Künstliche IntelligenzNews

Mehr als eine Billion Datenbeziehungen in Neo4j Graphdatenbank

Auf seiner Entwicklerkonferenz “NODES 2021” demonstrierte Neo4j die Skalierbarkeit seiner Graphdatenbank. Dazu führten die zuständigen Mitarbeiter eine Echtzeitabfrage durch, die auf über tausend Rechnern lief. Sie erfolgte in einem Graphen mit mehr als einer Billion Beziehungen und über 200 Milliarden Knoten. Diese Zahlen kann man sich nur dann bildhaft vorstellen, wenn man sie in einen greifbaren Kontext rückt. Ein Graph, der eine Billion Kanten hat, wäre beispielsweise dazu in der Lage, realitätsnah sämtliche sozialen Beziehungen der Weltbevölkerung wiederzugeben. Die Antwortzeit der Echtzeitabfrage lag übrigens bei wenigen Millisekunden.

Live-Demo in einem Graphen zur Skalierung mit über 200 Milliarden Knoten und mehr als 1 Billion Beziehungen (Quelle: Neo4j)

Abfragen dieses Ausmaßes werden angesichts Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning zunehmend realistischer. Den meisten Unternehmen fehlen jedoch die notwendige Plattform und Produktionsumgebung, um große Mengen vernetzter Daten effektiv speichern, managen und nutzen zu können. Graphdatenbanken gelten hier als die Technologie schlechthin, um die stetig wachsenden Daten-Anforderungen zu erfüllen.

Die Technologie hinter der Skalierbarkeit der Neo4j-Graphdatenbank heißt Neo4j Fabric. Fabric ermöglicht es, Datensätze zu teilen und unbegrenzt horizontal zu skalieren. Im Gegensatz zu anderen Anbietern müssen Anwender dabei keine Einbußen hinsichtlich Lese- und Schreibperformance in Kauf nehmen.

Weitere Informationen: Neo4j.com