![Co máme společného?
//retrieve attendeeOne and attendeeTwo from index
int maxDepth = 2;
Iterable<Path> paths = GraphAlgoFactory
.allPaths(Traversal.expanderForAllTypes(), maxDepth)
.findAllPaths(attendeeOne, attendeeTwo);
for (Path path : paths) {
//print it
}
------------------------------------------------------------
Finding things in common for 100 random couples of attendees
...
Karel Kunc and Aleš Matějka:
(Karel Kunc)--[INTERESTED]-->(ux)<--[INTERESTED]--(Aleš Matějka),
(Karel Kunc)--[DISLIKED]-->(Buď punkový konzument!)<--[DISLIKED]--(Aleš Matějka),
(Karel Kunc)--[DISLIKED]-->(Beyond the polar bear)<--[LIKED]--(Aleš Matějka),
(Karel Kunc)--[LIKED]-->(Shipito.com - podnikání v usa)<--[LIKED]--(Aleš Matějka).
Took: 0 ms.
...
Found things in common for 100 random couples of attendees in 142 ms.](https://image.slidesharecdn.com/neo4j-webexpo2012-slideshare-120923093125-phpapp02/75/WebExpo-Prague-2012-Introduction-to-Neo4j-Czech-46-2048.jpg)
![S kým na pivo?
start myself=node:people(name = "Emil Votruba")
match (myself)-[:LIKED]->(talk)<-[:LIKED]-(beerMate)
return distinct beerMate.name, count(beerMate)
order by count(beerMate) desc
limit 5;
@bachmanm](https://image.slidesharecdn.com/neo4j-webexpo2012-slideshare-120923093125-phpapp02/75/WebExpo-Prague-2012-Introduction-to-Neo4j-Czech-50-2048.jpg)
![Cypher Query
start myself=node:people(name = ”Aleš Havlík")
match (myself)-[:LIKED]->(talk)<-[:LIKED]-(beerMate)
return distinct beerMate.name, count(beerMate)
order by count(beerMate) desc
limit 5;
@bachmanm](https://image.slidesharecdn.com/neo4j-webexpo2012-slideshare-120923093125-phpapp02/75/WebExpo-Prague-2012-Introduction-to-Neo4j-Czech-51-2048.jpg)
![Cypher Query
start myself=node:people(name = ”Aleš Havlík")
match (myself)-[:LIKED]->()<-[:LIKED]-(beerMate)
return distinct beerMate.name, count(beerMate)
order by count(beerMate) desc
limit 5;
@bachmanm](https://image.slidesharecdn.com/neo4j-webexpo2012-slideshare-120923093125-phpapp02/75/WebExpo-Prague-2012-Introduction-to-Neo4j-Czech-52-2048.jpg)
Uploaded byMichal Bachman
WebExpo Prague 2012 - Introduction to Neo4j (Czech)
Slides from my talk (in Czech) about Neo4j at WebExpo Prague on 22nd September 2012.
WebExpo Prague 2012 - Introduction to Neo4j (Czech)
- 1. Neo4j grafová databáze MichalBachman @bachmanm #webexpo #neo4j
- 2. Not Only SQL @bachmanm
- 3. Objem dat @bachmanm
- 4. Propojenost dat GGG Ontologie RDFa Propojenost informací Folksonomie Tagování Wiki UGC Blogy Feedy Hypertext Textové dokumenty @bachmanm
- 5. Ztráta struktury @bachmanm
- 6. Architektura aplikací (80’s) Aplikace DB @bachmanm
- 7. Architektura aplikací (90’s) Aplikace Aplikace Aplikace DB @bachmanm
- 8. Aplikace Aplikace Aplikace DB DB DB @bachmanm
- 9. Výkonnost RDBMS Seznam zaměstnanců Relační databáze Náročnost aplikace Spousta webových aplikací Výkonnost Sociální síť Lokační služby Komplexita dat @bachmanm
- 10. Čtyři kategorie NOSQL @bachmanm
- 11. Grafové databáze @bachmanm
- 12.
- 13.
- 14.
- 15. name: Michal Bachman •vrcholy, uzly (nodes, vertices) • hrany (relationships, edges) title: Intro to Neo4j • vlastnosti (properties) duration: 45 name: Neo4j name: NOSQL @bachmanm
- 16. • Výkonný datovýmodel • Shardování • Rychlost – Ale jsou poměrně dobře – Několikanásobně škálovatelné rychlejší pro propojená – Některé grafy se data ve srovnání s shardovat dají RDBMS @bachmanm
- 17. Výkonnost na příkladusociální sítě (existuje cesta?) • Experiment: • cca 1000 lidí # lidí čas dotazu • Každý průměrně 50 Relační 1000 2000ms databáze kamarádů • pathExists(a,b) do hloubky 4 • Cached (nečteme z disku) @bachmanm
- 18. Výkonnost na příkladusociální sítě (existuje cesta?) • Experiment: • cca 1000 lidí # lidí čas dotazu • Každý průměrně 50 Relační 1000 2000ms databáze kamarádů Neo4j 1000 2ms • pathExists(a,b) do hloubky 4 • Cached (nečteme z disku) @bachmanm
- 19. Výkonnost na příkladusociální sítě (existuje cesta?) • Experiment: • cca 1000 lidí # lidí čas dotazu • Každý průměrně 50 Relační 1000 2000ms databáze kamarádů Neo4j 1000 2ms • pathExists(a,b) Neo4j 1000000 2ms do hloubky 4 • Cached (nečteme z disku) @bachmanm
- 20. Použití grafů • Sociální sítě • Doporučovací systémy • Telekomunikační sítě • Business intelligence • Geoprostorové problémy • MDM • ACL (access control lists) • Rodokmeny • Časové řady dat • Web analytics • Vědecká informatika (zejména bioinformatika) • Indexování pomalých RDBMS • Spousta dalších…! @bachmanm
- 21. Graf nakreslíte natabuli @bachmanm
- 22.
- 23. Neo4j @bachmanm
- 24. 32 miliard vrcholů 32miliard hran 64 miliard vlastností @bachmanm
- 25.
- 26. http://opfm.jpl.nasa.gov/ @bachmanm
- 27. http://news.xinhuanet.com @bachmanm
- 28.
- 29.
- 30. Community Advanced Enterprise @bachmanm
- 31. Server mode – cd <install directory> – bin/neo4j start – bin/neo4j stop • REST API • JMX, prohlížeč dat, vizualizace @bachmanm
- 32. Embedded mode • Vestejném procesu, jako aplikace – Stáhnout .jar knihovny – Nasměrovat na místo na disku • Embedded mode má naprostou většinu funkcí @bachmanm
- 33. name: Jan Šrůtek title:Kognitivní psychologie duration: 30 name: Michal Bachman name: UX title: Intro to Neo4j duration: 45 name: Martin Macke name: Aleš Havlík INTERESTED name: Neo4j name: NOSQL @bachmanm
- 34. GraphDatabaseService neo =new EmbeddedGraphDatabase("/data/webexpo"); Transaction tx = neo.beginTx(); try { Node speaker = neo.createNode(); speaker.setProperty("name", "Michal Bachman"); Node talk = neo.createNode(); talk.setProperty("title", "Intro to Neo4j"); Relationship delivers = speaker.createRelationshipTo(talk, DynamicRelationshipType.withName("DELIVERS")); delivers.setProperty("day", ”Saturday"); neo.index().forNodes("people") .add(speaker, "name", "Michal Bachman"); } finally { tx.finish(); } name: Michal Bachman DELIVERS title: Intro to Neo4j day: Saturday @bachmanm
- 36.
- 37. Core API • Vrcholy – Vlastnosti (volitelné KV páry) • Hrany – Počáteční vrchol (start, povinný) – Konečný vrchol (konec, povinný) – Vlastnosti (volitelné KV páry) @bachmanm
- 38. Jaká jsou naWebExpu témata? (Give me all WebExpo topics) @bachmanm
- 39. name: Jan Šrůtek title:Kognitivní psychologie duration: 30 name: Michal Bachman name: UX title: Intro to Neo4j duration: 45 name: Martin Macke name: Aleš Havlík INTERESTED name: Neo4j name: NOSQL @bachmanm
- 40. Jaká jsou naWebExpu témata? Node webExpo = neo.getReferenceNode(); for (Relationship talksAt : webExpo.getRelationships(INCOMING, TALKS_AT)) { Node speaker = talksAt.getStartNode(); for (Relationship delivers : speaker.getRelationships(OUTGOING, DELIVERS)) { Node talk = delivers.getEndNode(); for (Relationship about : talk.getRelationships(OUTGOING, ABOUT)) { String topicName = (String) about.getEndNode().getProperty(NAME); //add to result... } } } ------------------- Printing all topics All topics: development, data, advertising, education, usa, business, microsoft, webdesign, software, responsiveness, ux, e-commerce, php, psychology, crm, api, chef, javascript, patterns, product design, marketing, metro, social media, web, startup, analytics, lean, cqrs, node.js, branding, cloud, testing, neo4j, rest, css, design, publishing, nosql. Took: 2 ms
- 41. Na jaké přednáškymám jít? (Which talks should I attend?) @bachmanm
- 42. name: Jan Šrůtek title:Kognitivní psychologie duration: 30 name: Michal Bachman name: UX title: Intro to Neo4j duration: 45 name: Martin Macke name: Aleš Havlík INTERESTED name: Neo4j name: NOSQL @bachmanm
- 43. Na jaké přednáškymám jít? TraversalDescription talksTraversal = Traversal.description() .uniqueness(Uniqueness.NONE) .breadthFirst() .relationships(INTERESTED, OUTGOING) .relationships(ABOUT, INCOMING) .evaluator(Evaluators.atDepth(2)); Node attendee = neo.index().forNodes("people").get("name", ”Aleš Havlík").getSingle(); Iterable<Node> talks = talksTraversal.traverse(attendee).nodes(); //iterate over talks and print ------------------------------------------ Suggesting talks for 100 random attendees. ... Aneta Lebedová: Co nezměříš, nezměníš!, Do ameriky, The real me. Took: 1 ms Bohumír Kubát: Beyond the polar bear, Jak (ne)dělat api, Critical interface design. Took: 1 ms Vladimír Valeš: Vývoj aplikací pro windows 8 metro. Took: 1 ms Suggested talks for 100 random attendees in 449 ms
- 44. Co máme společného? (Whatdo we have in common?) @bachmanm
- 45. name: Jan Šrůtek title:Kognitivní psychologie duration: 30 name: Michal Bachman name: UX title: Intro to Neo4j duration: 45 name: Martin Macke name: Aleš Havlík INTERESTED name: Neo4j name: NOSQL @bachmanm
- 46. Co máme společného? //retrieve attendeeOne and attendeeTwo from index int maxDepth = 2; Iterable<Path> paths = GraphAlgoFactory .allPaths(Traversal.expanderForAllTypes(), maxDepth) .findAllPaths(attendeeOne, attendeeTwo); for (Path path : paths) { //print it } ------------------------------------------------------------ Finding things in common for 100 random couples of attendees ... Karel Kunc and Aleš Matějka: (Karel Kunc)--[INTERESTED]-->(ux)<--[INTERESTED]--(Aleš Matějka), (Karel Kunc)--[DISLIKED]-->(Buď punkový konzument!)<--[DISLIKED]--(Aleš Matějka), (Karel Kunc)--[DISLIKED]-->(Beyond the polar bear)<--[LIKED]--(Aleš Matějka), (Karel Kunc)--[LIKED]-->(Shipito.com - podnikání v usa)<--[LIKED]--(Aleš Matějka). Took: 0 ms. ... Found things in common for 100 random couples of attendees in 142 ms.
- 47. Y U NoLike Java? @bachmanm
- 48. S kým napivo? (Who is my beer mate?) myself beerMate:? talk:? @bachmanm
- 49. S kým napivo? (myself) (beerMate) (talk) @bachmanm
- 50. S kým napivo? start myself=node:people(name = "Emil Votruba") match (myself)-[:LIKED]->(talk)<-[:LIKED]-(beerMate) return distinct beerMate.name, count(beerMate) order by count(beerMate) desc limit 5; @bachmanm
- 51. Cypher Query start myself=node:people(name= ”Aleš Havlík") match (myself)-[:LIKED]->(talk)<-[:LIKED]-(beerMate) return distinct beerMate.name, count(beerMate) order by count(beerMate) desc limit 5; @bachmanm
- 52. Cypher Query start myself=node:people(name= ”Aleš Havlík") match (myself)-[:LIKED]->()<-[:LIKED]-(beerMate) return distinct beerMate.name, count(beerMate) order by count(beerMate) desc limit 5; @bachmanm
- 53. S kým napivo? @bachmanm
- 54. Novinky a budoucnost •Verze 1.8.RC1 vydána tento měsíc • Cypher dotazy mohou zapisovat do grafu – CREATE, SET, DELETE, … • “Labels” pro vrcholy (1.9?) • Zaměření na škálovatelnost a shardování @bachmanm
- 55. Tipy a triky • Design! • Nepoužívejte interní ID mimo Neo4j • Vyvarujte se operací přes celý graf • “Tales from the Trenches” pro další tipy • Experimetujte: git@github.com:bachmanm/neo4j- webexpo.git @bachmanm
- 56. Závěr • Neo4j 1.8community edition je zdarma • Grafy mají expresivní datový model • Neo4j rychle prochází grafy – Žádné joiny – Žádné šílené indexy – Žádný map reduce • Podpora nejen Javy @bachmanm
- 57.
- 58. Otázky? Neo4j: http://neo4j.org Neo Technology:http://neotechnology.com OpenCredo: http://opencredo.com Já: @bachmanm Kód: git://github.com/bachmanm/neo4j-webexpo.git
Editor's Notes
- #2 VitejteDobrý den, jájsem Michal Bachman a rádbychdnespředstavil open-source grafovoudatabázi Neo4J a podělil se s Vámi o některézkušenosti s jejímpoužívánímZeptat se, koliklidíslyšelo o grafovýchdatabázích, kdo je používáExistujeněkolikgrafovýchdatabází (OrientDB, AllegroGraph) a my se dneszaměřímenanejpopulárnější z nich, která se jmenuje Neo4J. Jápracuju v Londýnějakokonzultant pro firmu OpenCredo, která je blízkýmpartneremŠvédsko-Americkéfirmy Neo Technology. Neo Technology je firma, kterástojízavývojem Neo4J.Bylo by těžkémluvit o Neo4J, anižbychommělijasnoupředstavu, kamzapadá v celkemnepřehlednémsvětě NOSQL technologií, takženejdříverychlezrekapitulujeme NOSQL.Potompředstavímgrafovédatabáze a Neo4j.Následujepraktickáčást, kdesiukážem, jakpracovat s daty v Neo4j.Jápoužívám Neo4J naopravdovýchprojektech pro klientybezpřestávky od října 2011, čilitéměřrok, a tak se v závěrečnéčástiprezentacepřednáškypodělím o některédůležitézkušenosti z tohotoobdobí. To budedoufámužitečnézejména pro těchpárjedinců, kteří se přihlásilijakosoučasníuživateléčity, kteří o používání Neo4J vážněuvažují.Nakonec se podívámena to, co násčeká v příštíchdnech, měsících a letechBudu se snažitnazávěrnechatdostatekprostorunaotázky----- Meeting Notes (20/09/2012 15:25) -----kdo se nehlasil, nebojte, prednaska je urcena hlavne Vamale i na zkusene a pokrocile dojde, na zaver se podivame na tipy a triky
- #3 Slychamehodne, nezdrzovatdlouhoProc ted? Neprobudili,rel DB jsou OK naspoustuproblemuExistuji trendy, kteredaly NOSQL zivot, 4 pripomenuNOSQL je trend, o kterémslýchámehodně, takže se u nějnebuduzdržovatpřílišdlouho. Nicménědatabáze, o kterébudememluvit je s tímtotrendemspojen a tak je důležitéudělatsiobrázek o tom, kamvesvětě NOSQL Neo4j zapadá. V prvnířaděbychrádzdůratnil, žejsemjedním z těch, kteřísivykládají NOSQL jako NOSQL, ne NoSQL a takhlemyšlenka se v tétopřednášceještěněkolikrátobjeví.Pročprávěteď?Není to proto, žejsme se všichnijeden den ránoprobudili a řeklisi, žerelačnímodely a databázejsounuda a proto musímepřijít s něčímvíc cool. Relačnídatabázenejsoutotižvůbecšpatnávěc, naopak. Existujespoustadobrýchproduktůpostavenýchnarelačníchdatabázích a spoustaskvělých, nabušenýchwebových, desktopovýchimobilníchaplikací a systémů, kterétytoproduktypoužívají. Zatěchněkolikdesítek let, co jsourelačnídatabázenasvětějsmejimsvěřiliobrovskákvanta dat. Ale v našemoboruexitujíurčité trendy, kterédalytomuto NOSQL hnutíživot. Vybraljsem 4, kterébychrádkrátcepřipomenul.
- #4 Jendím z nichjsoudnodušeobjemydat, kterélidstvogenruje, zpracovává a ukládá. Ukazuje se, že pro tradičnírelačnídatabáze je velikostdat, se kteroudnespracujeme, stálevětší a většíproblém.
- #5 Srostoucímobjememdatroste I propojenost/složitost/komplexitadatUGC = User Generated ContentGGG = Giant Global Graph (what the web will become) – každýkousíček, každájednotkazajímavýchdat je sémantickypropojená s každoudalšízajímavoujednotkoudat (Tim Berners-Lee)Data jsoupropojenější (lineárně)RDFa (Resource Description Framework in attributes), českysystémpopisuzdrojů v atributech, je technologie pro přenosstrukturovanýchinformacíuvnitřwebovýchstránek. RDFa je jedenzezpůsobůzápisu (serializace) datovéhoformátu Resource Description Framework (RDF). Ontologie je v informaticevýslovný (explicitní) a formalizovanýpopisurčitéproblematiky. Je to formální a deklarativníreprezentace, kteráobsahujeglosář (definicipojmů) a tezaurus (definicivztahůmezijednotlivýmipojmy). Ontologie je slovníkem, kterýslouží k uchovávání a předáváníznalostitýkající se určitéproblematiky.
- #6 Data majívětšíobjem, jsoupropojenější a ztácenípředpovídatelnoustrukturuDochází k Individualizaci dat. Přestávábýtjednoduchézařaditkaždéhojedince do škatulkypodlepřesněnadefinovanýchkritérií, chci, abymoje data byla o mě.Tvardat se mění, dá se dalekohůřpředpovídatjejichstrukturaVlastnímodelyceléhosvětaVíceinformací o každémsubjektuDecentralizacetvorbyobsahu trend zrychluje
- #7 Dalšímtrendem je to, jakstavíme software,neboliarchitekturaaplikací. Typickáaplikace 80. let vypadalaasitakhle.
- #9 No a v 21. století, aťuž ten trendnazívámecloudemnebo ne, směřujeme k rozkouskovánítěchtradičníchmonolytickýchaplikacínamenší, samostatné, mezisebouintegrovanémikroaplikace.Poznamenatžeteďmůžeme pro každou z aplikacízvolitdatabázi, kterátukonkrétníaplikacidávásmysl. REST, hypermedia, composite micro-appsClarify
- #10 Ale mimochodem, promnohověcíjsourelačnídatabázestálenaprosto v pořádku. Seznamzaměstnancůnapřiklad, data kterápřirozeněvypadajíjakotabulkypatřínaprostologicky do relačnídatabáze.Pro spoustuwebovýchaplikací, dokonce pro webovéaplikacekteréjsouveřejněpřístupné.Ale v momentě, kdy se začnemepohybovatdopravapoose X do prostoru, kde se komplexitadatzvětšuje, data jsoupropojenější a propojenější a objemná, relačnídatabázepřestávajíbýttímsprávnýmřešením.BTW: komplexita = funkceobjemu, propojenosti a strukturydatTakže: pro transakčnízpracovánítabulárníchdat a pro menšíwebovéaplikace, relačnídatabáze je OK! Pro jinýtypdatsimusímevybratjiné NOSQL řešení.This is strictly about connected data – joins kill performance there.No bashing of RDBMS performance for tabular transaction processingGreen line denotes “zone of SQL adequacy”
- #11 Krásavesvětě NOSQL - nikdovámnepřikazuje, vybratdatabázi, kteráodpovídátypučicharakteristicedat, se kterýmipracujete. key-value databáze: jedenklíč - jednahodnota, hash mapy, Redis, Riak (Amazon Dynamo), Většinouvysocetolerantnívůčivýpadkům, Jednoduchýdatový model, Vynikajícíhorizontálníškálovatelnost, Dostupnost, BigTabledatabáze: k-vvvvvvv store s implicitnímiindexy, Cassandra (Google), PodporačástečněstrukturovanýchdatAutomatický index (sloupce), Dobráhorizontálníškálovatelnost, opětnevhodné pro propojená dataDokumentovédatabáze, známá je například subversion, MongoDB, CouchDB, …Kolekcedokumentů, Dokument je kolekce key-value párů, Index je důležitý, hodně map-reduce,Škálovatelnostcelkemdobrá. (Ne takjako key-value, složitějšímdatovýmmodelem, Jednoduchý a výkonýdatový model, jako subversion.Nevýhodouvšech 3 je nejsouúplněvhodné pro hustěpropojená data. Přílišjednoduchýdatový (HashMap, rychlá, ale…) model znamená, žechceme-li získatjakékolivokamžitéhlubšíporozuměníuloženýmdatům. Musí to býtzodpovědnostíaplikačnívrstvy (čili to musímenějaknaprogramovat). Velmičastojsoutedytytodatabázespojeny s frameworkyjako Map-Reduce, pro kterémusímevytvořitúlohy, kterénámtotoporozuměníumožnízískat.Map-reduce je dávkováoperace (to bychuvedl v kontrastu s on-line / in-the-click-stream synchronníoperací), abystezískalipohlednavašepropojená data.Všechny 3 pracují s agregovanýmidaty, tzn. Ževyžadujístruktutupředem, data, kterápatřílogicky k sobě (jakoobjednávka a jejíjednotlivépoložky), jsou v databáziuloženy u sebe a je k nimtaké v dotazechpřistupovánojako k celku. V key-value úložištích je tímcelkemhodnota, v CF CF a v Dok. Dbsdokumenty.OKvpřípadech, kdypřístup k datůmvyžadujepřesnětutostrukturu. Pokud se ale chcemena data podívatjinak, napříkladanalyzovat z objednávekcelkovéprodejejednotlivýchproduktů, musíme s toustrukturoutrochubojovat a to je ten důvod, proč se tolikmluví o map-reduce vespojení s těmitodatabázemi. Výhodouukládánídat v neagregovanýchformách je to, že se dajíanalyzovat a prezentovat z různáchúhlůpohledy v závislotinakonkrétnímpřípadě.A samozřejměgrafovédatabáze, kvůlikterýmtudnesjsme a o kterých se tohodozvíme o něcovíczaminutku
- #12 Od teď se konečněbudemebavit o grafovýchdatabázích. Co to jsoutygrafy? V žádnémpřípadě se nejedná o grafnaobrázku, ale o bavíme se o grafech v matematickémslovasmyslu. Udělejmesitedykratičkouodbočku do teoriegrafů, nebojte se, žádnámatematikaVásnečeká
- #13 Teoriegrafůzkoumávlastnostistruktur, zvanýchgrafy. Ty jsoutvořenyvrcholy, kteréjsouvzájemněspojenéhranami. Znázorňuje se obvyklejakomnožinabodůspojenýchčárami. Formálně je grafuspořádanoudvojicímnožinyvrcholů V a množinyhran E.
- #14 Tradičně se zazakladateleteoriegrafůpovažuješvýcarskýmatematik Leonhard Euler, kterýroku 1736 řešilúlohu, jakprojítpřessedmmostů v Královci (každý z nichprávějednou) a vrátit se do výchozíhomísta. To v moderníteoriiodpovídápojmueulerovskýgraf.
- #15 SedmmostůměstaKrálovce (dnes Kaliningrad)Kdodělá pro velkoufirmu, tímmyslímněkolikvrstevmanagementu, softwarovýarchitektnajinémpatřenežvývojářiTatoinformace je pro Vás, v těchtofirmáchbývátěžképrosadit “nové” technologie. Ale relační model, se kterýmpřišel E.F. Codd v roce 1969, je pouze 43 let starý. Grafový model je 276 starý. TakžepříštěažVámšéfnebochytrýarchitektřeknenaadopci NOSQL něcovesmyslu “tadypoužívámejenomzralé a prokázanévyspělétechnologie”, víte, kterýmsměrem ho máteposlat… tímmámnamyslitřebatutopřednáškunawebunebopříslušnéstránkynawikipedii. Takžejakukládáme data v grafu…
- #16 Takžejakukládáme data v grafu…V grafuukládámedata jakovrcholy a vrcholyjsouvlastnědokumenty, kterémodoumítlibovolnéklíče a k nimpřiřazenéhodnoty. Stejnějakodokument v MongoDB. V čem se grafliší od MongoDB je že v grafujsouvztahymezivrcholy. A to je trade-off, MongoDB je lépeškálovatelné, protožetohlenedělá. Neo4J je lepší pro propojená data, tohledělá. Ukládávztahymezijednotlivýmivrcholy. Ale nenítakdobřeškálovatelné. A do musímevzít v potazpřiřešeníVašichproblémů: chcetemasivníškálovatelnost, nebookamžitýnáhled do propojenostiVašich dat. POPSAT GRAFVztahymajisemantickyvyznam! Recnici, prednasky v RDBMSJe to poměrněintuitivnízpůsobukládánídat! Úkolgrafovédatabáze je vzíttatointuitivní data, kterásimůžemejednodušenačrtnoutnatabulinebokuspapíru a rychle je procházetvevašichprogramech.
- #17 Sílatohotomodeluspočívá v tom, že je velicedobrý pro hustěpropojená (komplexní – objem, propojenost, struktura) data. Vrcholy a hranyzprostředkovávajípřirozený index a umožňujíokamžitýnáhled do vztahůmezivěcmi.Jsoutakyvelicerychlé v procházení / traversování, což je většinouveliceobtížné v relačníchdatabázích, protože je zapotřebíjoinovattabulky.Na druhoustranu je extréměobtížnéškálovatgrafstějnějakotřeba K-V úložiště, protožegrafyjsouproměnlivé, dynamické, neustále se mění. Některégrafy se shardovatdají, ale pro některé je nemožnédosáhnoutstejnéškálovatelnostishardováním, jakotřeba u dokumentovýchdatabází.
- #18 Grafovédatabázejsounaprostoskvělé v některýchsituacích. Tady je malý experiment.Popsat experiment
- #20 Protože Neo4J a ostatnínativnígrafovédatabázenetrpí JOIN problémemrelačníchdatabází, nemusíjoinovattabulky, tak ten výkonzůstanena 2ms i pro miliardulidí. V relačníchdatabázíchbudoujoinynavětších a většíchsadáchdatpomalejší a pomalejší.
- #21 Na jakétypyproblémůjsougrafydobré? Spoustadalšíchproblémů… pro kterébystesipředtoutopřednáškoumožnázvolilirelačnídatabázi, ale třebatomubudezítrajinakS Neo4J pracuji v produkčnímnasazeníužpřesrok a úspěšnějsme s nímimplementovalijednupoměrněvelkousociálnísíť s prvkydoporučovacíhosystému, kteráběží v Británii a Americe pro cca 500k uživatelů, Pliny, pivo, playstationfrancouzskoutelekomunikačníspolečnostnaanalýzudopaduporuch v síti (asi 2M vrcholů / nód) a v produkčnímplánováníjednéněmeckéautomobilky.Najednouuvidítegrafyvšude----- Meeting Notes (18/09/2012 17:14) -----zasazeny
- #22 A to je jednahezkávlastnostgrafů – jsouideální pro tabule,zadnístranyobálek, pivníchtácků a krabiček od cigaret… to jsouvěci, nakterýchtynejlepšídesigny (zejménavestartupech) většinouvznikajíJájsemsivybraljakopříkladWebExpo, původnějsemchtělzmapovatkorupčníaféryčeskýchpolitiků, ale tohle je o něconeškodnější. Vztahymeziřečníky, přednáškam, tématy, účastníky a podobněsimůžemenakreslitnapivnítácek! WebExpo je doména,kterámáspoustuvztahů – řečnícimajípřednášky, …To simůžetejednodušenakreslitnatabuli, to je mimochodem to, co dělámejakoprogramátoři, kdyžsedíme s lidmi, kteřípotřebujínějakýkussoftwaru a my se snažímetomu business problému, tédoméněporozumět. Sednemsi k tabuli, nakreslímezákazníky, objednávky, faktury, produkty a podobně a vztahymezinimi!A co udělámepak – vezmemenášpěkný design a denormalizujeme ho. Potíme se vymýšlením, jak to všechnonaládujeme do tabulek. A jsmešťastní a usměvaví, než to zpustímenaživo, do provozu…. A ono to bežíjakželva… Co uděláme? Denormalitzujemenáš model! Všechnaenergie, kteroujsmeinvestovali, krev, pot a slzy, všechno v niveč. U grafovédatabáze, to co je napapíře je přesně to, co naházíte do databáze.
- #23 To neznamená,žejsteomluveni s designovéfáze. Pořád se musítehlubocezamysletnadtím, jaké entity (neboobjekty) tvořívašidoménu a jakéjsoumezinimivztahy! Stálepotřebujete design.Nemůžetejednoduševzít data ztabulek, kterámáte a násilím je natřískat do vašízbrusunovégrafovédatabáze. Člověkmusízačítmyslet v nódách a vztazích.Přinavrhovánídatovéhomodelu pro WebExpomusímeudělathodnědesignovýchrozhodnutí: jakodlišitřečníky od účastníků? A je to vůbecpotřeba? Udělatzepátka a sobotynódy, nebojenomvlastnostnajednotlivýchpřednáškách?Stálemusítedělat design, ale pointa je že design datovéhomodelu pro grafovoudatabázimůžebýtpříjemná a přirozenázkušenost.
- #24 Stará se proVás o nódy, vztahymezinimi a indexy.Neo4j je stabilní a běží od roku 2003ProcházíaktivnímvývojemPrimárně pro Javu, ale použitelná se spoustoudalšíchtechnologiíIdeální pro škáludesítekserverů v clusteru, ne pro stovkyPro hustěpropojená data, není to KV store
- #25 32 billion nodes, 32 billion relationships, 64 billion properties
- #26 Plně a militantně ACID. Kdoneví, co to znamená?Rychlevysvětlit: atomicity, consistency, isolation, durabilityNěkterédalší NOSQL databáze se vzdávajíněkterýchgarancíveprospěchvýkonu, u Neo4j tohlevypnoutnejde. Data jsouvždyzapsánana disk.
- #27 Vyhledatzacatek v indexu (Lucene)Prozkoumavatokoli
- #28 Vyhledatzacatek v indexu (Lucene)Prozkoumavatokoli
- #29 Neo mázabudovanoucelouknihovnugrafovýchalgoritmů, jakonejkratšícesta, všechnycesty, atp
- #30 1m hops zasekundunanormálnímlaptopu, žádnýrozdílpřiznásobenípočtudatHigh performance graph operationsTraverses 1,000,000+ relationships / second on commodity hardware
- #31 Obecněpokudpoužíváte MySQL a neplatítezaněj, nebudeteplatitaniza Neo.
- #33 Včetně HA, online backup
- #34 Pojďmesikázatpoužití v embedded módunakonkrétnímpříkladu. Vytvořiljsemgraf z webexpa, řečníci a přednáškyjsouopravdové, 1000 účastníkůmánáhodněvygenerovanájména. Popsatgraf a scénář.KdonečteJavuKodbudenagithubu
- #35 Vztahymůžoubýtbuďřetězceznaků, neboEnum, kterévámdajívýhodustatickéhotypování v IDE, pro Neo4j v tom nenížádnýrozdíl.Postupopakujemedokudnemámecelýgraf
- #36 Tohle je screenshot z webovékonzole, kdemůžemegrafvizálněprocházet. Běžínalaptopu, dámVámnakonci URL, abystesi s tímmohlipohrát.Tak, mámegraf, ale jak z nějteďdostaneme data ven?
- #37 Existujeněkolikzpůsobů,jakpsátdotazy v Neo4j, liší se čitelností, složitostí, výkonem a úrovníabstrakce. UkážuVámněkterézezpůsobů a začnuodspoda, tzn. On nativníhonejrychlejšího API.
- #38 Core API pracujepřímo s jednotkami, kteréjsme do databázeuložili – vrcholy, hrany a jejichvlastnosti.
- #40 Podívejme se ještějednounavelýgraf. Novýgrafmávždyjednunódu s ID 0, z téjsmeudělalliWebExpo.
- #41 Tohle je imperativní API, všechnupráciděláprogramátor, je nejvýkonnější
- #42 Pojďme se podívat o úroveňvýš co se abstrakcetýčenatakzvané traversal API, kterénámumožnípsátdotazydeklarativně, to znamenápopsat, jakchcemegrafprocházet. Samotnéprocházeníudělá Neo4J zanás.
- #44 Můžemepsátvlastníevaluatory
- #45 Dalšípovedenoufunkcí je knihovnaalgoritmů pro hledánícestmezidvěmauzly.
- #47 Takénejkratšícesta, Dijkstra a další
- #48 Těžké pro neprogramátory, pojďmě se podívatnaněcojednoduššího
- #50 Na nejvyššíúrovniabstrakce Neo4j zprostředkovávásvůjvlastníjazyk pro psanídotazů, částečněinspirovaný SQL. Ten jazyk se jmenuje Cypher a rozumílidskyčitelnýmpříkazům, jakonapříkladtomu, kterýtadyteďvidíte.
- #51 Musímenědezačít, napomocsivezmeme index s názvem people, kdenajdemepanaEmilaVotrubupodlejména.Dálemusímeupřesnit, co za data vlastněchcemezískat, v tomtopřípadějménočlověka a skóre, kolikvěcímámespolečnýchNakonecasinechcemejítnapivoúplně se všemi, ale janomřekněme s 5 lidmi, se kterýmitohomámespolečnéhonejvícAsividítevliv SQL----- Meeting Notes (09/09/2012 20:18) -----animace
- #52 Musímenědezačít, napomocsivezmeme index s názvem people, kdenajdemepanaEmilaVotrubupodlejména.Dálemusímeupřesnit, co za data vlastněchcemezískat, v tomtopřípadějménočlověka a skóre, kolikvěcímámespolečnýchNakonecasinechcemejítnapivoúplně se všemi, ale janomřekněme s 5 lidmi, se kterýmitohomámespolečnéhonejvícAsividítevliv SQL----- Meeting Notes (09/09/2012 20:18) -----animace
- #53 Musímenědezačít, napomocsivezmeme index s názvem people, kdenajdemepanaEmilaVotrubupodlejména.Dálemusímeupřesnit, co za data vlastněchcemezískat, v tomtopřípadějménočlověka a skóre, kolikvěcímámespolečnýchNakonecasinechcemejítnapivoúplně se všemi, ale janomřekněme s 5 lidmi, se kterýmitohomámespolečnéhonejvícAsividítevliv SQL----- Meeting Notes (09/09/2012 20:18) -----animace
- #54 A výsledek pro panavotrubu.
- #56 náhodnádoporučení, dávkovéoperace, atd.
- #58 Můžemeudělat z relačnídatabáze key-value store, stejnějako z dokumentovédatabázegrafovou, ale proč?NOSQL Vámumožňujevybratsi ten nejvhodnějšídatový model pro konrétníproblém, pakdatabázi, kterátímtomodelemdisponuje.Vybíratdatabázi (a jakoukolivjinoutechnologii) rozumně a pragmaticky je poslednírada, se kteroubych se s Vámirádrozloučil.
- #59 Odkaznaslajdy dam na twitterCastokladenouotazkou