NoSQL 2026 - prednáška a cvičenie o Neo4j 1.časť

Zhrnutie prednášky

Prednáška uvádza tému grafových databáz ako posledný typ NoSQL databáz preberaný v predmete, po key-value, stĺpcových a dokumentových databázach. Vysvetľuje, že hlavnou vlastnosťou grafových databáz sú hrany rôznej semantiky (na rozdiel od SQL, kde hrany predstavujú len cudzie kľúče), a uvádza príklady použitia ako sociálne siete, mapy webových stránok, chemické zlúčeniny a mapové dáta. Popisuje rôzne typy grafov – orientované/neorientované, jedno/viacvzťahové, atribútové, multigrafy a hypergrafy – a špecifikuje, že Neo4j pracuje s orientovaným, viacvzťahovým, atribútovým multigrafom. Zdôrazňuje, že relačná reprezentácia grafu cez rekurzívne tabuľky je neefektívna a že dokumentové databázy (napr. Mongo) zvládnu len stromové štruktúry bez cyklov. Na záver rozoberá akademickú reprezentáciu grafu pomocou matice susednosti a jej nevýhody (riedkosť pri veľkých grafoch, nemožnosť reprezentovať typ hrany).

• - Grafové databázy sú posledný zo štyroch typov NoSQL databáz preberaných v predmete
• - Kľúčovou vlastnosťou grafových databáz sú hrany s rôznou semantikou a možnými atribútmi, nielen cudzie kľúče ako v SQL
• - Typické príklady grafových dát: sociálne siete, webové odkazy, chemické zlúčeniny, mapy
• - Rozlišujú sa grafy orientované/neorientované, jedno/viacvzťahové, atribútové, multigrafy a hypergrafy
• - Neo4j reprezentuje orientovaný, viacvzťahový, atribútový multigraf
• - Relačná reprezentácia grafu (rekurzívne tabuľky) je neefektívna pre reálne grafové algoritmy
• - Dokumentové databázy zvládajú len stromové (acyklické) štruktúry, nie všeobecné grafy
• - Matica susednosti je jednoduchá akademická reprezentácia, ale pri veľkých riedkych grafoch je neefektívna a nezachytáva typ hrany

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.