Graph DB Nedir?

Graph DB (Graph Database), veri yapısını graf teorisine dayalı olarak temsil eden ve saklayan bir veritabanı modelidir. Geleneksel veritabanı modellerinde (örneğin, ilişkisel veritabanlarında) veriler tablo ve satırlarla temsil edilirken, graph veritabanlarında veriler düğümler (nodes), kenarlar (edges) ve özellikler (properties) kullanılarak temsil edilir. Bu yapı, veriler arasındaki karmaşık ilişkileri ve bağlantıları çok daha verimli ve doğal bir şekilde modellemeye ve sorgulamaya olanak tanır.

Graph DB’nin Temel Bileşenleri

  1. Düğümler (Nodes): Düğümler, veritabanında saklanan varlıkları temsil eder. Her düğüm, bir nesne ya da öğeyi ifade eder ve özellikler (attributes) içerir. Örneğin, bir sosyal medya uygulamasında kişi (kullanıcı) düğümleri olabilir.
  2. Kenarlar (Edges): Düğümler arasındaki ilişkileri temsil eden bağlantılardır. Kenarlar, iki düğüm arasındaki yönlü ya da yönsüz bir ilişkiyi gösterir. Her kenar, belirli bir ilişkiyi ifade eder. Örneğin, bir kullanıcı bir diğer kullanıcıyı takip edebilir; bu, iki düğüm arasındaki bir “takip” ilişkisi olarak modellenir.
  3. Özellikler (Properties): Düğümler ve kenarlar özellikler içerir. Bu özellikler, düğüm ya da kenarın daha fazla tanımlanmasını sağlar. Örneğin, bir kişi düğümünün adı, yaşı ve şehri gibi özellikleri olabilir. Aynı şekilde, “takip” ilişkisi için de bir tarih özelliği saklanabilir.
  4. Etiketler (Labels): Düğümleri veya kenarları kategorize etmek için kullanılan etiketlerdir. Örneğin, bir düğüm “Kullanıcı” olarak etiketlenebilir, başka bir düğüm ise “Ürün” olarak etiketlenebilir.

Graph Veritabanı Sorgulama Dilleri

Graph veritabanları, geleneksel SQL tabanlı sorgulama dillerinden farklı olarak, ilişkileri daha doğal ve verimli şekilde sorgulamak için özel diller kullanır. Bu sorgulama dilleri, düğümler ve kenarlar arasındaki ilişkileri anlamak ve bu ilişkileri verimli bir şekilde keşfetmek için tasarlanmıştır.

  • Cypher: Neo4j veritabanında kullanılan sorgulama dilidir. İlişkiler, düğümler ve kenarlar arasında sorgulamalar yapmak için optimize edilmiştir.
  • Gremlin: Apache TinkerPop çerçevesi ile çalışan bir graph sorgulama dilidir. JanusGraph ve diğer bazı graph veritabanlarında kullanılır.
  • SPARQL: RDF tabanlı graph veritabanları için kullanılan bir sorgulama dilidir. Özellikle anlamsal web (semantic web) projelerinde yaygın olarak kullanılır.

Graph DB Eğitim İçeriği

Graph Veritabanı (Graph DB) Eğitim İçeriği, katılımcılara graf teorisi tabanlı veri modelleme, sorgulama, optimizasyon ve gerçek dünyadaki uygulamalarda graph veritabanlarının nasıl kullanıldığını öğretmeyi amaçlar. Aşağıda, teorik temellerin yanı sıra pratik projeleri de içeren bir eğitim planı yer almaktadır:

1. Giriş ve Temel Kavramlar

  • Graph Veritabanı Nedir?
    • Graph veritabanlarının tanımı, amacı ve geleneksel veritabanlarından farkları.
    • Düğümler (nodes), kenarlar (edges) ve özellikler (properties) kavramları.
    • Graph veritabanlarının veri modelleme esnekliği ve avantajları.
  • Graf Teorisi Temelleri
    • Graf teorisinin kısa bir tanıtımı: düğümler ve kenarların graf teorisindeki yeri.
    • Yönlü ve yönsüz grafikler, ağırlıklı kenarlar.

2. Graph Veritabanlarının Temel Bileşenleri

  • Düğümler (Nodes)
    • Düğümlerin anlamı ve nasıl kullanıldığı.
    • Gerçek dünya nesnelerinin düğümlerle nasıl modellenebileceği.
  • Kenarlar (Edges)
    • İki düğüm arasındaki ilişkileri temsil eden kenarlar.
    • Yönlü ve yönsüz kenarların uygulama farkları.
  • Özellikler (Properties)
    • Düğümler ve kenarların tanımlanması için kullanılan özellikler.
    • Özelliklerin veri modelinde nasıl kullanıldığı ve sorgulandığı.
  • Etiketler (Labels)
    • Düğümleri kategorize etmek ve gruplamak için kullanılan etiketlerin önemi.

3. Graph Veritabanları Türleri ve Yapısı

  • Property Graph Modeli
    • Property graph modeli ve bu modelin özellikleri.
    • Neo4j gibi popüler graph veritabanlarının bu modeli nasıl kullandığı.
  • RDF (Resource Description Framework)
    • RDF tabanlı graph veritabanları.
    • RDF’nin triple-store modellemesi ve SPARQL sorgulama dili.
  • Graph Veritabanlarının Şeması
    • Şemasız veri yapısının avantajları.
    • Dinamik ve esnek veri yapılarıyla çalışmanın yöntemleri.

4. Neo4j ile Graph Veritabanı Kullanımı

  • Neo4j’in Tanıtımı
    • Neo4j mimarisi ve kullanımı.
    • Neo4j’in güçlü yönleri: performans, büyük veri ile çalışma, ilişkisel sorgulama.
  • Cypher Sorgulama Dili
    • Cypher ile graph verilerini sorgulama.
    • Düğüm ve kenar oluşturma, güncelleme ve silme.
    • Temel Sorgular: Düğümler ve kenarları bulma, ilişkileri sorgulama.
  • İleri Düzey Sorgular
    • Örüntü tanıma (pattern matching) ve karmaşık ilişki sorgulamaları.
    • Filtreler, sıralama ve gruplama işlemleri.
  • Performans Optimizasyonu
    • Dizinler (index) ve sorgu optimizasyon teknikleri.
    • Büyük graph veri kümelerinde performansı artırma yöntemleri.

5. Graph Veritabanı Kullanım Alanları

  • Sosyal Ağ Analizi
    • Sosyal ağlarda kullanıcılar arasındaki ilişkilerin modellenmesi ve analiz edilmesi.
    • Arkadaşlık ilişkileri, takipçiler ve gruplar.
  • Öneri Motorları
    • Kullanıcıların ilgi alanlarına göre önerilerde bulunan sistemlerin graph veritabanları ile nasıl oluşturulabileceği.
    • Kullanıcı davranışları ve ürünler arasındaki ilişkilerin modellenmesi.
  • Dolandırıcılık Tespiti
    • Finansal işlemler ve karmaşık dolandırıcılık ağlarının graph veritabanları ile modellenmesi.
    • Anomalileri tespit etmek için kullanılan graph analizleri.
  • Yol ve Harita Analizi
    • Şehirler arası yollar, kavşaklar ve rota optimizasyonu gibi yol analizlerinin graph yapılarıyla modellenmesi.
    • En kısa yol algoritmaları ve rota bulma.

6. SPARQL ve RDF ile Graph Veritabanları

  • RDF (Resource Description Framework)
    • RDF veri modeli ve triple-store yapısının tanıtımı.
    • RDF verilerinin şemaya bağlı olmadan nasıl saklandığı ve işlendiği.
  • SPARQL Sorgulama Dili
    • SPARQL kullanarak RDF verilerini sorgulama.
    • RDF düğümlerine yönelik sorgular, ilişki yapıları ve filtreleme.
  • SPARQL ile Karmaşık Sorgular
    • Karmaşık graph sorguları ve örüntü tabanlı ilişkiler.

7. Graph Veritabanı Performans Optimizasyonu

  • Dizinleme (Indexing)
    • Sorgu performansını artırmak için dizinler kullanımı.
    • Düğümler, kenarlar ve özellikler için dizin oluşturma.
  • Graf Bölümlendirme (Graph Partitioning)
    • Büyük graph veri kümelerinin bölünmesi ve dağıtık olarak işlenmesi.
    • Yük dengeleme ve paralel işleme ile performans artırma.
  • Ölçeklenebilirlik ve Büyük Veri ile Çalışma
    • Büyük veri kümelerinde graph veritabanlarının avantajları.
    • Yüksek boyutlu graph verilerinde performans analizleri.

8. Graph Algoritmaları ve İleri Seviye Uygulamalar

  • Graf Algoritmaları Tanıtımı
    • En kısa yol (shortest path) algoritmaları.
    • Merkeziyet (centrality) ve bağlantı (clustering) ölçümleri.
  • En Kısa Yol Algoritmaları
    • Dijkstra ve A* algoritmaları ile rota bulma.
    • Uygulamalı örnek: Bir şehirde en kısa yol bulma algoritmasının uygulanması.
  • Topluluk Algoritmaları
    • Topluluk algılama ve gruplama algoritmaları (Louvain algoritması).
    • Sosyal ağlarda toplulukları ve grupları keşfetme.

NOT: Eğitim içeriğimiz kuruma özel olarak gelen talep doğrultusunda yapılacak toplantılarımız ile özelleştirilmektedir. Bizimle iletişime geçmeniz sabırsızlanıyoruz.