SQL 3+ zıplamada başarısız oluyor. GraphDB'lerde ise yok. Şüpheli bir işlemin 3 sıçrayış mesafesinde tüm hesapları bulduğunu hayal edin. Ya da paylaşılan e-postalar ve telefon numaralarıyla sistemler arasında parçalanmış müşteri kayıtlarını birbirine bağlamak. Bunlar grafik üzerinden geçiş sorgularıdır. SQL ilişkileri yönetebilir ama derinliği yönetemez. Elbette, özyinelemeli CTE'ler ve kendi kendine katılımlar yazabilirsiniz. Bu 1-2 zıplamada işe yarar. Ama daha derine iner ve iki şey olur: - Sorgu okunamaz hale gelir - Ve performans tankları Her zıplama bir başka kendi kendine katılım ekliyor. 5-6 atlayışlarında, dakikalarca çalışan ve yük altında dağılan sorgulara bakıyorsunuz. Cypher'da aynı soru: MATCH (t:İşlem {id: 'TXN-001'})-[:INVOLVES*1.. 3]-(a:Hesap) FARKLI a.name, a.Phone 3 satır. Sorduğunuz soruya benziyor. Her derinliğe kadar ölçeklenir. Grafik veritabanları bunun için oluşturulmuştur. FalkorDB hakkında bilgi sahibi olmaya değer. Açık kaynaklı. Ve çoğu grafik veritabanına kıyasla farklı bir mimari yaklaşım kullanıyor. Çoğu grafik veritabanı, geçiş sırasında işaretçileri düğümden düğüme takip eder. FalkorDB bunu yapmaz. GraphBLAS, grafik işlemlerini seyrek matris hesaplamaları olarak temsil eden lineer cebir çerçevesi üzerine inşa edilmiştir. Her sıçrayış optimize edilmiş bir matris işlemi haline gelir. Sonuç: - Daha iyi önbellek davranışı - Sıçbatırmalar arasında paralel hesaplama...