گراف دیتابیسها نوعی از سیستمهای مدیریت پایگاه داده هستند که دادهها را بر اساس مدل گراف سازماندهی میکنند. در این مدل، دادهها به صورت نودها (nodes)، روابط (relationships) و ویژگیها (properties) ذخیره میشوند. نودها میتوانند نمایانگر موجودیتهایی مانند افراد، اشیاء یا مفاهیم باشند، در حالی که روابط، پیوندهای میان این نودها را توصیف میکنند. برای نمونه، در یک شبکه اجتماعی، یک نود میتواند یک کاربر را نشان دهد و رابطهای مانند "دوست" میان دو نود برقرار شود. این رویکرد بر پایه نظریه گرافها استوار است و برای مدلسازی دادههای پیچیده و دارای ارتباطات گسترده، بسیار مناسب است.
در مقایسه با پایگاههای داده رابطهای (RDBMS) مانند MySQL یا PostgreSQL، گراف دیتابیسها تفاوتهای اساسی دارند. در RDBMS، دادهها در جداول ذخیره میشوند و روابط از طریق کلیدهای خارجی (foreign keys) و عملیات جوین (joins) مدیریت میگردند. این روش برای دادههای ساختیافته و تراکنشهای روزمره کارآمد است، اما در مواجهه با روابط پیچیده، عملیات جوین میتواند زمانبر و پیچیده شود. برای مثال، جستجوی دوستانِ دوستان در یک شبکه اجتماعی ممکن است نیازمند چندین جوین باشد که عملکرد سیستم را کاهش دهد.
مزایای گراف دیتابیسها نسبت به RDBMS شامل سرعت بالاتر در پیمایش روابط است، زیرا روابط به طور مستقیم ذخیره میشوند و نیازی به محاسبات جوین در زمان اجرا نیست. این ویژگی برای کوئریهای مبتنی بر روابط، مانند سیستمهای توصیهگر یا تحلیل شبکه، بسیار مفید است. علاوه بر این، گراف دیتابیسها انعطافپذیری بیشتری دارند و اغلب بدون نیاز به schema ثابت عمل میکنند، به طوری که میتوان نودها و روابط جدیدی را بدون تغییر ساختار کلی اضافه کرد. با این حال، این دیتابیسها ممکن است در تراکنشهای حجیم یا دادههای ساده کمتر کارآمد باشند و نیازمند مدیریت دقیق برای جلوگیری از پیچیدگی بیش از حد هستند.
MATCH (a:Person)-[:FRIEND]->(b:Person)
WHERE a.name = 'Alice'
RETURN b.name
این کوئری کوتاهترین مسیر (با هر نوع رابطهای) میان Alice و David را پیدا میکند. نتیجه میتواند یک مسیر مانند Alice -> Bob -> David باشد. این قابلیت برای تحلیل شبکههای اجتماعی یا مسیرهای ارتباطی مفید است و زمان اجرای آن بهینه است.
CREATE (a:Person {name: 'Eve'})
MERGE (b:Person {name: 'Alice'})
CREATE (a)-[:FRIEND]->(b)
RETURN a, b
این کوئری یک نود جدید به نام Eve ایجاد میکند، نود Alice را (اگر وجود نداشته باشد) میسازد و رابطه FRIEND میان آنها برقرار میکند. نتیجه بازگشت نودهای ایجادشده است. این نمونه نشاندهنده انعطافپذیری Cypher در عملیات نوشتاری است.
در سطح پیادهسازی داخلی، Neo4j پیمایش گراف را با استفاده از اشارهگرها در رکوردهای نود و رابطه مدیریت میکند. هر نود شامل شناسه (ID)، لیبلها، ویژگیها و اشارهگرهایی به روابط ورودی و خروجی است. روابط نیز رکوردهای جداگانهای دارند که شامل ID، نوع رابطه، ویژگیها و اشارهگرهایی به نودهای شروع و پایان هستند. برای پیمایش، Neo4j از ساختار زنجیرهای (مانند لیست پیوندی) استفاده میکند: هر رکورد رابطه اشارهگرهایی به رابطه بعدی در زنجیره روابط یک نود دارد. هنگام اجرای کوئری پیمایشی، موتور Neo4j از این اشارهگرها برای حرکت مستقیم میان نودها و روابط بهره میبرد، بدون نیاز به اسکن کل پایگاه داده. این روش که به index-free adjacency معروف است، دلیل اصلی سرعت بالای Neo4j در عمقهای بالا محسوب میشود. برای مثال، در پیمایش دوستانِ دوستانِ دوستان، سیستم تنها اشارهگرها را دنبال میکند و زمان هر گام O(1) است، نه O(n) مانند جوینها در RDBMS.
موارد استفاده از گراف دیتابیسها و به ویژه Neo4j بسیار گسترده است. در شبکههای اجتماعی، برای تحلیل روابط و توصیه دوستان به کار میرود. در سیستمهای توصیهگر مانند نتفلیکس یا آمازون، گرافها روابط میان کاربران و محصولات را مدلسازی میکنند تا پیشنهادهای دقیقتری ارائه دهند. در حوزه امنیت، برای تشخیص تقلب در تراکنشهای بانکی از طریق تحلیل الگوهای روابط مفید است. همچنین، در زیستشناسی برای مدلسازی شبکههای ژنتیکی، در مدیریت دانش برای گرافهای دانش (مانند آنچه در گوگل استفاده میشود) و در صنایع مالی، بهداشت و مخابرات برای تحلیل شبکههای پیچیده کاربرد دارد.
Neo4j برای مقیاسپذیری، از مقیاسپذیری افقی (sharding) و عمودی پشتیبانی میکند. در حالت کلاستر، دادهها میان نودها توزیع میشوند و replication برای خواندنهای موازی استفاده میگردد. با این حال، عملیات نوشتاری معمولاً روی یک لیدر انجام میشود تا consistency حفظ شود. برای گرافهای بسیار بزرگ، ویژگیهایی مانند fabric برای کوئری روی چندین پایگاه داده به کار میرود. محدودیتهایی وجود دارد: گرافهای تریلیونی ممکن است نیازمند سختافزار قدرتمند و بهینهسازی باشند، و مقیاسپذیری ورکلودهای سنگین میتواند چالشبرانگیز باشد. در مجموع، Neo4j برای گرافهای متوسط تا بزرگ مناسب است، اما برای مقیاسهای عظیم مانند فیسبوک، ممکن است نیاز به سفارشیسازی داشته باشد.
