Starnberg, 07. Jan. 2025 - Graphdatenbanken sind leistungsstarke Werkzeuge, um komplexe Daten-Beziehungen darzustellen und vernetzte Informationen schnell zu analysieren; welche Graphdatenbank ist die richtige?
Graph Technologien lassen sich aktuell in folgende Kategorien einteilen: Graph Analytics, Graph Databases, Knowledge Graphen und Graph AI. In Bezug auf Graphdatenbanken wiederum hat jeder Datenbanktyp spezifische Eigenschaften und eignet sich für andere Anwendungsfälle. Welche Graphdatenbank ist also wann die richtige? Spezialist Aerospike* empfiehlt Unternehmen, ihre Anforderungen unter folgenden vier Gesichtspunkten zu prüfen: Art des Anwendungsfalls, Datenmodell, Abfragesprache sowie Performance und Skalierbarkeit. (*Aerospike ist Anbieter eines Flash- und In-Memory open source distributed NoSQL Datenbank Management Systems).
Mit Graphdatenbanken lassen sich vernetzte, strukturierte und unstrukturierte Daten schnell verarbeiten, analysieren und darstellen. Noch mehr an Bedeutung gewinnen Graphdatenbanken derzeit durch die Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML). Graphdatenbanken sind optimale Wissensspeicher für Systeme, die mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) arbeiten. Zudem vereinfacht die Cloud-Verfügbarkeit das Bereitstellen und Skalieren von Datenbanken. Doch die Hersteller bieten eine ganze Reihe unterschiedlicher Datenbanktypen und Datenmodelle für Graphen. Der Anbieter empfiehlt daher, bei der Auswahl auf folgende Faktoren zu achten:
1. Analytischer oder operativer Anwendungsfall
"Die wichtigste Frage zu Projektbeginn: Soll die Graphdatenbank analytische oder operative Anwendungsfälle unterstützen? Analytische und operative Graphen sind zwei unterschiedliche Ansätze, die beide spezifische Einsatzgebiete und Anforderungen bedienen. Analytische Graphen sind darauf ausgelegt, komplexe Datenanalysen durchzuführen und Muster in Datensätzen zu erkennen; sie nutzen daher häufig Online Analytical Processing (OLAP).
Einsatzgebiete sind Business Intelligence und Data Science, wo sie Analysen als Basis für strategische Entscheidungen liefern. Wissensgraphen, Datenexploration und -visualisierung zur Identifizierung komplexer Muster oder Netzwerkanalysen zur Optimierung von Datenflüssen sind typische Anwendungsfälle. Analytische Graphen eignen sich hervorragend, wenn das Datenvolumen ein Terabyte nicht übersteigt, Abfragen weniger zeitkritisch sind und nur eine begrenzte Anzahl gleichzeitiger User zugreift.
Operative Graphen sind hingegen für dynamische, transaktionale Umgebungen und für Echtzeitanwendungen konzipiert. Beispiele sind Identitätsabgleich in Werbe- und Marketingtechnologien, Echtzeit-Betrugserkennung im Bankwesen oder personalisierte Angebote in E-Commerce-Anwendungen.
All diese Anwendungen erfordern eine sehr geringe Latenz im Bereich von Millisekunden, die Anzahl der gleichzeitigen Benutzer kann in die Tausende oder Millionen gehen und es sind strenge Service-Level-Vereinbarungen wie beispielsweise eine Verfügbarkeit von 99,999 Prozent einzuhalten. Daher verwenden operative Graphen Online Transaction Processing (OLTP), was schnelle Lese-, Schreib- und Aktualisierungsvorgänge ermöglicht.
2. LPG- oder RDF-Datenmodell
Graphdatenbanken zählen zu den NoSQL-Datenbanken und unterscheiden sich zunächst im Datenmodell – Labeled Property Graph (LPG) oder Resource Description Framework (RDF). RDF stellt Daten in Form von Tripeln dar, die sich aus Subjekt, Prädikat und Objekt zusammensetzen. Das RDF-Datenmodell ist standardisiert und damit unflexibler bei der Daten-Modellierung als LPG.
LPG-Modelle organisieren die Daten in Form von Knoten und Kanten. Sowohl Knoten als auch Kanten können über Eigenschaften näher beschrieben werden. Das LPG-Datenmodell ermöglicht eine agile Datenmodellierung. Neue Beziehungen und Knoten lassen sich hinzufügen, ohne die bestehende Struktur zu ändern. Die meisten Unternehmen werden sich daher für eine Graph-Anwendung basierend auf dem LPG-Modell entscheiden.
Abb.: Aerospike Graph Architecture - Gremlin query language and separate scaling of compute and storage (Bildquelle: Whitepaper, A Graph Database Designed for Scalability. Author: George Anadiotis, Founder, Linked Data Orchestration. Introducing Aerospike Graph).
3. Prozedurale oder deskriptive Abfragesprache
Um komplexe Datenmuster zu durchsuchen und den kürzesten Pfad zwischen Knoten zu ermitteln, verwenden Graphdatenbanken spezielle Abfragesprachen. LPG-Modelle nutzen Cypher, Gremlin oder GQL (Graph Query Language). Letztere wurde Anfang 2024 zum internationalen ISO-Standard erklärt. Die Standardabfragesprache für RDF-Modelle ist SPARQL.
Gremlin, Teil des TinkerPop-Frameworks, ist als Open-Source-Sprache anbieterunabhängig und nutzt einen prozeduralen Ansatz. Sie erfordert daher ein tiefes Verständnis von Aufbau und Verteilung der Daten. Cypher, ebenfalls seit kurzem als Open-Source verfügbar, GQL und SPARQL sind deskriptive und daher SQL-ähnliche Abfragesprachen.
Während eine prozedurale Abfragesprache Entwicklern mehr Kontrolle über den Ausführungsprozess ermöglicht, ist eine deskriptive Abfragesprache für viele einfacher zu erlernen und anzuwenden.
4. Performance und Skalierbarkeit
Graphdatenbanken speichern Datenbeziehungen effizient und führen komplexe Datenbankabfragen sehr schnell aus. Dennoch variieren Performance und Skalierbarkeit je nach Datenbank-Anbieter. „Einige Datenbanken verwenden In-Memory-Funktionen, die für eine Performance von weniger als einer Millisekunde und maximale Speichereffizienz sorgen. Mit zunehmendem Datenvolumen sind In-Memory-Systeme jedoch häufig überlastet, worunter die Skalierbarkeit leidet“, so Evan Cummack, CPO bei Aerospike.
Ein Single-Instance-System ist einfacher zu verwalten und zu konfigurieren, schränkt jedoch die Skalierbarkeit ein. Für wachsende Datenmengen oder zukünftig mehr User-Anfragen ist eine verteilte Graphdatenbank besser geeignet.
Bei verteilten Instanzen können allerdings Multi-Hop-Abfragen zu einer Herausforderung für die Skalierung werden. Vor allem native Graphdatenbanken lösen dies durch indexfreie Adjazenz. Dabei speichern sie direkte Verweise zwischen Knoten, um schnell zwischen verwandten Entitäten zu navigieren. Abfragen werden so noch effizienter und schneller. Allerdings steigt dabei der Speicherbedarf, abhängig von der Dichte der Graphen und der Anzahl der Beziehungen. Und wenn die Datenmengen den verfügbaren Speicherplatz übersteigen, sinkt die Leistung sofort rapide.
Indexfreie Adjazenz ist nicht skalierbar und funktioniert daher nur bei kleineren Datensätzen wirklich gut. Andere Datenbanken verwenden stattdessen Mechanismen wie Indizes, die sich positiv auf Performance und Effizienz auswirken können.“
Ein Fazit
Bei der Entscheidung für eine Graphdatenbank sollten Unternehmen vorab ihre spezifischen Anforderungen sowie die vorhandene Infrastruktur und Wachstumspläne sorgfältig prüfen. Vor allem der Anwendungsfall ist entscheidend. Denn jede Art von Graphdatenbank ist für einen bestimmten Zweck konzipiert.
Darüber hinaus haben Unternehmen die Wahl zwischen nativen und Multimodell-Graphdatenbanken. Während native Graphdatenbanken ausschließlich für die Verarbeitung von Graphen optimiert sind, unterstützen Multimodell-Datenbanken verschiedene Datenmodelle und sind daher flexibler, wenn es um künftige Anforderungen geht.
Querverweis:
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