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A Graph Database

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10 minutes pour comprendre...NoSQL - Blog de David MASCLET Le partitionnement Le point de contention des applications est bien souvent la base de données qui lorsqu'elles sont transactionnelles, distribuées, ne permettent pas facilement le passage à l'échelle. Que l'on fasse du lock optimiste, pessimiste ou transaction à deux phases, on couple toujours les données entre elles, ce qui empêche la sérialisation. En plus, pour la sécurité de fonctionnement, il faut que les données soient répliquées, se qui complique encore un peu plus les choses. Dans les architectures modernes, la validation du modèle se fait désormais dans les objets, au niveau de l'applicatif. Cela permet de soulager la base et de ne se concentrer que sur les requêtes. des mouvements comme le DDD ont remis au gout du jour les objets avec du code métier plutôt que des POJOs. Lorsque l'on veux scaler une base de données,une première solution peut être le partitionnement : Le théorème de CAP En voici les 3 principes : les sites ont fait leur choix ! Les 4 types de bases NoSQL conclusion

mapgraph: MapGraph HypergraphDB - A Graph Database What is TuProlog TuProlog a pure Java Prolog interpreter developed developed at the University of Bologna, Italy, see its home page for more information. The architecture of the interpreter is modular which makes relatively easy to extend. It also has a nice interface to Java and small memory footprint. TuProlog + HyperGraphDB The integration of TuProlog and HyperGraphDB has the following goals: Ability to store Prolog facts and rules (i.e. The idea is to work with HyperGraphDB data in a natural way, as if it was part of the Prolog system. Full API Javadocs (of the original tuProlog and our extensions) can be found here. Codebase Fork To achieve the stated goals, we had to fork the TuProlog codebase. Implementation Clause Stores The implementation relies on a newly added ClauseStoreManager that maintains a list of ClauseFactorys. This strategy allows arbitrary HGDB conditions to be treated as Prolog predicates and thus one can have a Prolog program backtrack through a HGDB result set. Usage

Les Bases Orientées Graphes, NoSQL et Neo4j Introduction Parmi les différents modèles de données, le modèle relationnel a dominé depuis les années 80, avec des implémentations telles qu'Oracle, MySQL et MSSQL - aussi connus sous le nom de Systèmes de Gestion de Bases de Données Relationnelles (SGBDR). Pourtant, ces derniers temps dans un nombre croissant de cas d'utilisations l'usage de bases de données relationnelles a rencontré des écueils à la fois à cause de problèmes et de manques dans la modélisation des données et à cause de contraintes de montée en charge horizontale, distribuée sur plusieurs serveurs et de gros volumes de données. Les bases de données relationnelles ont de plus en plus de mal à s'accommoder de ces tendances. Cet article a pour but de donner une vue d'ensemble de comment les bases de données orientées graphes se positionnent dans le mouvement NOSQL. L'environnement NOSQL En bref, les bases de données NOSQL peuvent être catégorisées selon leur modèle de données dans les 4 catégories suivantes: 1. 2.

Graph database Graph databases are part of the NoSQL databases created to address the limitations of the existing relational databases. While the graph model explicitly lays out the dependencies between nodes of data, the relational model and other NoSQL database models link the data by implicit connections. Graph databases, by design, allow simple and fast retrieval[citation needed] of complex hierarchical structures that are difficult to model[according to whom?] in relational systems. Graph databases differ from graph compute engines. Background Graph databases, on the other hand, portrays the data as it is viewed conceptually. Graph Graph databases employ nodes, properties, and edges. A graph within graph databases is based on graph theory. Nodes represent entities or instances such as people, businesses, accounts, or any other item to be tracked. Graph models Labeled-property graph A labeled-property graph model is represented by a set of nodes, relationships, properties, and labels. Graph types

structr.org - Home NoSQL Europe : Bases de données graphe et Neo4j Alors que les autres types de bases de données NoSQL trouvent une partie de leur justification dans la performance qu’elles apportent pour manipuler leur représentation de données respective, les base de données graphe permettent avant tout d’adresser des problèmes complexes, voire impossible à résoudre avec les bases de données relationnelles. Cet article présente les principes des base de données graphe, leur intérêt, les problèmes qu’elles résolvent. Il s’est attardé sur Neo4j, la base de données graphe majeure actuellement, sur laquelle il travaille au sein de Neo Technology. Tout en résolvant les problèmes de graphe, Neo4j met en avant ses performances et sa scalabilité (gestion de plusieurs milliards de nœuds de graphe sur une seule instance). L’intérêt des bases de données graphe La modélisation de données en graphe La modélisation de données en graphe est particulièrement intuitive car elle est peu contrainte et correspond directement à la réalité. Cas d’utilisation Neo4j Conclusion

Home - OrientDB Document-Graph NoSQL DatabaseOrientDB Document-Graph NoSQL Database Installation - Structr Docs HyperGraphDB - A Graph Database HyperGraphDB is a general purpose, extensible, portable, distributed, embeddable, open-source data storage mechanism. It is a graph database designed specifically for artificial intelligence and semantic web projects, it can also be used as an embedded object-oriented database for projects of all sizes. The system is reliable and in production use is several projects, including a search engine and our own Seco scripting IDE where most of the runtime environment is automatically saved as a hypergraph. HyperGraphDB is primarily what its carefully chosen name implies: a database for storing hypergraphs. While it falls into the general family of graph databases, it is hard to categorize HyperGraphDB as yet another database because much of its design evolves around providing the means to manage structure-rich information with arbitrary layers of complexity. Key Facts Possible Usage Scenarios Semantic Web projects are an obvious domain of application of HyperGraphDB.

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