Integrierte Graph-Datenbank – Funktionen
Leistungsstarke, skalierbare und sichere Graph-Analyse
Als vollständig integrierte Funktion von Oracle Database zeichnet sich Oracle Graph durch seine Sicherheit, Skalierbarkeit und hohe Leistungsfähigkeit aus.
Umfassender Graph-Support
Oracle Graph unterstützt sowohl RDF (Resource Description Framework) als auch Property-Graphen für Betriebsdaten. Außerdem können Entwickler jetzt mithilfe von SQL-Property-Graphen auf einfache Weise Graph-Anwendungen mit SQL unter Verwendung vorhandener SQL-Entwicklungstools und -Frameworks erstellen.
RDF-Diagramme
RDF-Graphen sind für die Darstellung von Aussagen konzipiert und eignen sich am besten für die Darstellung komplexer Metadaten und Stammdaten. Verwenden Sie Oracle Graph, das sich an W3C-Standards hält, für verknüpfte Daten, Datenintegration und Wissensgraphen.
Eigenschaftsdiagramme
Verwenden Sie Property-Graphen, um Daten als Vertex- und Edge-Beziehungen zu modellieren und Daten auf der Grundlage dieser Beziehungen abzufragen und zu analysieren.
SQL-Property-Graphen
Oracle Database 23ai ist die erste kommerzielle Datenbank, die den neuen SQL:2023-Standard implementiert. Damit kann jeder, der über SQL-Kenntnisse verfügt, Graphenmodelle ganz einfach definieren und abfragen.
Mehr als 80 sofort einsatzbereite, parallelisierte In-Memory-Algorithmen
Oracle Graph enthält mehr als 80 Graph-Algorithmen, mit denen Sie Ranking, Community-Erkennung, Pfadfindung, Link-Vorhersage, maschinelles Lernen (ML) und vieles mehr durchführen können. Sie können die Ausgabe außerdem als Input für einen maschinellen Lernprozess verwenden, damit Ihre ML-Modelle die indirekten Beziehungen nutzen können, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern. Die Algorithmen werden parallelisiert, um Skalierbarkeit und Leistung bei Betriebsdaten zu gewährleisten.
Community-Erkennungsalgorithmen
Enthalten: Strongly Connected Components, Weakly Connected Components, Label Propagation, Louvain, Conductance Minimization und Infomap.
Algorithmen zur Topologieanalyse
Enthalten: Conductance, Cycle Detection, Degree Distribution, Eccentricity, K-Core, LCC, Modularity, Reachability Topological Ordering, Triangle Counting, Bipartite Check und Partition Conductance.
Algorithmen für Ranking und Walking
Enthalten: PageRank, Personalized PageRank, Degree Centrality, Closeness Centrality, Vertex Betweenness Centrality, Eigenvector Centrality, HITS, Minimum Spanning-Tree (Prim's), Breadth-First Search, Depth-First Search, and Random Walk mit Restart.
Pfadfindungsalgorithmen
Enthalten: Shortest Path (Bellman-Ford, Dijkstra, Bidirectional Dijkstra), Fattest Path, Compute Distance Index, Enumerate Simple Paths, Filtered and Unfiltered Fast Path Finding und Hop Distance.
Linkvorhersage und andere Algorithmen
Enthalten: Twitter Who-to-Follow, SALSA und Adamic-Adar Index.
Algorithmen für maschinelles Lernen
Enthalten: DeepWalk, Supervised GraphWise, Unsupervised GraphWise, Pg2Vec, Matrix Factorization und GNNExplainer.
Oracle Graph Studio in Autonomous Database
Mit Graph Studio kann fast jeder mit Diagrammen beginnen, um Beziehungen in Daten zu untersuchen. Graph Studio beseitigt Eintrittsbarrieren, indem es die komplizierte Einrichtung und Verwaltung automatisiert, die Datenintegration nahtlos macht und schrittweise Beispiele für den Einstieg bereitstellt. Gleichzeitig bietet es leistungsstarke Algorithmen, einen schnellen In-Memory-Analyseserver und eine erweiterte Visualisierung.
Graph Studio umfasst:
- Automatisierte Diagrammmodellierung
- Umfassende Unterstützung von Graphanalysen und Graphabfragen
- Erweiterte Notizbücher und integrierte Visualisierung
- Automatisierte Installation, Aktualisierung und Bereitstellung
Graph Studio ist ohne zusätzliche Kosten in Autonomous Database Free Tier, Autonomous Data Warehouse Serverless, und Autonomous Transaction Processing Serverless enthalten.
Weitere Informationen zu Graph Studio finden Sie unter Graph Studio – häufig gestellte Fragen.
Graph-Modellierung
Verwenden Sie eine intuitive Benutzeroberfläche, um einen Property- und RDF-Graphen zu erstellen. Sie können eine Property aus relationalen Tabellen oder aus einem RDF-Graphen erstellen. Importieren Sie RDF-Daten und erstellen Sie einen RDF-Graphen oder eine RDF-Graphen-Sammlung mithilfe eines Assistenten.
Graph-Visualisierung
Erkunden Sie einen Graphen visuell und interagieren Sie mit ihm, um Muster zu entdecken. Sie können den Graphen mit Anmerkungen versehen und speichern, um Ihre Entdeckungen mit anderen zu teilen.
Notebooks
Verbessern Sie die Produktivität und die Zusammenarbeit im Team, indem Sie Code über ein interaktives, browserbasiertes Notizbuch mit neun Interpretern schreiben, organisieren, ausführen und gemeinsam nutzen. Außerdem können Sie Ergebnisse visualisieren, ohne die Befehlszeile zu verwenden oder ein separates Tool zu installieren.
Interpreter-Unterstützung
- pgql-rdbms zum Ausführen von PGQL-Abfragen in der Datenbank.
- pgql-pgx zum Ausführen von PGQL-Abfragen für den eingebetteten Graph Server.
- Dazu muss der Graph über die Benutzeroberfläche oder programmatisch über die Absätze python-pgx oder java-pgx in den Speicher geladen werden.
- Wenn Algorithmen aus den python-pgx- oder java-pgx-Absätzen ausgeführt werden, spiegeln sich die Ergebnisse im speicherinternen Graphen wider, sodass Sie diesen Interpreter für die Abfrage dieser Ergebnisse verwenden würden.
- python-pgx und java-pgx zum Schreiben von benutzerdefiniertem Python- oder Java-Code, einschließlich der Verwendung der Python-/Java-APIs zum Laden von Graphen in den eingebetteten Graph-Server und zum Ausführen von Graph-Algorithmen.
- custom-algorithms-pgx zum Schreiben eigener benutzerdefinierter PGX-Graph-Algorithmen.
- sparql-rdf zum Schreiben von Sparql-Abfragen in einem RDF-Diagramm.
- SQL zur Ausführung von SQL-Abfragen, zum Erstellen von Tabellen oder zum Einfügen von Daten in Tabellen.
- Markdown, um Ihrem Notizbuch Beschreibungen hinzuzufügen.
- Conda zur Installation von Bibliotheken Dritter.
In-Memory-Performance
Unter Verwendung von Autonomous Database als persistente Datenlayer verschiebt Graph Studio Graphdaten in eine In-Memory-Struktur für schnelle und effiziente Analysen. Graph Studio berechnet die erforderliche Speicherzuweisung automatisch, sodass Sie diese nicht manuell verwalten müssen.
Graph Server und Client
Oracle Graph Server und Client ermöglicht es Entwicklern, Analysten und Datenwissenschaftlern, Diagramme innerhalb der Oracle Database zu verwenden. Kann auch als benutzerverwaltete Diagrammumgebung mit Oracle verwendet werden.
Die Software umfasst einen schnellen, speicherinternen, parallelen Server für Eigenschaftsdiagrammabfragen und -analysen, einen RDF-Diagrammserver und eine Abfrage-UI zum Ausführen von SPARQL-Abfragen sowie Client-Komponenten wie Befehlszeilen-Shells für die Arbeit mit der Diagramm-API, ein Plugin für SQLcl zum Ausführen von PGQL-Abfragen, einen Python-Client für Jupyter-Notebooks, Interpreter für Apache Zeppelin Notebook und ein Diagramm-Visualisierungs-Tool.
Laden Sie Oracle Graph Server und Client herunter
Oracle im Forrester Wave™: Graph Data Platforms, Q4 2020, als Leader eingestuft
Oracle Graph Server und Client umfassen:
- Graph Server
- Graph Client
- Graph Client für Apache Zeppelin
- Graph HDFS Connector
- PGQL Plugin für SQLcl
- Anwendung zur Visualisierung von Graphen
- RDF Server und Query UI
- PL/SQL-Patch für Graphen
- REST-API für Graph Server
Graph-Modellierung
Verwenden Sie PGQL, um eine Create Property Graph-Anweisung zu schreiben und einen Property-Graphen für Ihre Tabellen zu erstellen. Das kann von jedem PGQL-Tool aus gemacht werden, z. B. dem PGQL-Worksheet in SQL Developer, JShell und den Python- und Java-APIs.
Graph-Visualisierung
Graph Server enthält eine Anwendung zur Visualisierung von Graphen, mit der Sie einen Graphen visuell untersuchen und mit ihm interagieren können, um Muster zu erkennen. Graph Server verfügt außerdem über REST-API-Endpunkte, die Sie mit der Oracle Graph Visualization Library verwenden können, um Diagramme in Ihrer JavaScript-Anwendung zu visualisieren.