Eine Einführung zu NoSQL-Datenbanken am Beispiel der Graphen-Datenbank Neo4j,

1. 1
NoSQL
Einführung in Graphen­
Datenbanken mit Neo4j
Tobias Trelle, codecentric AG
@tobiastrelle

2. Tobias Trelle
Senior IT Consultant @ codecentric AG
Twitter: @tobiastrelle
Slideshare:
GitHub:
http://de.slideshare.net/tobiastrelle/
https://github.com/ttrelle

3. 2
3
Agenda
NoSQL?
Graphen
Neo4j Graph Database
Data Structures
Cypher Query Language
API

4. 4 . 1
NoSQL?

6. 4 . 2
4 . 3
NoSQL­Datenbanken helfen bei der Lösung der drei
Problem­Felder im Big Data­Umfeld (Gartner, 2009):
Warum NoSQL?
Volume (Menge an Daten)
Variety (verschiedene Strukturen)
Velocity (Geschwindigkeit)

7. 4 . 4
Neue
Herausforderungen
Horizontale Skalierung
Verteilte Systeme
CAP Theorem / Eventual Consistency

8. 4 . 5
CAP Theorem
Consistency
Availability
Partition Tolerance
Nicht alle diese Anforderungen können zur gleichen Zeit
gleichermaßen gut erfüllt werden!

9. 4 . 6
Messaging­System von
Facebook
100 Node Cluster (Apache HBase)
87 Billion R/W­Operations / Day
9+ Billion Messages / Day
4 PB Compressed Data / Day
45% Growth / Month
Source: Nicolas Spiegelberg
(Berlin BuzzWords, June 2012)

10. 4 . 7
NoSQL­Datenbanken

11. http://nosql­database.org/

12. 4 . 8
4 . 9
DB­Engines Ranking
http://db­engines.com/de/ranking

13. 5 . 1
Graphen

14. 5 . 2
Ein ist ein Tupel bestehend aus
Formale Definition
Graph G = (V , E)
Knoten (Vertices):
Kanten (Edges):
V = { , . . . , }V1 Vn
E ⊂ V xV = { , . . . , }E1 Em

15. 5 . 3
Edges / Kanten
Einfacher Graph
Vertices / Knoten

16. 5 . 4
Spezialfälle

17. 5 . 5
Streckennetze

18. 5 . 6
Stromnetz

19. 5 . 7
Use Cases für Graphen
EVUs (Strom, Gas, Wasser)
Streckennetze (DB, Verkehrsbetriebe)
Logistik (DHL, UPS, ...)
Social Networks

20. 6 . 1
Neo4j

21. 6 . 2
Graph in Neo4j
Gerichteter Graph ( )
Knoten und Kanten haben Eigenschaften
Knoten haben ein (oder mehere) Label(s)
( , ) ≠ ( , )V1 V2 V2 V1
==> sog. Property­Graph

22. 6 . 3

23. 6 . 4
Properties
String (Unicode)
Boole'sche Werte
Numerische Werte (float, int)
Arrays solcher Typen
CREATE (john :Person :Developer {
name: "John",
age: 36
})

24. 6 . 5
Labels
String (Unicode)
Dient zur Klassifizierung von Knoten
Mehrere Labels möglich
Namensraum zur Index­Definition
CREATE (john :Person :Developer {
name: "John",
age: 36
})
// Index
CREATE INDEX ON :Person(name)

25. 6 . 6
Beziehung
Nativer Datentyp
Verbindet immer zwei Knoten
Hat einen Typ
Kann auch Properties haben
CREATE
(john)
­[:KNOWS {since: 2004, level: "expert"} ]­>
(java)

26. 6 . 7
Schema
Labels klassifizieren Knoten
Unique Constraint auf Knoten­Property
Exists Constraint auf Knoten­Property
Exists Constraint auf Beziehung­Property
// Knoten Property unique
CREATE CONSTRAINT ON (p:Person) ASSERT p.name IS UNIQUE
// Kanten Property existiert
CREATE CONSTRAINT ON (k:KNOWS) ASSERT exists(k.since)

27. 6 . 8
Zusammenfassung

28. 7 . 1
Cypher Query
Language

29. 7 . 2
Cypher
Deklarative (Abfrage­)Sprache
Hat als DSL Syntax­Elemente für Knoten () und
Kanten ­­>
Erinnert an SQL
Referenz: https://neo4j.com/docs/developer­
manual/current/cypher/

30. 7 . 3
CREATE ­ Anlegen von Knoten
und Kanten
// Star Wars Jedi/Sith example
CREATE
// Jedi ...
(yoda :Jedi :UnknownSpecies {name:"Yoda"}),
(dooku :Jedi :Sith :Human {name: "Count Dooku", sith_name: "Darth Tyranus"
(qui_gon :Jedi :Human {name: "Qui­Gon Jinn"}),
(obi_wan :Jedi :Human {name: "Obi Wan Kenobi"}),
(anakin :Jedi :Sith :Human {name: "Anakin Skywalker", sith_name: "Darth Vader
(luke :Jedi :Human {name:"Luke Skywalker"}),
...
// Master relationships
(darth_plagueis)­[:TRAINS]­>(emperor),
(yoda)­[:TRAINS]­>(dooku),
(yoda)­[:TRAINS]­>(luke),
(emperor)­[:TRAINS]­>(dooku),
...

31. 7 . 4
TRAINS
TRA…
KILLS
TRAINS
KILLS
TRAINS
KILLS
KILLS
TRAINS
TRAINS
TRAINS
FATHER_OF
<3 <3 <3
FATHER_OF
KILLS
KILLS
FAT…
M
O
THER_O
F
TRAINS
TRAINS
TRAINS
FATHER_OF
MOTHER_OF
TRAINS
MOTHER_OF
<3 <3 <3
Yoda
Darth
Tyranus
(Count
Dooku)
Qui­Gon Jinn
Obi Wan
Kenobi
Darth Vader
(Anakin
Skywalker)
Luke
Skywalker
Rey
Darth
Plagueis
(Hego
Damask)
Darth Sidious
(Sheev
Palpatine)
Darth Maul ()
Kylo Ren (Ben
Solo)
Grand­
Master Snoke
()
Padme
Naberrie
Leia Organa
Han Solo

32. 7 . 5
MATCH ­ Abfragen
// Most important Sith
MATCH (s :Sith)­[r]­()
WITH s, count(r) as n
WHERE n > 2
RETURN s
ORDER BY n DESC
LIMIT 3
Live Demo: http://localhost:7474

33. 8 . 1
API

34. 8 . 2
Endpoints und Protokolle

35. 8 . 3
Driver
Java
C#
JavaScript
Python

36. 8 . 4
Java Driver
<dependency>
<groupId>org.neo4j.driver</groupId>
<artifactId>neo4j­java­driver</artifactId>
<version>1.0.5</version>
</dependency>
import org.neo4j.driver.v1.*;
Driver driver = GraphDatabase.driver( "bolt://localhost",
AuthTokens.basic( "neo4j", "neo4j" ) );
Session session = driver.session();
StatementResult result = session.run( "MATCH (j:Jedi) RETURN j" );
while ( result.hasNext() ) {
Record jedi = result.next();
System.out.println( jedi.get( "name" ).asString() );
}
session.close();
driver.close();

37. 9 . 1
Technischer Überlick

38. 9 . 2
Neo4j Überblick
In Java implementiert
Open Source:
GLP v3 Lizenz
Enterprise Support verfügbar (Clustering, Monitoring,
...)
https://github.com/neo4j/neo4j

39. 9 . 3
Neo4j Überblick
Beziehungen sind First Class Datenstrukturen
Index Free Adjacency, d.h. Komplexität für
Traversierung
Stored Procedures seit Version 3.0
O(1)

40. NoSQL: Einführung in Graphen­Datenbanken mit Neo4j 10
Danke für Ihre
Aufmerksamkeit