Отзывы сотрудников о компании План4

Возникновение необходимости работы с очень большими сетями, такими как интернет, географические системы, транспортные, социальные, телекоммуникационные сети, привело к потребности обработки информации, имеющей в своей природе структуру однонаправленного или двунаправленного графа.

В подобных сценариях пользователи работают не только с плоскими таблицами данных, представляющие сущности, но также и с отношениями между сущностями, выраженными явно или неявными значениями или ссылками, образующими необходимые структуры данных.  Кроме того, пользователи тут заинтересованы не столько в получении на выходе объемных списков результатов, сколько в выделении нескольких экземпляров сущностей, удовлетворяющих  определенному набору условий.

В подобных задачах наиболее естественным  является представление результатов в виде графов. Как следствие, классические СУБД, чаще всего основанные на реляционном принципе, не позволяют построить модель данных, быстро отвечающие на возникающие запросы.

Сценарии, в которых отношения сущностей играют ключевую роль:

·         Социальные сети (Twitter, Facebook,и т.п.)

·         Информационные сети (библиографические базы данных, википедия, IMDB)

·         Безопасность и защита от мошенничества (финансовые транзакции, анализ безопасности)

·         Ритейл (e-коммерция, купонный ритейл)

·         Медиа анализ (рекомендации по аудиовизуальный контент, концептуальные граф)

·         Инфраструктурные сети (логистика, транспорт, электрические сети, телекоммуникация)

·         Биологические сети (связывание протеинов, шаблоны для поиска методов лечения)

Проведенные нами исследования показали, что при обработке больших графов (от 1 тысячи до 10 миллионов вершин, со средней связностью от 5 до 20 ребер на вершину), правильный выбор базы данных и методов представления данных позволяет сократить время моделирования в среднем в 20-150 раз по сравнению с «классическим» решением.