Das Diagramm Weltbild geht weit über Datenbanken und die Weiterentwicklung von Anwendungen hinaus; es ist ein Überdenken dessen, was rund um die Möglichkeit von Assoziationen denkbar ist. Darüber hinaus führt, wie bei jeder neuen kritischen Denkstruktur, der Übergang von einer alternativen Messung zu einem Test häufig zu einer Größenänderung der möglichen Anordnungen.

Warum Sie über die Innovation von Chart-Datenbanken nachdenken sollten

An dem Punkt, an dem man ohne jemand anderen auskommt, mag es amüsant sein, mit der neuen Technologie herumzuspielen oder sie für ein individuelles Nebenjob zu nutzen, aber wenn man sich abschleifen muss, ist es eine ganz andere Geschichte.

Als Experte müssen Sie in einem Universum von Ausgabenplänen, Abläufen, Unternehmens-Benchmarks und Konkurrenten arbeiten. Außerdem besteht in dieser Welt der Haupttest für neue Technologien darin, dass sie besser verdammt gut funktionieren sollten (und einen besseren Weg einschlagen sollten als alles andere, was Sie jetzt in Ihrer Nähe haben). Noch etwas anderes, die Anzugträger werden Anfragen stellen.

Diagrammdatenbanken passen dazu, und hier ist der Grund dafür:

Ausführung:

Ihr Informationsvolumen wird sich später erhöhen, doch was sich später viel schneller vergrößern wird, sind die Assoziationen (oder Verbindungen) zwischen Ihren Informationen. Riesige Informationsmengen werden größer werden, aber assoziierte Informationen werden sich exponentiell entwickeln.

Bei herkömmlichen Datenbanken gehen die Beziehungsfragen mit zunehmender Anzahl und Tiefe der Verbindungen immer weiter zu Ende. Umgekehrt bleibt die Ausführung der Diagrammdatenbank konsistent, auch wenn sich Ihre Informationen von Jahr zu Jahr weiterentwickeln.

Anpassungsfähigkeit:

Mit Diagrammdatenbanken bewegen sich Ihre IT- und Information Engineering-Gruppen mit der Geschwindigkeit des Geschäfts, da sich die Struktur und der Umriss eines Diagramminformationsmodells mit Ihren Antworten und der Branche verändern. Ihre Gruppe muss Ihren Raum nicht schon früh gründlich anzeigen (und danach die DB nach einigen Änderungswünschen der Geschäftsleitung umfassend neu aufbauen und verlagern); vielmehr können Sie die aktuelle Struktur ergänzen, ohne den aktuellen Nutzen zu gefährden.

Mit dem Diagramm-Datenbankmodell sind Sie derjenige, der Änderungen anleitet und die Verantwortung übernimmt; während das RDBMS-Informationsmodell seine Voraussetzungen für Sie verwaltet und Sie dazu bringt, sich auf seine verbotene Methode, die Welt zu sehen, einzustellen.

Wendigkeit:

Die Erstellung mit Diagramminnovation passt sich tadellos an die derzeitigen geschmeidigen, testgetriebenen Weiterentwicklungsarbeiten an, so dass sich Ihre Diagrammdatenbank-gestützte Anwendung mit Ihren sich ändernden Geschäftsvoraussetzungen entwickeln kann.

Ihre leichtfüßige Gruppe verfügt derzeit über eine Datenbank, in der Ihre alltäglichen Anliegen erfasst sind.

Was ist eine Chart Datenbank? (eine nicht-spezialisierte Definition)

Sie müssen die geheimnisvolle wissenschaftliche Zauberkunst der Diagrammhypothese nicht verstehen, um die Innovation von Diagrammdatenbanken zu begreifen. In Wirklichkeit sind sie instinktiver zu verstehen als Sozialdatenbanken (RDBMS).

Ein Diagramm besteht aus zwei Komponenten: einem Knotenpunkt und einer Beziehung.

Jeder Knotenpunkt spricht mit einer Substanz (einem Individuum, einem Ort, einer Sache, einer Klasse oder anderen Informationen), und jede Beziehung zeigt, wie zwei Knotenpunkte miteinander verbunden sind. Zum Beispiel würden die beiden Knotenpunkte Kuchen und Leckerli haben, wenn die Beziehung eine Art Hinweis von Kuchendessert wäre.

Denken Sie über ein anderes Modell nach: Twitter ist ein idealer Fall einer Diagramm-Datenbank, die 330 Millionen dynamische Kunden von Monat zu Monat verbindet.

In der Darstellung unten haben wir ein wenig abgeschnittene Twitter-Kunden, mit denen wir in einer Diagramm-Datenbank gesprochen haben. Jeder Knotenpunkt (namens Client) hat einen Platz mit einem einzelnen Individuum und ist mit Verbindungen verbunden, die zeigen, wie jeder Klient verbunden ist. Wie wir unten sehen, verfolgen Diminish und Emil einander, ebenso wie Emil und Johan, doch trotz der Tatsache, dass Johan Subside verfolgt, hat Dwindle (noch) nicht geantwortet.

Wie Graphen-Datenbanken funktionieren

Das Universum der Diagramminnovation hat sich verändert (ändert sich noch), deshalb starten wir unsere “Diagrammdatenbanken für Tenderfoots” neu, um das Geschehen im Bereich der Diagrammtechnik widerzuspiegeln – und gleichzeitig Neulingen zu helfen, die verlorene Zeit aufzuholen, die sie mit der Diagramm-Weltanschauung verloren haben.

Sie haben also Wind von der Innovation der Diagrammdatenbank bekommen und müssen verstehen, worum es bei all dem Buzz geht.

Es ist alles andere als schwierig, den Standpunkt eines Skeptikers einzunehmen: Sie sind einfach nur ein weiteres vorübergehendes Muster – heute hier, morgen weg – korrekt? Ist das nicht die Methode für alle technischen Modeausdrücke?

Zögern Sie nicht, misstrauisch – ja sogar misstrauisch – zu sein, aber lassen Sie Ihre Skepsis zu Hause. Vielmehr begrüße ich Sie zu einem Unternehmen einer anderen Methode, die Welt zu sehen.

Die Horoskop-Weltsicht geht weit über Datenbanken und die Weiterentwicklung von Anwendungen hinaus; es ist ein Überdenken dessen, was im Zusammenhang mit der Möglichkeit von Assoziationen denkbar ist. Darüber hinaus führt, wie bei jedem neuen kritischen Denksystem, der Übergang von einer alternativen Messung zu einem Test häufig dazu, dass sich die potenziellen Arrangements in ihrer Größe verändern.

Im Lichte dessen, was gesagt wurde: Diagramminnovation ist eine steigende Flut, die Ihre Verbesserungsgruppe – und Ihr Unternehmen – nicht hinter sich lassen kann. Diagrammdatenbanken sind die Zukunft, und unabhängig davon, ob Sie nur ein Neuling sind, es ist nie über den Punkt hinaus, an dem es möglich ist, damit zu beginnen. Wir sollten den Sprung wagen.

Erkennen Sie in diesem Blog-Arrangement Diagramm-Datenbanken für Amateure, warum Diagramm-Innovation die unausweichliche Zukunft ist

In diesem Chart Databases for Tenderfoots Blog-Arrangement führe ich Sie durch die Grundlagen der Diagramminnovation, wobei ich davon ausgehe, dass Sie so gut wie keine (oder keine) Grundlage im Raum haben. In dieser Woche werden wir einen Spaziergang durch die wesentlichen Definitionen machen und erklären, warum diese Unterscheidungen wichtig sind.

Warum Sie über die Innovation von Chart-Datenbanken nachdenken sollten

An dem Punkt, an dem Sie ohne jemand anderen auskommen müssen, mag es Spaß machen, mit der neuen Technologie herumzuspielen oder sie für eine einzelne Nebenaufgabe zu verwenden. Wenn Sie jedoch am Schleifen sind, ist es eine ganz eigene Geschichte.

Als Experte müssen Sie in einem Universum von Ausgabenplänen, Abläufen, Unternehmensgrundsätzen und Konkurrenten arbeiten. Darüber hinaus besteht in dieser Welt der Haupttest für neue Technologien darin, dass sie besser verdammt gut funktionieren (und einen besseren Weg einschlagen als alles andere, was Sie ab jetzt in Ihrer Nähe haben). Noch etwas anderes, die Anzugträger werden Anfragen stellen.

Chart-Datenbanken passen dazu, und hier ist der Grund dafür:

Ausführung:

Ihr Informationsvolumen wird sich später noch vergrößern, aber was sich wesentlich schneller vergrößern wird, sind die Assoziationen (oder Verbindungen) zwischen Ihren Informationen. Enorme Informationen werden größer werden, doch die assoziierten Informationen werden sich exponentiell entwickeln.

Bei herkömmlichen Datenbanken nehmen Beziehungsrecherchen mit zunehmender Anzahl und Tiefe der Verbindungen ein jähes Ende. Umgekehrt bleibt die Ausführung von Diagrammdatenbanken stabil, selbst wenn sich Ihre Informationen von Jahr zu Jahr weiterentwickeln.

Anpassungsfähigkeit:

Mit Diagrammdatenbanken bewegen sich Ihre IT- und Informationsdesigngruppen angesichts der Tatsache, dass sich die Struktur und der Aufbau eines Diagramminformationsmodells mit Ihren Antworten und den Veränderungen in der Branche verändern, mit der Geschwindigkeit des Geschäfts. Ihre Gruppe muss Ihren Bereich nicht schon früh umfassend darstellen (und danach die DB gründlich umgestalten und verschieben, nachdem einige Führungskräfte eine Änderung beantragt haben); vielmehr können Sie die aktuelle Struktur ergänzen, ohne den aktuellen Nutzen zu gefährden.

Beim Diagramm-Datenbankmodell sind Sie derjenige, der die Änderungen verwaltet und die Verantwortung übernimmt; während das RDBMS-Informationsmodell seine Voraussetzungen an Sie richtet und Sie dazu zwingt, sich auf seine verbotene Methode, die Welt zu sehen, einzustellen.

Fingerfertigkeit:

Die Erstellung mit Diagramminnovation passt sich hervorragend an die derzeitigen geschickten, testgetriebenen Weiterentwicklungsarbeiten an und ermöglicht es Ihrer Diagrammdatenbank-gestützten Anwendung, sich mit Ihren sich ändernden Geschäftsanforderungen zu entwickeln.

Ihre flinke Gruppe verfügt derzeit über eine Datenbank, die über Ihre täglichen Anfragen informiert ist.

Was ist eine Chart Datenbank? (eine nicht-spezialisierte Definition)

Sie müssen die geheimnisvolle numerische Zauberkunst der Diagrammhypothese nicht verstehen, um die Innovation von Diagrammdatenbanken zu verstehen. Trotz allem, was man erwarten könnte, sind sie natürlicher zu verstehen als Sozialdatenbanken (RDBMS).

Ein Diagramm besteht aus zwei Komponenten: einem Knotenpunkt und einer Beziehung.

Jeder Knotenpunkt spricht mit einem Element (einer Person, einem Ort, einer Sache, einer Klassifikation oder einem anderen Informationsbit), und jede Beziehung zeigt, wie zwei Knotenpunkte miteinander verbunden sind. Zum Beispiel würden die beiden Knotenpunkte Kuchen und Leckerli haben, wenn die Beziehung eine Art Hinweis von Kuchendessert wäre.

Denken Sie über ein anderes Modell nach: Twitter ist der Idealfall einer Diagramm-Datenbank, die 330 Millionen dynamische Kunden von Monat zu Monat verbindet.

In der Gliederung unten haben wir einen kleinen Ausschnitt von Twitter-Kunden, mit denen wir in einer Diagramm-Datenbank gesprochen haben. Jeder Knotenpunkt (mit der Bezeichnung “Client”) hat einen Platz mit einem einzelnen Individuum und ist mit Verbindungen verbunden, die zeigen, wie jeder Kunde zugeordnet ist. Wie wir unten sehen, verfolgen Diminish und Emil einander, ebenso wie Emil und Johan, doch obwohl Johan Dwindle verfolgt, hat Subside (noch) nicht geantwortet.

Ein Diagramm-Datenbank-Modell von Twitter-Kunden wie Diminish, Emil und Johan

Twitter-Kunden sprachen in einem Diagramm-Datenbankmodell an.

Für den unwahrscheinlichen Fall, dass sich dieses Modell für Sie gut anhört, haben Sie an diesem Punkt gerade die Grundlagen einer Diagrammdatenbank in den Griff bekommen.

Wie Chart Datenbanken funktionieren (geklärt auf eine Art und Weise, wie Sie es wirklich verstehen)

Im Gegensatz zu anderen Datenbanken, den Board Frameworks (DBMS), werden Verbindungen erst in Diagrammdatenbanken benötigt. In der Welt der Diagramme sind verknüpfte Informationen von ähnlicher (oder progressiver) Bedeutung wie einzelne Informationsschwerpunkte.

Diese erste Art, mit Informationen umzugehen, impliziert Verbindungen und Assoziationen, die sich durch alle Aspekte des Informationslebenszyklus ziehen (und nicht nur kurzzeitig bestimmt werden): vom Denken über die Struktur in einem intelligenten Modell bis hin zur Verwendung in einem physischen Modell, zur Aktivität unter Verwendung einer Abfragesprache und zur Stabilität innerhalb eines anpassungsfähigen, soliden Datenbankrahmens.

Ganz anders als bei anderen Datenbank-Frameworks impliziert diese Methodik, dass Ihre Anwendung keine Informationsverknüpfungen konstruieren muss, die Dinge wie externe Schlüssel oder Out-of-Band-Handling wie MapReduce verwenden.

Das Ergebnis: Ihre Informationsmodelle sind weniger komplex, aber aussagekräftiger als die Modelle, die Sie mit sozialen Datenbanken oder NoSQL (nicht nur SQL)-Speichern erstellen würden.

Was Chart-Datenbanken neuartig macht

Viele Datenbanken haben vergleichbare Attribute, aber Diagrammdatenbanken haben ein paar Dinge, die sie einzigartig machen. Hier sind die beiden wichtigsten Eigenschaften von Diagrammdatenbanken, die Sie sich aneignen müssen:

Bevorratung von Diagrammen

Einige Diagrammdatenbanken verwenden lokale Diagrammvorräte, die ausdrücklich dazu bestimmt sind, Diagramme zu speichern und zu überwachen – von unbedecktem Metall aufwärts. Andere Diagramminnovationen nutzen soziale, säulen- oder objektbezogene Datenbanken als Bevorratungsschicht. Die nicht-lokale Bevorratung ist regelmäßig langsamer als eine lokale Methode, da die Gesamtheit der Diagrammverbände in ein alternatives Informationsmodell umgewandelt werden muss.

Handhabung von Diagrammen

Die lokale Bearbeitung von Diagrammen (a.k.a. list free nearness) ist die effektivste Methode zur Aufbereitung von Informationen in einem Diagramm angesichts der Tatsache, dass zugehörige Knotenpunkte in der Datenbank physisch aufeinander zeigen. Nicht-lokale Diagrammvorbereitungsmotoren verwenden unterschiedliche Intentionen, um Make-, Read-, Update- oder Muck (Muck)-Aktivitäten zu verarbeiten, die für den Umgang mit zugehörigen Informationen nicht verbessert wurden.

Was die aktuellen Fortschritte in der Diagrammdatenbank betrifft, so ist Neo4j sowohl in Bezug auf das Anlegen von Diagrammen als auch auf die Vorbereitung der Diagramme am lokalsten. Wenn Sie sich damit vertraut machen möchten, was eine lokale Diagrammdatenbank in Bezug auf nicht-lokale Diagramminnovation einzigartig macht (und warum sie wichtig ist), lesen Sie an dieser Stelle den Abschnitt Lokale versus nicht-lokale Diagramminnovation später in dieser Novizen-Anordnung.