概述
Amazon Neptune 等图形数据库专为存储和导航关系而构建。在社交网络、推荐引擎和欺诈检测等应用场景中,您需要在数据之间创建关系并快速查询这些关系,此时,图形数据库将比关系数据库更具优势。使用关系数据库构建这些类型的应用程序面临着许多挑战。您将需要多个具有多个外键的表。用于导航此数据的 SQL 查询需要嵌套查询和复杂的联接,它们很快就会变得不灵便,而且随着数据量逐渐增加,查询的性能也会降低。
Neptune 使用节点(数据实体)、边缘(关系)和属性等图形结构来表示和存储数据。这些关系存储为数据模型的一等公民。这样,系统便可直接关联节点中的数据,从而显著提高那些在数据中进行关系导航的查询的性能。Neptune 的大规模交互式性能可有效地实现各种图形使用案例。
优势
Amazon Neptune 具有高可用性、持久性,并且符合 ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)。Neptune 旨在提供超过 99.99% 的可用性。其存储系统具有容错能力并能自我修复,专为云而构建,可以跨三个可用区复制六个数据副本。Neptune 会持续将您的数据备份到 Amazon S3,并以透明方式从物理存储故障中恢复。对于高可用性,实例故障转移通常只需不到 30 秒。
Amazon Neptune 支持 Gremlin 和 SPARQL 的开放图形 API,并为这些图形模型及其查询语言提供高性能。使用 Amazon Neptune,您可以选择属性图形模型及其开源查询语言 Apache TinkerPop Gremlin 或 W3C 标准资源描述框架 (RDF) 模型及其标准查询语言 SPARQL。
使用 Amazon Neptune,您无需担心硬件预置、软件修补、设置、配置或备份等数据库管理任务。Neptune 会自动持续地监控您的数据库并将其备份到 Amazon S3,因此可实现精细的时间点恢复。您可以使用 Amazon CloudWatch 监控数据库性能。
Amazon Neptune 是一种专门构建的高性能图形数据库。它针对处理图形查询进行了优化。Neptune 做多可跨三个可用区支持 15 个低延迟读取副本,从而扩展读取容量并每秒执行超过 10 万个图形查询。您可以根据需求变化轻松扩展和缩小数据库部署,包括从较小的实例类型到较大的实例类型。
Amazon Neptune 为您的数据库提供多级安全保护,包括使用 Amazon VPC 进行网络隔离、支持终端节点访问的 IAM 身份验证、HTTPS 加密的客户端连接、使用您通过 Amazon Key Management Service (KMS) 创建和控制的密钥对静态数据进行加密。在加密的 Neptune 实例上,底层存储中的数据会被加密,在同一个集群中的自动备份、快照和副本也会被加密。
何时使用图形数据库
Amazon Neptune 等图形数据库专为存储和导航关系而构建。在社交网络、推荐引擎和欺诈检测等应用场景中,您需要在数据之间创建关系并快速查询这些关系,此时,图形数据库将比关系数据库更具优势。使用关系数据库构建这些类型的应用程序面临着许多挑战。您将需要多个具有多个外键的表。用于导航此数据的 SQL 查询需要嵌套查询和复杂的联接,它们很快就会变得不灵便,而且随着数据量逐渐增加,查询的性能也会降低。
Neptune 使用节点(数据实体)、边缘(关系)和属性等图形结构来表示和存储数据。这些关系存储为数据模型的一等公民。这样,系统便可直接关联节点中的数据,从而显著提高那些在数据中进行关系导航的查询的性能。Neptune 的大规模交互式性能可有效地实现各种图形使用案例。
工作原理
使用案例
社交网络
推荐引擎
欺诈检测
知识图谱
生命科学
网络/IT 运营
客户