Метод GRAPHMIGR8 міграції реляційних даних у графову модель NEO4J
DOI:
https://doi.org/10.30837/2522-9818.2025.3.045Ключові слова:
база даних; графова модель; метод міграції; реляційна модель; СУБД; Neo4j.Анотація
У сучасному світі оброблення інформації все більшої актуальності набувають графові бази даних, що дають змогу ефективно моделювати та обробляти складні взаємозв’язки між сутностями предметних галузей. Нині основою більшості наявних програмних систем залишаються реляційні бази даних. Проте ці бази даних не завжди є кращим рішенням для програмних систем, для яких гостро постають вимоги масштабованості та високої доступності інформації. З метою підвищення продуктивності таких систем на практиці все частіше приймаються рішення щодо міграції їх реляційних баз даних в NoSQL, зокрема в графові бази даних. Предметом дослідження статті є методи міграції структурованих даних з реляційної моделі баз даних у графову модель. Мета роботи – підвищити ефективність міграції реляційних баз даних у графові бази даних способом розроблення продуктивного, адаптованого для системи управління базами даних Neo4j методу міграції та надання рекомендацій щодо ефективного впровадження методів міграції в графові бази даних. У роботі розв’язуються такі завдання: створення логічних моделей для реляційної та графової БД Neo4j в різних предметних галузях для проведення на їх основі експериментів з міграції; розроблення методу міграції реляційних даних у графову модель Neo4j; планування та проведення експериментального дослідження ефективності запропонованого методу порівняно з іншими методами міграції, а також розроблення рекомендацій щодо особливостей їх використання. Упроваджено такі методи: проєктування баз даних; міграція в графові бази даних; експериментальне оцінювання продуктивності баз даних; розроблення, основане на системах управління базами даних MS SQL Server 18 та Neo4j 5.26 і середовищі розроблення Visual Studio 2022. Досягнуті результати: запропоновано метод міграції GraphMigr8 реляційних даних у графову модель Neo4j; експериментально оцінено якість методів міграції за метриками продуктивності та семантичної цілісності інформації; сформовано рекомендації щодо використання методів міграції. Висновки: виявлено переваги й недоліки методів міграції реляційних даних у графову модель даних, запропоновано метод міграції GraphMigr8 реляційної БД у графову модель Neo4j, який продемонстрував кращу продуктивність та вищу семантичну відповідність трансформованих даних.
Посилання
Список літератури
Vyawahare H. Exploring the Hybrid Approach: Integrating Relational and Graph Databases for Enhanced Data Management. Communications in Computer and Information Science. 2024. Vol. 2235, P. 176–191. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-74701-4_13
Yedilkhan D., Mukasheva A., Bissengaliyeva D. Performance Analysis of Scaling NoSQL vs SQL: A Comparative Study of MongoDB, Cassandra, and PostgreSQL. IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST). 2023. P. 479–483. DOI: https://doi.org/10.1109/SIST58284.2023.10223568
Ragunathan A., Bhavani K., Sasi A. Integration of NoSQL and Relational Databases for Efficient Data Management in Hybrid Cloud Architectures. Journal of Machine and Computing. 2025. P. 1277–1287. DOI: https://doi.org/10.53759/7669/jmc202505100
Kuzochkina A., Shirokopetleva M., Dudar Z. Analyzing and Comparison of NoSQL DBMS. International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T). 2018. Р. 560–564. DOI: https://doi.org/10.1109/INFOCOMMST.2018.8632133
Mhedhbi A., Deshpande A., Salihoğlu S. Modern Techniques for Querying Graph-structured Databases. Foundations and Trends® in Databases. 2024. №14(2). P. 72–185. DOI: https://doi.org/10.1561/1900000090
DB-Engines Ranking. URL: https://db-engines.com/en/ranking (дата звернення: 25.12.2024)
Vicknair C., Macias M., Zhao Z. A comparison of a graph database and a relational database: a data provenance perspective. Proceedings of the 48th Annual Southeast Regional Conference, ACM. 2010. Р.1–6. DOI: https://doi.org/10.1145/1900008.1900067
Bonifati A., Özsu M. T., Tian Y. The Future of Graph Analytics. Companion of the 2024 International Conference on Management of Data (SIGMOD '24). 2024. Р. 544–545. DOI: https://doi.org/10.1145/3626246.3658369
Neo4j, Inc. How to create a graph data model. URL: https://neo4j.com/docs/model/ (дата звернення: 01.04.2025)
De Virgilio R., Maccioni A., Torlone R. Model-driven design of graph databases. International Conference on Conceptual Modeling, Springer. 2024. Р.172-185. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-12206-9_14
Ünal Y., Oğuztüzün H. Migration of Data from Relational Database to Graph Database. Proceedings of the 2018 International Conference on Information Systems and Computer Science. 2018. Р. 1–5. DOI: https://doi.org/10.1145/3200842.3200852
Mazurova O., Syvolovskyi I., Syvolovska O. NOSQL database logic design methods for MONGODB and NEO4J. Innovative technologies and scientific solutions for industries. 2022. № 2 (20). С. 52–63. DOI: https://doi.org/10.30837/ITSSI.2022.20.052
Nan Z., Bai X. The study on data migration from relational database to graph database. Journal of Physics: Conference Series. 2019. №1345(2), Р. 022061. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1345/2/022061
Zhao Z., Liu W., French T. Rel2Graph: Automated Mapping From Relational Databases to a Unified Property Knowledge Graph. Research Square [Preprint]. 2024. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-5451592/v1
Pokorný J. Graph Databases: Their Power and Limitations. IFIP International Conference on Computer Information Systems and Industrial Management. 2015. Р. 58–69. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24369-6_5
Jouili S., Vansteenberghe V. An empirical comparison of graph databases. Proceedings of the 2013 International Conference on Social Computing, IEEE. 2013. Р.708–715. DOI: https://doi.org/10.1109/SocialCom.2013.106
Neo4j, Inc. The Neo4j Cypher Manual. URL: https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current/ (дата звернення: 08.04.2025).
References
Vyawahare, H. (2024), “Exploring the Hybrid Approach: Integrating Relational and Graph Databases for Enhanced Data Management”, Communications in Computer and Information Science, No. 2235, Р. 176–191. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-74701-4_13
Yedilkhan, D., Mukasheva, A., Bissengaliyeva, D. and Suynullayev, Y. (2023), “Performance Analysis of Scaling NoSQL vs SQL: A Comparative Study of MongoDB, Cassandra, and PostgreSQL”, IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST), P. 479–483. DOI: https://doi.org/10.1109/SIST58284.2023.10223568
Ragunathan, A., Bhavani, K., Sasi, A. and Kumar, S. R. (2025), “Integration of NoSQL and Relational Databases for Efficient Data Management in Hybrid Cloud Architectures”, Journal of Machine and Computing, P. 1277–1287. DOI: https://doi.org/10.53759/7669/jmc202505100
Kuzochkina, A., Shirokopetleva, M., Dudar, Z., (2018), “Analyzing and Comparison of NoSQL DBMS“, International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T), Р. 560–564. DOI: https://doi.org/10.1109/INFOCOMMST.2018.8632133
Mhedhbi, A., Deshpande, A. and Salihoğlu, S. (2024), “Modern Techniques for Querying Graph-structured Databases”, Foundations and Trends® in Databases, No.14(2), P. 72–185. DOI: https://doi.org/10.1561/1900000090
DB-Engines Ranking, available at: https://db-engines.com/en/ranking (last accessed 25.12.2024)
Vicknair, C., Macias, M., Zhao, Z., Nan, X., Chen, Y. and Wilkins, D. (2010), “A comparison of a graph database and a relational database: a data provenance perspective”, Proceedings of the 48th Annual Southeast Regional Conference, ACM, P.1–6. DOI: https://doi.org/10.1145/1900008.1900067
Bonifati, A., Özsu, M. T., Tian, Y., Voigt, H., Yu, W. and Zhang, W. (2024), “The Future of Graph Analytics”, Companion of the 2024 International Conference on Management of Data (SIGMOD '24), P. 544–545. DOI: https://doi.org/10.1145/3626246.3658369
Neo4j, Inc. How to create a graph data model, available at: https://neo4j.com/docs/model/ (last accessed 01.04.2025).
De Virgilio, R., Maccioni, A. and Torlone, R. (2014), “Model-driven design of graph databases”, International Conference on Conceptual Modeling, Springer, P.172–185. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-12206-9_14
Ünal, Y. and Oğuztüzün, H. (2018), “Migration of Data from Relational Database to Graph Database”, Proceedings of the 2018 International Conference on Information Systems and Computer Science, P. 1–5. DOI: https://doi.org/10.1145/3200842.3200852
Mazurova, O., Syvolovskyi, I. and Syvolovska, O. (2022), “NOSQL database logic design methods for MONGODB and NEO4J”, Innovative technologies and scientific solutions for industries, No. 2(20), Р. 52–63. DOI: https://doi.org/10.30837/ITSSI.2022.20.052
Nan, Z. and Bai, X. (2019), “The study on data migration from relational database to graph database”, Journal of Physics: Conference Series, No. 1345(2), Р. 022061. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1345/2/022061
Zhao, Z., Liu, W. and French, T. (2024), “Rel2Graph: Automated Mapping From Relational Databases to a Unified Property Knowledge Graph”, Research Square [Preprint]. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-5451592/v1
Pokorný, J. (2015), “Graph Databases: Their Power and Limitations”, IFIP International Conference on Computer Information Systems and Industrial Management, P. 58–69. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24369-6_5
Jouili, S. and Vansteenberghe, V. (2013), “An empirical comparison of graph databases”, Proceedings of the 2013 International Conference on Social Computing, IEEE, P.708–715. DOI: https://doi.org/10.1109/SocialCom.2013.106
Neo4j, Inc. The Neo4j Cypher Manual, available at: https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current/ (last accessed 08.04.2025).
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо не комерційного та не ексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису опублікованої роботи, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.
