Graph-Datenbank
07.05.2018, 11:29 Uhr
Neo4j Bloom vereinfacht Abfragen
Neo4j hat die Version 3.4 seiner Graphdatenbank angekündigt. Neben horizontaler Verteilung, einer erheblichen Performancesteigerung, 3D-Geodatensuche und anderen operationalen Verbesserungen wurde das Visualisierungstool Neo4j Bloom veröffentlicht.
Das Visualisierungstool für vernetzte Daten soll die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Business-Anwendern vereinfachen und Graphtechnologie einem breiteren Anwenderkreis zugänglich machen. Für Emil Eifrem, CEO und Mitgründer von Neo4j, sind die neuen Features vor allem für Anwendungen im Bereich Betrugserkennung, bei Echtzeit-Empfehlungen sowie beim Einsatz von Knowledge Graphen für künstliche Intelligenz interessant: "Unsere Kunden zeigen, wie nachhaltig vernetzte Daten jedes Unternehmen verändern. Mit Neo4j 3.4 und Neo4j Bloom erweitern wir die Leistungsfähigkeit der Neo4j Graph-Plattform, um eine einfache Nutzung und höhere Benutzerfreundlichkeit sicherzustellen und den wachsenden Anforderungen unserer Kunden einen Schritt voraus zu sein".
Neo4j Bloom ist ein Visualisierungstool zum Finden von Mustern in Graphen, mit dem abstrakte und komplexe Beziehungen in leicht verständliche, nachvollziehbare und anschauliche Darstellungen verwandelt werden.
Dabei ist Neo4j Bloom vollständig in die native Neo4j Graph-Plattform integriert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Data-Discovery Lösungen deckt Bloom auf, in welcher Beziehung Datenelemente zueinander stehen und visualisiert den Kontext, der durch diese Verbindungen entsteht. Anwender können den Graphen, ganz ohne die Kenntnis einer Abfragesprache, über natürliche sprachliche Phrasen erkunden, gefundene Teilgraphen expandieren und in Teile der Visualisierung hineinzoomen. Einzelne Knoten können ausgewählt werden, um ihre Eigenschaften zu überprüfen oder zu bearbeiten. Zudem lassen sich Storyboards erstellen was die Zusammenarbeit zwischen unterschiedlichen Nutzergruppen erleichtert. Neo4j Bloom soll ab Ende Juni verfügbar sein.
Neue Features in Neo4j 3.4:
- Multi-Clustering: Anwender können Daten verschiedener Mandanten unabhängig voneinander verwalten, wobei jeder in seinem eigenen skalierbaren Cluster (Causal Cluster) residiert. Multi-Clustering ist ein Schritt in Richtung einer vollständigen verteilten horizontalen Skalierung und kann unterschiedlich genutzt werden: für die Aufteilung von Graphen in logische Partitionen, das Erstellen von hochverfügbaren, skalierbaren und mandantenfähigen SaaS-Systemen sowie die Vereinheitlichung mehrerer Instanzen von Graphdatenbanken im gesamten Unternehmen. Ein Anwendungsbeispiel ist der Aufbau von DSGVO-konformen, länderspezifischen Systemen zur Nachverfolgung der Datenherkunft (Data Lineage).
- Datum/Uhrzeit und 3D-Geodaten: Neo4j 3.4 erweitert Cypher um Datentypen und Operationen für Zeitinformationen sowie 3D-Geodaten und ermöglicht es Anwendern ganz einfach Umkreissuchen zu erstellen. Damit lassen sich beispielsweise Liefersysteme entwickeln, die Entfernung zur Lieferadresse, Tageszeit, Verkehrsaufkommen, etc. in Echtzeit berücksichtigen, und räumliche Abfragen („alle Händler, die Produkt A innerhalb von 20 km führen“) durchführen.
- Leistungssteigerung: Neo4j 3.4. bietet eine deutlich höhere Performance für Cypher (70 Prozent) und bei Backups. Zudem konnte die Geschwindigkeit beim Laden von Daten und Schreibvorgängen dank des neuen, nativen String-Index gesteigert werden (30-50 Prozent).
- Administration und Sicherheit: Administratoren verfügen nun über neue Diagnose-Tools, automatisches Wiederherstellen des Storage-Caches beim Start, Zugriffsschutz auf Attributebene, Hot-Backups und Rolling Upgrades von Clustern.
Mehr Informationen zu Neo4j 3.4 finden Sie unter: https://neo4j.com/whats-new-in-neo4j/
