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Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Institut Africain d’Informatique Etablissement Inter-Etats d’Enseignement Supérieur B.P. 2263 Libreville, GABON Tél. : (+241) 07 70 55 00 / 07 70 56 00 Site web : www.iaisiege.com E-mail : [email protected] Graph databases : Les bases de données orientées Graphes Une brève présentation Koffi Sani Ingénieur Concepteur en Informatique Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 1 / 24

Présentation des bases de données orientées graphes

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Brève présentation des bases de données orientées graphes telles que les géants du net l'utilisent.

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Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Institut Africain d’InformatiqueEtablissement Inter-Etats d’Enseignement Supérieur

B.P. 2263 Libreville, GABONTél. : (+241) 07 70 55 00 / 07 70 56 00

Site web : www.iaisiege.com E-mail : [email protected]

Graph databases : Les bases de

données orientées Graphes

Une brève présentation

Koffi SaniIngénieur Concepteur en Informatique

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Page 2: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Sommaire

1 Introduction

2 Graphes et Bases de donnéesGraphesBases de donnéesFaiblesses des bases de données relationnelles

3 Graph databasesVue généraleMotivations et applicationsManipulation des graphesQuelques exemplesLangage et modélisation

4 Démonstration

5 Conclusion

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 2 / 24

Page 3: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Plan de l’exposé

1 Introduction

2 Graphes et Bases de données

3 Graph databases

4 Démonstration

5 Conclusion

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 3 / 24

Page 4: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Introduction

13 septembre 1956 : Invention du disque dur parReynold Jonhson

1964 : apparition du terme base de données engendrant le concept1970 : thèse mathématique de Edgar F. CODD sur l’algèbre relationnelle1990 : bases de données objet-relationnellesGraph database, plus d’objets connectés : nœuds, relations (arcs) et propriétés

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 4 / 24

Page 5: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Introduction

13 septembre 1956 : Invention du disque dur par Reynold Jonhson

1964 : apparition du terme base de données engendrantle concept

1970 : thèse mathématique de Edgar F. CODD sur l’algèbre relationnelle1990 : bases de données objet-relationnellesGraph database, plus d’objets connectés : nœuds, relations (arcs) et propriétés

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 4 / 24

Page 6: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Introduction

13 septembre 1956 : Invention du disque dur par Reynold Jonhson1964 : apparition du terme base de données engendrant le concept

1970 : thèse mathématique de Edgar F. CODD surl’algèbre relationnelle

Bases de données relationnelles1990 : bases de données objet-relationnellesGraph database, plus d’objets connectés : nœuds, relations (arcs) et propriétés

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 4 / 24

Page 7: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Introduction

13 septembre 1956 : Invention du disque dur par Reynold Jonhson1964 : apparition du terme base de données engendrant le concept

1970 : thèse mathématique de Edgar F. CODD sur l’algèbre relationnelle

1990 : bases de données objet-relationnellesutilisation du modèle relationnel couplé avec lestockage d’objetsGraph database, plus d’objets connectés : nœuds, relations (arcs) et propriétés

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 4 / 24

Page 8: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Introduction

13 septembre 1956 : Invention du disque dur par Reynold Jonhson1964 : apparition du terme base de données engendrant le concept1970 : thèse mathématique de Edgar F. CODD sur l’algèbre relationnelle1990 : bases de données objet-relationnelles

Graph database, plus d’objets connectés : nœuds,relations (arcs) et propriétés

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 4 / 24

Page 9: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR

Plan de l’exposé

1 Introduction

2 Graphes et Bases de donnéesGraphesBases de donnéesFaiblesses des bases de données relationnelles

3 Graph databases

4 Démonstration

5 Conclusion

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 5 / 24

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Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR

Graphes

DéfinitionEnsemble de nœuds et de relations les reliant.

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Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR

Graphes

Origine1736 : Leonhard Euler, mathématicien Suisse, avec son problème des 7 ponts deKönisgberg.

UtilitéComprendre une large diversité d’ensemble de données dans le monde réel : enscience, en gouvernance et en affaires.

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Page 12: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR

Bases de données

DéfinitionConteneur informatique permettant de stocker l’intégralité des informations enrapport avec une activité.

pièce centrale des dispositifs informatiques qui servent à la collecte, le stockage, letravail et l’utilisation d’informations ;un logiciel moteur qui manipule la base de données et dirige l’accès à son contenutrès fréquentes dans les secteurs de la finance, des assurances, des écoles, del’administration publique et les médias.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 7 / 24

Page 13: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR

Bases de données

DéfinitionConteneur informatique permettant de stocker l’intégralité des informations enrapport avec une activité.

pièce centrale des dispositifs informatiques qui serventà la collecte, le stockage, le travail et l’utilisationd’informations ;un logiciel moteur qui manipule la base de données et dirige l’accès à son contenutrès fréquentes dans les secteurs de la finance, des assurances, des écoles, del’administration publique et les médias.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 7 / 24

Page 14: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR

Bases de données

DéfinitionConteneur informatique permettant de stocker l’intégralité des informations enrapport avec une activité.

pièce centrale des dispositifs informatiques qui servent à la collecte, le stockage,

le travail et l’utilisation d’informations ;

un logiciel moteur qui manipule la base de données etdirige l’accès à son contenu : SGBD ;très fréquentes dans les secteurs de la finance, des assurances, des écoles, del’administration publique et les médias.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 7 / 24

Page 15: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR

Bases de données

DéfinitionConteneur informatique permettant de stocker l’intégralité des informations enrapport avec une activité.

pièce centrale des dispositifs informatiques qui servent à la collecte, le stockage,le travail et l’utilisation d’informations ;

un logiciel moteur qui manipule la base de données et dirige l’accès à son

contenu

très fréquentes dans les secteurs de la finance, desassurances, des écoles, de l’administration publique etles médias.

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Page 16: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR

Faiblesses du modèle relationnel I

Pauvres en matière de modélisation des relations : les relations sont desjointures des tables ;Deviennent accablées avec de larges jointures ;

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Page 17: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR

Faiblesses du modèle relationnel II

"qui sont les amis de Bob ?"1 SELECT p1.Person

2 FROM Person p1 JOIN

PersonFriend

3 ON p1.ID = PersonFriend.

FriendID

4 JOIN Person p2

5 ON p2.ID = PersonFriend.

PersonID

6 WHERE p2.Person = ’Bob’ ;

"avec qui Bob est-il ami ?"1 SELECT p1.Person

2 FROM Person p1 JOIN

PersonFriend

3 ON PersonFriend.PersonID

= p1.ID

4 JOIN Person p2

5 ON PersonFriend.FriendID

= p2.ID

6 WHERE p2.Person = ’Bob’ ;

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Page 18: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR

Faiblesses du modèle relationnel III

Complexité s’agrandit : "qui sont les amis des amis d’Alice ?"

1 SELECT p1.Person AS PERSON, p2.Person AS FRIEND_OF_FRIEND

2 FROM PersonFriend pf1 JOIN Person p1

3 ON pf1.PersonID = p1.ID

4 JOIN PersonFriend pf2

5 ON pf2.PersonID = pf1.FriendID

6 JOIN Person p2

7 ON pf2.FriendID = p2.ID

8 WHERE p1.Person = ’Alice’ AND pf2.FriendID <> p1.ID;

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Page 19: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Plan de l’exposé

1 Introduction

2 Graphes et Bases de données

3 Graph databasesVue généraleMotivations et applicationsManipulation des graphesQuelques exemplesLangage et modélisation

4 Démonstration

5 Conclusion

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 11 / 24

Page 20: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Vue générale

DéfinitionBase de données utilisant les structures de graphes (nœuds, arcs et propriétés) pourreprésenter et stocker les données.

La puissance des graph databasesPerformanceFlexibilité ;Agilité .

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Page 21: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Vue générale

La puissance des graph databasesPerformanceFlexibilité ;Agilité .

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 12 / 24

Page 22: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Vue générale

La puissance des graph databasesPerformance : Expérience de Partner et Vukovic dans Neo4j in Action

Flexibilité ;Agilité .

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Page 23: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Vue générale

La puissance des graph databasesPerformanceFlexibilité : ajout de nœuds, de relations et propriétés sans perturber lesrequêtes existantes ;Agilité .

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 12 / 24

Page 24: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Vue générale

La puissance des graph databasesPerformanceFlexibilité ;Agilité : développement sans friction et contrôlé, gracieuse maintenance.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 12 / 24

Page 25: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Motivations

Modèle de graphe très utile dans la vie active :généraliser les modèles classiques ;complexité des données dépassant la capacité du modèle relationnel ;nécessité d’augmenter les fonctionnalités du modèle objet.

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Page 26: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Motivations

Modèle de graphe très utile dans la vie active :

généraliser les modèles classiques : manque desémantique, connectivité des données invisible ;complexité des données dépassant la capacité du modèle relationnel ;nécessité d’augmenter les fonctionnalités du modèle objet.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 13 / 24

Page 27: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Motivations

Modèle de graphe très utile dans la vie active :

généraliser les modèles classiques ;

complexité des données dépassant la capacité dumodèle relationnel : gestion des réseaux de transport,... ;nécessité d’augmenter les fonctionnalités du modèle objet.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 13 / 24

Page 28: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Motivations

Modèle de graphe très utile dans la vie active :généraliser les modèles classiques ;

complexité des données dépassant la capacité du modèle relationnel ;

nécessité d’augmenter les fonctionnalités du modèleobjet.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 13 / 24

Page 29: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Applications

La gestion des données : un système de gestion hiérarchique basé sur Neo4j

L’interconnectivité sociale ;La gestion des réseaux ;La sécurité et l’accès aux données.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 14 / 24

Page 30: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Applications

La gestion des donnéesL’interconnectivité sociale : gestion de la connectivité grâce aux graphes

;La gestion des réseaux ;La sécurité et l’accès aux données.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 14 / 24

Page 31: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Applications

La gestion des donnéesL’interconnectivité sociale ;La gestion des réseaux : migration vers les graph databases pour gérer la forteconnectivité de leurs clients

;La sécurité et l’accès aux données.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 14 / 24

Page 32: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Applications

La gestion des donnéesL’interconnectivité sociale ;La gestion des réseaux ;La sécurité et l’accès aux données : relier les détails d’authentification desclients et administrateurs

.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 14 / 24

Page 33: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Manipulation des graphes

Les moteurs de manipulation des graphesExécution des algorithmes de graphes sur divers ensembles de données ;Identification des "clusters" dans les données ou réponse à des questions tellesque : "combien de relations, en moyenne, chaque entité a dans le réseausocial ?"

ParticularitésTraitement par lots (requêtes globales) ;Incluent des couches de stockage des données ou manipulent des donnéesissues de sources externes ;

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Page 34: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Manipulation des graphes

Les moteurs de manipulation des graphesExécution des algorithmes de graphes sur divers ensembles de données ;Identification des "clusters" dans les données ou réponse à des questions tellesque : "combien de relations, en moyenne, chaque entité a dans le réseausocial ?"

ParticularitésTraitement par lots (requêtes globales) ;Incluent des couches de stockage des données ou manipulent des donnéesissues de sources externes ;

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 15 / 24

Page 35: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Manipulation des graphes

Les moteurs de manipulation des graphesExécution des algorithmes de graphes sur divers ensembles de données ;Identification des "clusters" dans les données ou réponse à des questions tellesque : "combien de relations, en moyenne, chaque entité a dans le réseausocial ?"

ParticularitésTraitement par lots (requêtes globales) ;Incluent des couches de stockage des données ou manipulent des donnéesissues de sources externes ;

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 15 / 24

Page 36: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Manipulation des graphes

Les moteurs de manipulation des graphesExécution des algorithmes de graphes sur divers ensembles de données ;Identification des "clusters" dans les données ou réponse à des questions tellesque : "combien de relations, en moyenne, chaque entité a dans le réseausocial ?"

ParticularitésTraitement par lots (requêtes globales) ;Incluent des couches de stockage des données ou manipulent des donnéesissues de sources externes ;

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 15 / 24

Page 37: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Manipulation des graphes

Les moteurs de manipulation des graphesExécution des algorithmes de graphes sur divers ensembles de données ;Identification des "clusters" dans les données ou réponse à des questions tellesque : "combien de relations, en moyenne, chaque entité a dans le réseausocial ?"

ParticularitésTraitement par lots (requêtes globales) ;Incluent des couches de stockage des données ou manipulent des donnéesissues de sources externes ;

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 15 / 24

Page 38: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Quelques exemples

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Page 39: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Interroger les graphes : Cypher

Aussi SPARQL, Gremlin, ...Syntaxe : similaire à SQL (CREATE, UPDATE, DELETE, WHERE, ...) ;Création d’un graphe :

Pour représenter le graphe ci-contre, ilfaut :

1 CREATE (a), (b), (c)

2 CREATE (a)-[:KNOWS]->(b)-[:

KNOWS]->(c), (a)-[:KNOWS

]->(c)

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Page 40: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Interroger les graphes : Cypher

Aussi SPARQL, Gremlin, ...Syntaxe : similaire à SQL (CREATE, UPDATE, DELETE, WHERE, ...) ;Création d’un graphe :

Pour représenter le graphe ci-contre, ilfaut :

1 CREATE (a), (b), (c)

2 CREATE (a)-[:KNOWS]->(b)-[:

KNOWS]->(c), (a)-[:KNOWS

]->(c)

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 17 / 24

Page 41: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Interroger les graphes : Cypher

Aussi SPARQL, Gremlin, ...Syntaxe : similaire à SQL (CREATE, UPDATE, DELETE, WHERE, ...) ;Création d’un graphe :

Pour représenter le graphe ci-contre, ilfaut :

1 CREATE (a), (b), (c)

2 CREATE (a)-[:KNOWS]->(b)-[:

KNOWS]->(c), (a)-[:KNOWS

]->(c)

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 17 / 24

Page 42: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Interroger les graphes : Cypher

Parcours du graphe :1 START a = node:user(name = ’Michael’)

2 MATCH (a)-[:KNOWS]->(b)-[:KNOWS]->(c), (a)-[:KNOWS]->(c)

3 RETURN b, c

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Page 43: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Modélisation par un graphe

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Page 44: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation

Modélisation par un graphe

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Page 45: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Plan de l’exposé

1 Introduction

2 Graphes et Bases de données

3 Graph databases

4 Démonstration

5 Conclusion

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Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

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Page 47: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Plan de l’exposé

1 Introduction

2 Graphes et Bases de données

3 Graph databases

4 Démonstration

5 Conclusion

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Page 48: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Conclusion

Sujet plus que d’actualité

Technologie très adaptée pour des applications de nos jours ;Modélisation très liée au monde réel ;Devient facile avec la maîtrise des graphes ;Plus d’informations : Graph databases, Ian Robinson, Jim Webber & Emil Eifrem.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 23 / 24

Page 49: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Conclusion

Sujet plus que d’actualité

Technologie très adaptée pour des applications de nosjours ;Modélisation très liée au monde réel ;Devient facile avec la maîtrise des graphes ;Plus d’informations : Graph databases, Ian Robinson, Jim Webber & Emil Eifrem.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 23 / 24

Page 50: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Conclusion

Sujet plus que d’actualité

Technologie très adaptée pour des applications de nos jours ;

Modélisation très liée au monde réel ;Devient facile avec la maîtrise des graphes ;Plus d’informations : Graph databases, Ian Robinson, Jim Webber & Emil Eifrem.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 23 / 24

Page 51: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Conclusion

Sujet plus que d’actualitéTechnologie très adaptée pour des applications de nos jours ;

Modélisation très liée au monde réel ;

Devient facile avec la maîtrise des graphes ;Plus d’informations : Graph databases, Ian Robinson, Jim Webber & Emil Eifrem.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 23 / 24

Page 52: Présentation des bases de données orientées graphes

Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

Conclusion

Sujet plus que d’actualitéTechnologie très adaptée pour des applications de nos jours ;Modélisation très liée au monde réel ;

Devient facile avec la maîtrise des graphes ;

Plus d’informations : Graph databases, Ian Robinson,Jim Webber & Emil Eifrem.

Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 23 / 24

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Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion

[email protected] koffisani koffisanikoffisani +KoffiSani

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