Integrierte Graph-Datenbank – Funktionen

Anwendungsfälle für Graph entdecken (PDF)

Themen zu Features

Leistungsstarke, skalierbare und sichere Graphenanalyse

Als vollständig integriertes Feature von Oracle Database übernimmt Oracle Graph Sicherheits-, Skalierbarkeits- und leistungsstarke Funktionen.

Oracle erzielte im Bericht 2023 Critical Capabilities for Cloud Database Management Systems for Operational Use Cases von Gartner die besten Ergebnisse.

Umfassender Graph-Support

Oracle Graph unterstützt sowohl RDF (Resource Description Framework) als auch Property-Graphen für Betriebsdaten. Entwickler können jetzt ganz einfach Graph-Anwendungen mit SQL erstellen, indem sie vorhandene SQL-Entwicklungstools und -Frameworks über SQL-Property-Graphen nutzen. Die Kombination aus AI Vector Search und RDF-Wissensgraph-Funktionen in Oracle Database macht es einfach, RAG-Workflows (Retrieval-Augmented Generation) durch Graphanalysen zu erweitern, was eine verbesserte Genauigkeit der Suchergebnisse ermöglicht – auch bekannt als GraphRAG.

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.

Datenblatt zu SQL-Property-Graphen (PDF)

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

Enthält: Strongly Connected Components, Weakly Connected Components, Label Propagation, Louvain, Conductance Minimization, Infomap, and Speaker-Listener Label Propagation.

Algorithmen zur Topologieanalyse

Enthält: Conductance, Cycle Detection, Degree Distribution, Eccentricity, K-Core, LCC, Modularity, Reachability Topological Ordering, Triangle Counting, Bipartite Check, Partition Conductance und Reachability

Algorithmen für Ranking und Walking

Enthält: PageRank, Personalized PageRank, Degree Centrality, Closeness Centrality, Vertex Betweenness Centrality, Eigenvector Centrality, HITS, Minimum Spanning-Tree (Prim's), Breadth-First Search, Depth-First Search, Random Walk with Restart, Article Rank und Harmonic Centrality.

Pfadfindungsalgorithmen

Enthält: Shortest Path (Bellman-Ford, Dijkstra, Bidirectional Dijkstra), Fattest Path, Compute Distance Index, Enumerate Simple Paths, Filtered and Unfiltered Fast Path Finding, Hop Distance, All Reachable Vertices and Edges und Compute High-Degree Vertices.

Linkvorhersage und andere Algorithmen

Enthält: 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.

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Graph Studio umfasst:

  • Unterstützung für SQL-Property-Graphen, PGQL-Property-Graphen und RDF-Graphen
  • 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 SQL-Property-Graphen, einen PGQL-Property-Graphen und einen RDF-Graphen zu erstellen. Sie können einen Property-Graphen 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

  • SQL zur Ausführung von SQL-Abfragen, zum Erstellen von Tabellen oder zum Einfügen von Daten in Tabellen.
  • 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.
  • 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 die erforderlichen Ressourcen 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. Es kann außerdem als benutzerverwaltete Graph-Umgebung mit Oracle verwendet werden.

Es umfasst einen schnellen, speicherinternen, parallelen Server für Abfragen und Analysen von Property-Graphen sowie Client-Komponenten, wie z. B. Befehlszeilenshells für die Arbeit mit der Graph-API, ein Plugin für SQLcl zur Ausführung von PGQL-Abfragen und ein Graph-Visualisierungstool.

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Oracle erzielte im Bericht 2023 Critical Capabilities for Cloud Database Management Systems for Operational Use Cases von Gartner die besten Ergebnisse.

Oracle Graph Server und Client umfassen:

  • Graph Server
  • Graph Client
  • PGQL Plugin für SQLcl
  • Anwendung zur Visualisierung von Graphen
  • Graph-Web-Apps

Oracle RDF Graph-Adapter und -Plug-ins ermöglichen die Verwendung von Open-Source-RDF-Clients und Entwicklungs-Frameworks mit der RDF-Graph-Funktion in Oracle Database. Diese unterstützt den RDF Graph-Adapter für Eclipse RDF4J und Apache Jena 3.12.0, Apache Jena Fuseki 3.12.0 und Protege Desktop.

Graph-Modellierung

Verwenden Sie SQL oder PGQL, um eine Create Property Graph-Anweisung zu schreiben und einen Property-Graphen für Ihre Tabellen zu erstellen. Dies kann von jedem SQL- oder PGQL-unterstützten Tool aus ausgeführt werden.

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.