1. Henning Rauch
henning@sones.de
Sones GmbH
Graphdatenbanken
Vorlesung Uni Stuttgart
Datenbanken
Stuttgart 02/2011
Confidential sones GmbH| 2/9/2011 1

2. Agenda
 Einleitung
 Graphdatenbanken
 Nachteile des relationalen Models
 Vorteile von Graphdatenbanken
 Einsatzszenarien
 Sones GraphDB
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3. Einleitung / 1 – Aktuelle Situation
 Datenintensive, komplexe, verteilte Anwendungen
– Semantic Web
– Empfehlungssysteme
– Soziale Netzwerke
– Geoinformationssysteme
– Bioinformatik
– …
 Gemeinsamkeiten
– Stark vernetzte, umfangreiche Datenmengen
– Komplexe Strukturen
– Stetiges Wachstum der Datenmenge
– Strukturierte oder semi-strukturierte (schemalose) Beschreibung
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4. Einleitung / 2 – Beispiel Soziales Netzwerk
http://www.facebook.com/press/info.php?statistics
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5. Einleitung / 3 – Neue Probleme
 Effizientes (rekursives) Verknüpfen von
Datensätzen?
 Beschreibung der Daten /
Datenmodellierung?
 Effiziente (verteilte) Speicherung?
 (Horizontale) Skalierbarkeit?
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6. Einleitung / 4 – Neue Anforderungen
 Rekursiv vernetze Informationen als neues Designziel
 Einfache Verwaltung strukturierter, semistrukturierter, unstrukturierter
Datensätze
 Bessere Integration in objektorientierte Entwicklung
 Replikation von Datensätzen
 Versionierung von Datensätzen
 Effiziente Partitionierung von Datensätzen
 Graphenorientierte Operationen
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7. Einleitung / 5 – Definition Graphdatenmodell
 Graph G(Vertices,Edges)
– Vertices – Menge von Knoten V
– Edges – Menge von Kanten E
Knoten
Gerichtete Kante
Vertex0 Vertex1
 Einfache Modellierung alltäglicher Probleme
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8. Einleitung / 6 – Definition Graphdatenmodell
 Zusätzliche Knoten- / Kantengewichte
Stuttgart
260 km
Jena Berlin
ungerichtete / gewichtete Kante
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9. Graphdatenbanken / 1 – Definition
A graph database is a database that uses graph structures with
nodes, edges, and properties to represent and store
information. General graph databases that can store any graph
are distinct from specialized graph databases such as
triplestores and network databases.
http://en.wikipedia.org/wiki/Graph_database
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10. Graphdatenbanken / 2 – Property Graph Datenmodell
Name : Alice Kommuniziert mit Name : Bob
ID : 0 ID : 1
Age : 23 Encrypted : true Age : 42
Method : RSA
 Erweiterung des Graphdatenmodells
– Zusätzliche Eigenschaften (Properties) an Knoten und Kanten
– Properties sind Key/Value Paare (Age:23)
– Keys werden vom Schema des Knotentyps vorgegeben
 Property Graph ist ein gerichteter, multi-relationaler Graph
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11. Graphdatenbanken / 3 – Property Graph Datenmodell
Name : TU Name : Uni
Ilmenau Stuttgart
Name : Carol
ID : 3
Age : 18
Name: Alice Kommuniziert mit Name : Bob
ID : 0 ID : 1
Age : 23 Encrypted : true Age : 42
Method : RSA
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12. Nachteile relationales Modell / 1 – Unflexible Datenhaltung
 Änderungen des Schemas sehr aufwändig
– ALTER TABLE
 Keine semistrukturierten / unstrukturierten Daten
– z.B. XML, JSON, …
 Keine Listenattribute
– List<String>, Set<Integer>, Set<User>
 Keine Möglichkeit einfacher Versionierung von Datensätzen
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13. Nachteile relationales Modell / 2 – Foreign Key Constraints
 Darstellung von 1:n bzw. n:m nur über zusätzliche Mapping-
Tabellen
– Kein explizites Konzept für Beziehungen / Relationen
 Verknüpfung von Tabellen über rechenintensive JOIN
Anweisungen
 Keine rekursiven JOINs
User Kommunizert mit
ID Name Alter User_ID1 User_ID2
0 Alice 23 0 1
1 Bob 42 1 0
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14. Nachteile relationales Modell / 3 – Skalierbarkeit
 Keine explizite Möglichkeit zur Skalierung und Partitionierung
innerhalb des relationen Modells
 Keine JOINs zwischen verteilten Datenbanksystemen / -
herstellern
 Keine integrierte Unterstützung aktueller state-of-the-art Web
Technologien
– HTTP/REST, Hypermedia, Semantic Web
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15. Vorteile von Graphdatenbanken / 1 – Abstraktion
 Explizites Datenmodell
 Direkte Abbildung realer Netzwerkstrukturen
 Besseres Verständnis der Anwendungsdomäne
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16. Vorteile von Graphdatenbanken / 2 – Indexfreie Adjazenz
 Beziehungen / Relationen über Kanten direkt am Knoten
modelliert
– Kein zusätzliches Mapping erforderlich
 Keine Indizes für Relationen erforderlich
– Hohe Performance beim Abfragen des Graphen
– Jeder Knoten agiert als „mini-index“
 Datenlokalität / effiziente Speicherung
– Adjazente Knoten können „nah beieinander“ persistiert werden
 Performance ist unabhängig von der Größe des Graphen
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17. Vorteile von Graphdatenbanken / 3 – Traversierung
 Eine der wichtigsten Operationen innerhalb von
Graphdatenbanken
 Teilweise oder vollständige Abfrage eines Graphen
– Aufbau einer Baumstruktur
 Suchen nach Knoten / Kanten mit bestimmen Eigenschaften
– z.B. User mit mehr als 500 Freunden (Naben)
 Verschiedene Traversierungsmethoden
– Breitensuche, Tiefensuche, algorithmische Traversierung, Random
Walks
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18. Vorteile von Graphdatenbanken / 4 – Weitere Vorteile
 Unterstützung von state-of-the-art Schnittstellen
 Grundlage für wissenschaftliche Analysen realer
Netzwerkstrukturen
 Zusätzliche Indizes für einfache Attribute oder komplexe
Subgraphen
 Konzipiert für den Einsatz in verteilten Systemen / Cloud-
Angeboten
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19. Einsatzszenarien / 1 – Graphenbasierte Algorithmen
 Bewerten von Websites in Suchmaschinen – page rank
 Wer-kennt-wen in sozialen Netzwerken – shortest path
 Empfehlungssysteme – biparite matching
 Verkehrsinfrastrukturen – minimum spanning tree
 Erkennen von Naben in Netzwerken – betweenness centrality
 Transportplanoptimierung – maximum flow
 …
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20. Einsatzszenarien / 2 – Business Use-Cases
 Web
– Klickpfad-Analyse – Welche Wege nehmen die Kunden auf dem
Portal?
 Universal Data Access
– Zentrales Metadaten-Repository – Unternehmensdaten zentral
verwalten. Daten aus diversen redaktionellen Quellen (Bilder, Artikel,
etc.) verknüpfen
 eCommerce
– Recommendations – Empfehlung der richtigen Produkte dem richtigen
Kunden zur richtigen Zeit (kundenspezifische Werbung)
 …
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21. sones GraphDB / 1 - Überblick
 URL http://www.sones.com
 Kategorie Objektorientierte Graphdatenbank
 Datenmodell Property-Hypergraph
 Querymethode sones GQL, C#- / Java-API
 Sprache C# 4.0 / .NET 4.0 / Mono
 Protokoll REST (JSON, XML, HTML, GEXF), WebDAV
 Ziele Management und Verknüpfung
semistrukturierter Daten
 Concurrency MVCC
 Replikation Master Slave Replikation
 Persistenz OSE: In-Memory GraphFS
Enterprise: Proprietäres persistentes GraphFS
 Lizenz AGPLv3 und proprietär kommerziell
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22. sones GraphDB / 2 – Property Hypergraph
Edge
Person Freund Bob
ID = 2
seit : 2009/09/21
Hyperedge Alter = 23
Alice SET<Person> Freunde
ID = 1 SetMaxNumber : 12
Alter = 21
Hyperedge-Properties
Person Freund Carol
ID = 3
seit : 2010/04/11
Alter = 20
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23. sones GraphDB / 3 – Graph Query Language
// sones GQL Example
// define Vertex Type (QDL)
CREATE VERTEX User
ADD ATTRIBUTES (String Name, SET<User> Friends)
INDICES (Name)
// add vertices Alice and Bob (QML)
INSERT INTO User VALUES (Name = "Alice", Age = 23)
INSERT INTO User VALUES (Name = "Bob", Age = 42)
// add edges between Alice and Bob (QML)
LINK User(Name = ‘Alice') VIA Friends TO User(Name = ‘Bob')
LINK User(Name = ‘Bob') VIA Friends TO User(Name = ‘Alice‘)
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24. sones GraphDB / 4 – Live Demo
Demo
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25. Kontakt
Henning Rauch
Head of R&D
henning@sones.com
Xing: Henning_Rauch
Twitter: cosh23
sones GmbH
Schillerstraße 5
04109 Leipzig
+49-341-3929680
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