Dane grafowe w praktyce. Jak technologie grafowe ułatwiają rozwiązywanie złożonych problemów Denise Gosnell, Matthias Broecheler

Spis treści książki

Wstęp 9

1. Myślenie grafowe 15

• Dlaczego teraz? Kontekst technologii bazodanowych 16
  
  • Okres od lat 60. do lat 80. XX wieku - dane hierarchiczne 17
  • Okres od lat 80. XX wieku do pierwszej dekady XXI wieku - encja-relacja 18
  • Od początku XXI wieku do lat 20. XXI wieku - NoSQL 19
  • Lata 20. XXI wieku do ? - grafy 20
• Czym jest myślenie grafowe? 22
  
  • Złożone problemy i złożone systemy 22
  • Problemy złożone w biznesie 23
• Podejmowanie decyzji o technologii rozwiązywania złożonych problemów 25
  
  • Twoje dane są grafem. Co teraz? 28
  • Spojrzenie z szerszej perspektywy 31
• Ruszamy na wyprawę z myśleniem grafowym 32

2. Ewolucja od myślenia relacyjnego do grafowego 33

• Przegląd rozdziału: tłumaczenie koncepcji relacyjnych na terminologię grafów 33
• Relacyjne kontra grafowe - na czym polega różnica? 34
  
  • Dane potrzebne w przykładzie 35
• Modelowanie danych relacyjnych 36
  
  • Encje i atrybuty 37
  • Tworzenie diagramu ERD 37
• Koncepcje związane z danymi grafowymi 38
  
  • Podstawowe elementy grafu 39
  • Przyleganie 40
  • Sąsiedztwa 40
  • Odległość 40
  • Stopień 41
• Język Graph Schema Language 43
  
  • Etykiety wierzchołków i krawędzi 43
  • Właściwości 44
  • Kierunek krawędzi 45
  • Odwołujące się do siebie etykiety krawędzi 47
  • Mnogość grafu 48
  • Pełny przykładowy model grafu 50
• Relacyjne kontra grafowe: decyzje do rozważenia 51
  
  • Modelowanie danych 51
  • Zrozumienie danych grafowych 52
  • Mieszanie projektu bazy danych z celem aplikacji 52
• Podsumowanie 53

3. Zaczynamy. Prosta aplikacja Customer 360 55

• Przegląd rozdziału: relacyjne kontra grafowe 56
• Podstawowy przypadek użycia dla danych grafowych - C360 56
  
  • Dlaczego firmy przejmują się projektem C360? 57
• Implementowanie aplikacji C360 w systemie relacyjnym 58
  
  • Modele danych 59
  • Implementacja relacyjna 61
  • Przykładowe zapytania dla aplikacji C360 65
• Implementacja aplikacji C360 w systemie grafowym 68
  
  • Modele danych 68
  • Implementacja grafowa 69
  • Przykładowe zapytania C360 76
• Relacyjne kontra grafowe - jak wybrać? 80
  
  • Relacyjne kontra grafowe - modelowanie danych 80
  • Relacyjne kontra grafowe - reprezentowanie relacji 80
  • Relacyjne kontra grafowe - języki zapytań 81
  • Relacyjne kontra grafowe - najważniejsze aspekty 82
• Podsumowanie 82
  
  • Dlaczego nie relacyjne? 83
  • Wybór technologii dla aplikacji C360 83

4. Badanie sąsiedztwa w środowisku roboczym 85

• Przegląd rozdziału - tworzenie bardziej realistycznej aplikacji Customer 360 85
• Zasady modelowania danych grafowych 86
  
  • Czy to powinien być wierzchołek, czy krawędź? 87
  • Zgubiłeś się? Wskażemy Ci właściwy kierunek 89
  • Graf nie ma nazwy - typowe błędy w nazewnictwie 92
  • Gotowy model grafu w środowisku roboczym 94
  • Zanim zaczniemy budować 96
  • Nasze przemyślenia o znaczeniu danych, zapytań i użytkownika końcowego 96
• Szczegóły implementacji eksploracji sąsiedztw w środowisku roboczym 97
  
  • Generowanie większej ilości danych dla rozszerzonego przykładu 98
• Podstawowa nawigacja w języku Gremlin 99
• Zaawansowane aspekty Gremlina - formatowanie wyników zapytania 106
  
  • Formatowanie wyników zapytania za pomocą kroków project(), fold() i unfold() 107
  • Usuwanie danych z wyników za pomocą wzorca where(neq()) 110
  • Planowanie złożonych wyników za pomocą kroku coalesce() 111
• Przejście ze środowiska roboczego do produkcyjnego 114

5. Eksploracja sąsiedztw w środowisku produkcyjnym 115

• Przegląd rozdziału - rozproszone dane grafowe w środowisku Apache Cassandra 116
• Praca z danymi grafowymi w środowisku Apache Cassandra 117
  
  • Najważniejsze zagadnienie dotyczące modelowania danych - klucze główne 117
  • Klucze partycji i lokalizacja danych w środowisku rozproszonym 119
  • Opis krawędzi, część 1. Krawędzie na liście sąsiedztwa 123
  • Zrozumienie krawędzi, część 2. Kolumny klastrów 125
  • Zrozumienie krawędzi, część 3. Perspektywy zmaterializowane dla przejścia przez graf 129
• Zaawansowane modelowanie danych grafowych 131
  
  • Znajdowanie indeksów za pomocą inteligentnego systemu rekomendacji indeksów 135
• Szczegóły implementacji produkcyjnej 136
  
  • Perspektywy zmaterializowane i dodawanie czasu do krawędzi 136
  • Gotowy schemat produkcyjny aplikacji C360 138
  • Wczytywanie dużej ilości danych grafowych 139
  • Uzupełnianie zapytań w Gremlinie z wykorzystaniem czasu na krawędziach 142
• Przejście do bardziej złożonych, rozproszonych problemów grafowych 144
  
  • 10 pierwszych wskazówek dotyczących przejścia od środowiska roboczego do produkcyjnego 144

6. Używanie drzew w środowisku roboczym 147

• Przegląd rozdziału - nawigowanie przez drzewa, dane hierarchiczne i cykle 147
• Hierarchie i dane zagnieżdżone - trzy przykłady 148
  
  • Hierarchiczne dane w zestawieniu materiałów 148
  • Dane hierarchiczne w systemach kontroli wersji 148
  • Dane hierarchiczne w samoorganizujących się sieciach 149
  • Dlaczego stosuje się technologię grafową w przypadku danych hierarchicznych? 150
• Jak się odnaleźć w lesie terminologii 150
  
  • Drzewa, korzenie i liście 151
  • Głębokość w przechodzeniu, ścieżki i cykle 152
• Zrozumienie hierarchii w danych z czujników 154
  
  • Zrozumienie danych 154
  • Model koncepcyjny z wykorzystaniem notacji GSL 160
  • Implementowanie schematu 161
  • Zanim utworzymy zapytania 164
• Zapytania wykorzystujące drogę od liści do korzeni w trybie roboczym 164
  
  • Dokąd wysłał dane określony czujnik? 165
  • Jaka jest droga od tego czujnika do dowolnej wieży? 168
  • Z dołu do góry 172
• Przeszukiwanie od korzenia do liści w środowisku roboczym 172
  
  • Konfiguracja zapytania: jak znaleźć wieżę, z którą połączonych jest najwięcej czujników, aby można ją było wykorzystać w przykładzie? 173
  • Które czujniki są połączone bezpośrednio z wieżą Georgetown? 174
  • Szukanie wszystkich czujników połączonych z wieżą Georgetown 175
  • Ograniczanie głębokości w rekurencji 177
• Powrót do przeszłości 178

7. Używanie drzew w środowisku produkcyjnym 179

• Przegląd rozdziału - zrozumienie czynnika rozgałęziania i czasu na krawędziach 179
• Zrozumienie czasu w danych dotyczących czujników 180
  
  • Ostatnie wnioski dotyczące danych serii czasowych w grafach 187
• Zrozumienie czynnika rozgałęzień w naszym przykładzie 188
  
  • Czym jest czynnik rozgałęzień? 188
  • Jak sobie poradzić z czynnikiem rozgałęzień? 190
• Schemat produkcyjny dla danych dotyczących czujników 190
• Zapytania przechodzące od liści do korzeni w środowisku produkcyjnym 192
  
  • Dokąd i kiedy czujnik wysłał dane? 192
  • Znajdź wszystkie drzewa prowadzące od czujnika do wieży z uwzględnieniem czasu 193
  • Znajdź poprawne drzewo wychodzące z określonego czujnika 195
  • Zaawansowane aspekty Gremlina - wzorzec where().by() 197
• Zapytania od korzeni do liści w środowisku produkcyjnym 199
  
  • Które czujniki są bezpośrednio połączone z wieżą Georgetown według czasu? 199
  • Jakie prawidłowe drogi wiodą od wieży Georgetown w dół do wszystkich czujników? 200
• Wykorzystanie zapytań w scenariuszach awarii wieży 204
  
  • Wykorzystanie ostatnich wyników do rozwiązania złożonego problemu 208
• Dostrzeganie lasu w grupie drzew 208

8. Szukanie dróg w środowisku roboczym 209

• Podgląd rozdziału - ocena ilościowa zaufania w sieciach 209
• Myślenie o zaufaniu - trzy przykłady 210
  
  • Jak bardzo ufasz temu zaproszeniu? 210
  • Jak obronić historię śledczego? 211
  • Jak firmy modelują dostarczanie paczek? 212
• Fundamentalne koncepcje dotyczące dróg 213
  
  • Najkrótsze drogi 213
  • Przeszukiwanie w głąb i przeszukiwanie wszerz 215
  • Nauka postrzegania cech aplikacji jako różnych problemów przeszukiwania dróg 216
• Szukanie dróg w sieci zaufania 217
  
  • Dane źródłowe 217
  • Krótkie wprowadzenie do terminologii związanej z Bitcoinem 218
  • Tworzenie schematu roboczego 219
  • Wczytywanie danych 220
  • Analiza społeczności zaufania 220
• Zrozumienie przejść w sieci zaufania Bitcoina 222
  
  • Które adresy znajdują się w pierwszym sąsiedztwie? 222
  • Które adresy znajdują się w drugim sąsiedztwie? 223
  • Które adresy znajdują się tylko w drugim sąsiedztwie? 224
  • Strategie wartościowania w języku zapytań Gremlin 225
  • Wybór losowego adresu do użycia w przykładzie 226
• Zapytania wyszukujące najkrótsze drogi 227
  
  • Znajdowanie dróg o ustalonej długości 227
  • Znajdowanie dróg o dowolnej długości 229
  • Uzupełnianie dróg wartościami zaufania 232
  • Czy ufasz tej osobie? 238

9. Znajdowanie dróg w środowisku produkcyjnym 239

• Przegląd rozdziału - zrozumienie wag, odległości i przycinania 239
• Ważone drogi i algorytmy wyszukiwania 240
  
  • Definicja problemu najkrótszych dróg ważonych 240
  • Techniki optymalizacji przeszukiwania najkrótszych dróg ważonych 241
• Normalizacja wag krawędzi dla problemów dotyczących najkrótszej drogi 244
  
  • Normalizacja wag krawędzi 245
  • Aktualizacja grafu 249
  • Eksploracja znormalizowanych wag krawędzi 250
  • Przemyślenia przed utworzeniem zapytań wyszukujących najkrótszą drogę ważoną 253
• Zapytania o najkrótszą drogę ważoną 254
  
  • Tworzenie produkcyjnej wersji zapytania o najkrótszą drogę ważoną 254
• Drogi ważone i zaufanie w środowisku produkcyjnym 263

10. Rekomendacje w środowisku roboczym 265

• Przegląd rozdziału - kolaboratywne filtrowanie rekomendacji filmów 265
• Przykłady systemów rekomendacji 266
  
  • Rekomendacje w służbie zdrowia 266
  • Na czym polegają rekomendacje w serwisach społecznościowych 267
  • Wykorzystanie głęboko połączonych danych do tworzenia rekomendacji w handlu elektronicznym 268
• Wstęp do filtrowania kolaboratywnego 269
  
  • Zrozumienie problemu i domeny 269
  • Filtrowanie kolaboratywne danych grafowych 270
  • Rekomendacje na podstawie filtrowania kolaboratywnego opartego na elemencie zastosowanego w danych grafowych 271
  • Trzy różne modele tworzenia rankingu rekomendacji 272
• Dane dotyczące filmów - schemat, wczytywanie i zapytania 276
  
  • Model danych dla rekomendacji filmów 276
  • Kod schematu dla rekomendacji filmów 277
  • Wczytywanie danych filmów 279
  • Zapytania dotyczące sąsiedztw w danych o filmach 283
  • Zapytania wykorzystujące drzewa w celu analizy danych o filmach 285
  • Zapytania przeszukujące drogi w danych o filmach 287
• Filtrowanie kolaboratywne oparte na elementach w Gremlinie 289
  
  • Model 1. Liczenie dróg w zbiorze rekomendacji 289
  • Model 2. Zainspirowany NPS 290
  • Model 3. Znormalizowana punktacja NPS 292
  • Wybór swojej przygody - filmy i edycja problemu grafowego 294

11. Proste łączenie encji w grafach 295

• Przegląd rozdziału - scalanie wielu zbiorów danych w jeden graf 295
• Definiowanie innego złożonego problemu - łączenie encji 296
  
  • Analiza złożonego problemu 297
• Analiza dwóch zbiorów danych o filmach 298
  
  • Zbiór danych MovieLens 299
  • Zbiór danych Kaggle 304
  • Schemat roboczy 307
• Dopasowywanie i scalanie danych o filmach 308
  
  • Proces dopasowywania 308
• Rozwiązywanie wyników fałszywie pozytywnych 310
  
  • Elementy fałszywie pozytywne w zbiorze danych MovieLens 311
  • Dodatkowe błędy wykryte podczas łączenia encji 311
  • Ostatnia analiza procesu scalania 313
  • Rola struktury grafu w scalaniu danych o filmach 313

12. Rekomendacje w środowisku produkcyjnym 315

• Przegląd rozdziału - zrozumienie krawędzi skrótowych, wstępne obliczenia i zaawansowane obcinanie 316
• Krawędzie skrótowe do ustalania rekomendacji w czasie rzeczywistym 316
  
  • Gdzie proces roboczy się nie skaluje 317
  • Obsługa problemów ze skalowaniem - krawędzie skrótowe 318
  • Analiza funkcjonalności w środowisku produkcyjnym 318
  • Przycinanie - różne sposoby wstępnego obliczania krawędzi skrótowych 319
  • Czynniki, jakie trzeba uwzględnić podczas aktualizacji rekomendacji 321
• Obliczanie krawędzi skrótowych dla danych o filmach 322
  
  • Podział złożonego problemu wstępnego obliczania krawędzi skrótowych 322
  • Radzenie sobie ze słoniem w składzie porcelany - obliczenia masowe 326
• Schemat produkcyjny i wczytywanie danych dla rekomendacji filmów 328
  
  • Schemat produkcyjny dla rekomendacji filmów 328
  • Wczytywanie danych produkcyjnych dla rekomendacji filmów 329
• Zapytania dotyczące rekomendacji wykorzystujące krawędzie skrótowe 330
  
  • Potwierdzenie poprawnego wczytania krawędzi 331
  • Rekomendacje dla użytkownika w środowisku produkcyjnym 332
  • Zrozumienie czasu odpowiedzi w środowisku produkcyjnym poprzez zliczanie partycji krawędzi 336
  • Ostatnie uwagi dotyczące analizy wydajności rozproszonych zapytań grafowych 338

13. Epilog 339

• Co dalej? 340
  
  • Algorytmy grafowe 340
  • Grafy rozproszone 341
  • Teoria grafów 341
  • Teoria sieci 342

pokaż cały spis treści

ukryj recenzje