Мы все знаем, что данные играют решающую роль в понимании варианта использования. Согласно [2], 70% времени перед обучением модели ИИ тратится на предварительную обработку данных, и данные необходимо хранить в формате, эффективном для каждого варианта использования. В этой статье мы исследуем такие технологии баз данных для хранения и обработки данных.

Двумя широко используемыми методами хранения баз данных являются реляционные и нереляционные.

Реляционные базы данных, такие как SQL, нуждаются в планировании структур таблиц, им не хватает масштабируемости, они негибкие и требуют множества операционных и эксплуатационных расходов. В большинстве этих проблем нереляционные базы данных работают эффективно. Однако нам нужен другой тип нереляционной структуры базы данных для представления связанных данных, где графовые базы данных набирают популярность. В этой статье мы исследуем преимущества и предоставим сводку графовых баз данных на различных уровнях.

Почему для прослеживаемости выбраны графовые базы данных?

Согласно наиболее распространенному определению [2], прослеживаемость — это возможность проследить отношения между несколькими артефактами жизненного цикла проекта. Эти артефакты начинаются с требований и сопоставлений с документами, тестовыми примерами, кодом и т. д.

Поскольку артефакты отображают отношения между собой в простой графической форме, база данных графов является подходящим выбором для их хранения. Другими словами, он хорошо работает для описания данных со сложными зависимостями. Чтобы обнаружить связи между точками графа, он может быстро пройти по этим взаимосвязям. Поэтому они идеально подходят даже для сложных приложений, таких как обнаружение мошенничества, сетевая безопасность и механизмы рекомендаций в дополнение к отслеживанию.

Кроме того, эти выдающиеся особенности использования графовой базы данных делают ее пригодной для графов прослеживаемости.

Обработка сильно взаимосвязанных данных

База данных графов могла бы предоставить платформу для хранения, управления и запросов к плотно связанным данным и легко интегрировать новые разнородные данные. Они извлекают важные идеи из этих огромных взаимосвязанных данных. Графики прослеживаемости хорошо связаны, и логический поток процесса разработки программного обеспечения и систем связан с различными типами прослеживаемости. Три примитивных и фундаментальных метода прослеживаемости включают прямую прослеживаемость, обратную прослеживаемость и двунаправленную прослеживаемость, которые отображают связи между артефактами.

Гибкость модели

Базы данных графов без схемы повышают гибкость модели. Графики прослеживаемости развиваются с течением времени и, следовательно, связанные с ними метамодели. Таким образом, гибкость моделей способствует представлению, хранению и извлечению данных, которые можно улучшить, сохраняя их в виде баз данных графов.

Вывод шаблонов

Имеет смысл подумать о графовой базе данных для сложных данных с многочисленными связями, закономерности которых вы хотите наблюдать и понимать. Графики прослеживаемости в целом имеют выводимые закономерности среди артефактов. Эти шаблоны называются цепочками, песочными часами, один-один и разветвленными шаблонами. Следовательно, представление их в виде графиков помогает нам наблюдать за ними и принимать обоснованные решения.

Улучшенные возможности запросов

База данных графа не только позволяет включать в граф несколько типов элементов и различных типов отношений, но также естественным образом поддерживает отношения между объектами, делая поиск относительно отношений быстрым и простым. Кроме того, в графах прослеживаемости нам нужно часто извлекать данные, вам следует выбрать базу данных графов, потому что они предназначены для этой задачи.

Легкое отслеживание

Как упоминалось ранее, графики трассируемости увеличиваются в размерах и усложняются по мере продвижения проекта. Базы данных графов помогают нам иметь дело с разнородными соединениями в течение определенного периода времени, поддерживая уровень динамичности с помощью таких методов, как отметка времени и мониторинг статистики. Таким образом, он предоставляет возможности, которые помогают в автоматизированном обслуживании и хранении.

Обзор:

Короче говоря, если у вас есть очень сложные взаимосвязанные данные, к которым вы постоянно выполняете запросы и анализируете их, графовая база данных предпочтительнее реляционной базы данных. Для нашего варианта использования в исследовательских проектах: impakt и cooperants мы используем графовую базу данных для изучения прослеживаемых данных из данных системного проектирования, интенсивно использующих космическое программное обеспечение и механическое программное обеспечение, для различных вариантов использования, таких как прогнозирование ссылок, анализ подобия и т. д.