden. Gremlin eignet sich für komplexe Navigations- und Manipulationsoperationen, während SPARQL für semantische Abfragen und “Resource Description Framework” (RDF)-Anwendungen optimiert ist. Durch diese optimierten Abfragesprachen können Datenverbindungen effizient analysiert und visualisiert werden.

Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken

Effiziente Verarbeitung von vernetzten Daten

Einer der größten Vorteile von Graphdatenbanken ist ihre Fähigkeit, effizient mit stark vernetzten Daten umzugehen.  Abfragen können in der Regel in Millisekunden ausgeführt werden, selbst bei Milliarden von Beziehungen. Dies ermöglicht eine effiziente Berechnung von Pfaden und Beziehungen zwischen Knoten. In vielen Anwendungsfällen, wie zum Beispiel sozialen Netzwerken oder im Rahmen der Betrugserkennung, ist das Verständnis der Beziehungen zwischen verschiedenen Datenentitäten entscheidend. Graphenbasierte Datenbanken ermöglichen es, Abfragen durchzuführen, die nicht nur auf einzelne Entitäten abzielen, sondern auch deren Verbindungen und Beziehungen berücksichtigen. Dies führt zu einer schnelleren und präziseren Datenanalyse, da die Datenstrukturen direkt in der Datenbank abgebildet sind.

Flexibilität im Schema-Design

Graphdatenbanken bieten eine hohe Flexibilität im Schema-Design, was sie besonders attraktiv für dynamische Anwendungen macht, bei denen sich die Datenstrukturen häufig ändern können. In relationalen Datenbanken ist es oft schwierig, neue Spalten oder Tabellen hinzuzufügen, ohne die bestehende Struktur zu beeinträchtigen. In einer Graphdatenbank können neue Knoten und Kanten problemlos hinzugefügt werden, wodurch sich Anpassungen an sich ändernde Anforderungen einfach umsetzen lassen. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, schneller auf neue Datenanforderungen zu reagieren und innovative Lösungen zu entwickeln.

Leistungssteigerung bei komplexen Abfragen

Bei komplexen Abfragen bieten Graphdatenbanken im Vergleich zu relationalen Datenbanken eine deutliche Leistungssteigerung. Während relationale Datenbanken oft mehrere Joins benötigen, um Beziehungen zwischen Tabellen abzubilden, können graphbasierte Datenbanken diese Beziehungen direkt über ihre Struktur abbilden. Dies führt zu schnelleren Abfragen und einer besseren Performance, insbesondere bei großen Datensätzen. Graph-Algorithmen können dazu verwendet werden, Muster zu erkennen und tiefere Einblicke in die Daten zu gewinnen, was für Unternehmen von großem Wert ist.

Für welche Anwendungsfälle eignen sich Graphdatenbanken besonders gut?

Graphdatenbanken eignen sich, wie bereits erwähnt, hervorragend zur Abbildung komplexer Beziehungsstrukturen zwischen Daten. Sie können in unterschiedlichsten Bereichen, von Lieferketten bis hin zu Wissensmanagementsystemen eingesetzt werden. Die nachfolgenden Anwendungsfälle bieten daher lediglich einen Einblick in das breite Spektrum der Möglichkeiten:

Technisches Ressourcen- und Prozessmanagement

Im Ressourcen- und Prozessmanagement bieten Graphdatenbanken in verschiedenen Bereichen erhebliche Vorteile, zum Beispiel in folgenden Szenarien:

• Komponentenstrukturen: Bei der Modellierung von Beziehungen zwischen Einzelkomponenten eines Produkts, wie etwa in Stücklisten, ermöglichen Graphdatenbanken eine effiziente und flexible Darstellung.
• Reparaturprozesse: Sie bieten eine dynamische Abbildung von Reparaturschritten und deren Abhängigkeiten, wodurch eine anpassungsfähige und transparente Wartungsdokumentation gewährleistet wird.
• Ersatzteilverwaltung: Im Außendienst erleichtern sie das Zusammenfügen von Ersatzteilen zu Maschinen, indem sie Abhängigkeiten und Kompatibilitäten effizient verwalten und dynamisch abfragen lassen.

Empfehlungssysteme und Personalisierung

Graphdatenbanken sind auch ideal für die Entwicklung von Empfehlungssystemen, die auf dem Verhalten und den Vorlieben von Nutzern basieren. Durch die Analyse von Datenverbindungen zwischen Produkten, Nutzern und deren Interaktionen können Unternehmen maßgeschneiderte Empfehlungen generieren. Die Fähigkeit, Informationen aus einem Netzwerk von Entitäten und Beziehungen zu extrahieren, ermöglicht es Unternehmen, präzisere und relevantere Empfehlungen zu geben. Dies kann zu einer höheren Kundenzufriedenheit führen und gleichzeitig die Verkaufszahlen des Unternehmens steigern.

Wissensgraphen und semantische Abfragen

Wissensgraphen speichern strukturierte Informationen über Entitäten und ihre Beziehungen in einem Netzwerk. Graphdatenbanken eignen sich hervorragend für die Verwaltung solcher Wissensgraphen, da sie effiziente Abfragen über die Beziehungen und Attribute von Entitäten ermöglichen. Dies ist besonders nützlich in Anwendungen, die komplexe semantische Abfragen erfordern, wie z.B. das Finden von Beziehungen zwischen verschiedenen Konzepten oder das Extrahieren von Informationen aus großen, vernetzten Datensätzen. Mit Hilfe von RDF (Resource Description Framework) können Daten aus unterschiedlichen Quellen integriert und in einer leicht zugänglichen Form dargestellt werden. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die Datenanalyse und das Wissensmanagement in Organisationen.

Über Business Automatica GmbH:

Business Automatica senkt Prozesskosten durch Automatisierung manueller Tätigkeiten, hebt die Qualität beim Datenaustausch in komplexen Systemarchitekturen und verbindet On-premise Systeme mit modernen Cloud- und SaaS-Architekturen. Angewandte künstliche Intelligenz im Unternehmen ist dabei ein integraler Bestandteil. Zudem bietet Business Automatica auf Cybersicherheit ausgerichtete Automatisierungslösungen aus der Cloud.