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In-Depth Information
1 Aufbau von Structr
Das Interesse an Graphdatenbanken wie Neo4j steigt. Doch ist der Einstieg in die Materie
oft schwierig, stehen einem doch manchmal Ansichten und Gewohnheiten aus jahrzehnte-
langem Umgang mit relationalen Datenbanken, einstmals De-facto-Standard, im Weg. Dass
man die wunderbare Welt der Graphen auch ohne Graphentheorie im Lebenslauf erschließen
kann, zeigt das neuartige Daten-CMS Structr, das sich dem Thema von einer ganz anderen
Seite nähert und die Erstellung graphbasierter Anwendungen ermöglicht - sogar ohne Pro-
grammierkenntnisse.
Nicht erst seitdem NoSQL-Datenbanken in zahlreichen Variationen das Ökosystem der Da-
tenbanken bevölkern und mit ihrer Vielfalt die bis dahin recht eintönige Systemlandschaft
wohltuend bereichern, erfreuen sich Graphdatenbanken wachsender Beliebtheit. Als eine
der ersten Graphdatenbanken begeistert Neo4j schon seit 2007 die damals noch kleine Gra-
phszene. Die Version 1.0 erschien 2010, zu einer Zeit, in der manche andere Datenbank noch
nicht einmal konzipiert war.
Ausgereift: Die Graphdatenbank Neo4j
Entsprechend ausgereift und inzwischen durchaus weit verbreitet ist Neo4j heute in einer
kontinuierlich weiterentwickelten Version 2 verfügbar.
Mit dem gerade erschienen Release 2.2 sind einige interessante neue Funktionen und vor
allem weitere Performance-Verbesserungen eingeflossen. Die dafür verantwortlichen Ände-
rungen sind u.a. ein neuer Page Cache, der sich anhand der vorhandenen physikalischen
Ressourcen, wie dem verfügbaren RAM und der Anzahl der CPU-Kerne, selbst konfiguriert.
Das vormals notwendige und oft aufwendige Tuning der Einstellungen für das Memory-
mapped I/O ist damit überflüssig.
Um insbesondere die Schreibgeschwindigkeit unter hoher Belastung zu verbessern, wurde
die Koordination von Transaktions-Commits zwischen dem Graphen, Lucene und dem
Transaktions-Log wesentlich verbessert. Des Weiteren gab es eine Optimierung beim
Schreiben von Transaktionsdaten (Flush) auf Disk für eine große Anzahl konkurrierender
Schreib-Threads. Insbesondere Anwendungen mit vielen kleinen Transaktionen profitieren
von einem Zuwachs der Schreibgeschwindigkeit bis zum Faktor 100 und darüber hinaus.
