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als auf die Werte selbst. Neo4j, als unser Open-Source-Beispiel, gewinnt in
Anwendungen für soziale Netzwerke immer mehr an Beliebtheit. Im Gegen-
satz zu anderen Datenbank-Gattungen, die Collections gleichartiger Objekte
in gemeinsame Buckets packen, haben Graph-Datenbanken eher eine freie
Form - bei den Queries verfolgt man Kanten zwischen zwei Knoten, d.h., es
geht um die
Traversierung
von Knoten. Je mehr Projekte sie nutzen, desto
mehr weiten sich Graph-Datenbanken über die offensichtlichen „sozialen“
Beispiele hinaus aus und besetzen weitere Nischen wie Empfehlungs-Engi-
nes, Zugriffskontrolllisten und geografische Daten.
Gut für:
Graph-Datenbanken scheinen für Netzwerk-Anwendungen maßgeschneidert
zu sein. Das prototypische Beispiel ist ein soziales Netzwerk, bei dem Knoten
die Nutzer repräsentieren, die unterschiedliche Beziehungen zueinander ha-
ben. Die Modellierung solcher Daten über die anderen Gattungen ist häufig
ein schweres Unterfangen, während eine Graph-Datenbank sie mit Leichtig-
keit meistert. Sie eignen sich auch hervorragend für objektorientierte Syste-
me. Wenn Sie Ihre Daten auf einem Whiteboard modellieren können, lassen
siesichauchineinenGraphenüberführen.
Nicht so gut für:
Aufgrund des hohen Grades der Vernetzung zwischen den Knoten eignen
sich Graph-Datenbanken generell nicht für die Netzwerk-Partitionierung. Die
schnelle Traversierung durch den Graphen erlaubt keine Sprünge zu an-
deren Netzwerk-Knoten, weshalb Graph-Datenbanken nicht besondere gut
skalieren. Wenn Sie eine Graph-Datenbank nutzen, ist sie wahrscheinlich
Teil eines größeren Systems, bei dem der Großteil der Daten irgendwo anders
gespeichert wird und nur die Beziehungen untereinander im Graph gespei-
chert werden.
9.2 Eine Wahl trefen
Wie wir es am Anfang bereits gesagt haben, sind Daten das neue Öl. Wir
sitzen auf einem riesigen Ozean von Daten, doch solange ihn niemand zu
Informationen raffiniert, ist er nutzlos (weniger vornehm ausgedrückt steckt
heutzutage jede Menge Geld in den Daten). Wie einfach oder schwierig es ist,
diese Daten zu sammeln und letztlich zu speichern, zu verarbeiten und zu
veredeln, beginnt mit der Wahl der Datenbank.
Die Entscheidung für eine Datenbank ist häufig komplexer als die bloße
Frage, welche Gattung die Daten der gegebenen Domäne am besten abbil-
det. Auch wenn ein sozialer Graph offensichtlich mit einer Graph-Datenbank
