Graph Datenbanken speichern Daten und ihre Beziehungen – anders als klassische Datenbanken – mithilfe von Knoten und Kanten. Mit ihnen lassen sich stark vernetzte Informationen speichern und übersichtlich darstellen.
In diesem Whitepaper erfahren Sie, wie Sie Datenmodelle für Graph Datenbanken anlegen.
Nachdem im ersten Teil die Frage beantwortet wird, ob Graph-Datenbanken in Ihren Use Cases sinnvoll sind und Mehrwerte generieren, schauen wir uns im folgenden Kapitel an, welche Herausforderungen bei der Implementierung von Graph-Datenbanken zu beachten sind.
Im abschließenden Kapitel werden die vorgestellten Best Practices anhand eines konkreten Anwendungsfalls praktisch umgesetzt: die Migration von einem relationalen Datenmodell zu einem Graphen. Schritt für Schritt wird der Graph mit allen relevanten Bestandteilen entwickelt. Als Beispiel dient ein Datensatz aus einem CRM eines Finanzdienstleisters. Allerdings lassen sich die Erkenntnisse und das Vorgehen auf beliebige andere Anwendungsfälle übertragen.
Inhalt:
- Einsatzszenarien von Graph Datenbanken
- Bestandteile eines Graphen
- Modellierung eines Graphen
- Use Case: Migration von Relational nach Graph
- Graph-Datenmodell testen und überprüfen
- Von den Grundlagen bis zum Praxisbeispiel – so gelingt es
