Een netwerkdatabase vertegenwoordigt gegevens in een grafiekachtige structuur, waarbij verwijzingen records in een netwerk met elkaar verbinden grafiekstructuur. In dit model zijn gegevens georganiseerd in knooppunten (die entiteiten of records vertegenwoordigen) en randen (die relaties tussen knooppunten vertegenwoordigen).
In tegenstelling tot het hiërarchische model waarbij een ouder meerdere kinderen kan hebben, maar een kind slechts één ouder kan hebben, kunnen knooppunten in een netwerkdatabase meerdere verbindingen hebben met andere knooppunten, waardoor ze een meer flexbare en complexe structuur. Deze structuur maakt meer geavanceerde relaties tussen gegevensentiteiten mogelijk, waardoor deze geschikt is voor het representeren van onderling verbonden gegevens.
Een van de belangrijkste voordelen van een netwerkdatabase is de mogelijkheid om complexe relaties en vragen af ​​te handelen. Omdat knooppunten meerdere verbindingen kunnen hebben, is het ophalen van gegevens meer flexbaar en intuïtief vergeleken met hiërarchische databases. Deze architectuur is met name handig in scenario's waarin gegevensentiteiten ingewikkelde relaties met elkaar hebben, zoals in sociale netwerken, supply chain-netwerken of organisatiestructuren.
Het beheren van een netwerkdatabase kan complexer zijn dan andere databank modellen, zoals onderhouden data-integriteit en het beheer van de navigatiepaden binnen het netwerk vereisen een zorgvuldig ontwerp en implementatie.
Hoe werkt een netwerkdatabase?
Een netwerkdatabase organiseert gegevens in een grafiekachtige structuur bestaande uit knooppunten en randen. Knooppunten vertegenwoordigen entiteiten of records, terwijl randen de relaties tussen deze entiteiten vertegenwoordigen. Door knooppunten meerdere verbindingen te laten hebben, wordt het mogelijk complexe relaties weer te geven en efficiënt opvragen en navigeren door de gegevens mogelijk.
Wanneer gegevens worden opgeslagen in een netwerkdatabase, bevat elk knooppunt doorgaans zowel gegevensvelden (attributen) als verwijzingen (referenties) naar andere knooppunten waarmee het is verbonden. Deze pointers leggen de relaties tussen knooppunten vast, waardoor efficiënte navigatie door de database mogelijk wordt.
Zoekopdrachten in een netwerkdatabase worden uitgevoerd door deze verbindingen te doorlopen, beginnend bij een aangewezen knooppunt en de paden te volgen die door de relaties zijn gedefinieerd. Deze aanpak maakt geavanceerde query's mogelijk waarmee onderling verbonden gegevens efficiënt kunnen worden opgehaald.
Netwerkdatabasemodel Voor- en nadelen
Het netwerkdatabasemodel heeft bepaalde voor- en nadelen.
Netwerkdatabasemodel Voordelen
- Flexibiliteit. Een van de belangrijkste voordelen van het netwerkdatabasemodel is het feit dat het een netwerkdatabasemodel is flexvermogen om complexe relaties tussen entiteiten weer te geven. Het netwerkmodel maakt veel-op-veel-relaties tussen knooppunten mogelijk, waardoor het geschikt is voor scenario's waarin entiteiten ingewikkelde en onderling verbonden relaties hebben, zoals in sociale netwerken of organisatiestructuren.
- Efficiënt opvragen. Het netwerkdatabasemodel vergemakkelijkt efficiënt zoeken door middel van directe toegang tot gerelateerde records via pointers. Dit betekent dat het doorkruisen van de relaties tussen knooppunten snel en direct kan worden gedaan zonder de noodzaak om meerdere joins of lookups uit te voeren, zoals in relationele databases.
- Data-integriteit. Het netwerkmodel ondersteunt de gegevensintegriteit met behulp van gecontroleerde pointers. Via deze pointers worden relaties tussen knooppunten tot stand gebracht, die ervoor zorgen dat verbindingen tussen entiteiten consistent en geldig blijven, waardoor de gegevensintegriteit behouden blijft.
- Schaalbaarheid. Netwerkdatabases kunnen effectief worden geschaald om tegemoet te komen aan de groeiende datavolumes en de toenemende complexiteit van relaties. Het model maakt het mogelijk nieuwe knooppunten en relaties toe te voegen zonder de hele database aanzienlijk te herstructureren.
- Hiërarchische representatie. Terwijl het netwerkmodel meer is flexHoewel het beter is dan hiërarchische databases, behoudt het nog steeds de mogelijkheid om hiërarchische relaties weer te geven wanneer dat nodig is. Dit maakt het geschikt voor toepassingen die zowel hiërarchische als netwerkachtige structuren vereisen.
Netwerkdatabasemodel Cons
- Ingewikkeldheid. Het netwerkdatabasemodel kan complexer zijn om te ontwerpen, implementeren en onderhouden in vergelijking met eenvoudigere databasemodellen zoals hiërarchische of relationele databases. De ontwikkeling en het onderhoud van deze databases zijn veeleisender, wat leidt tot hogere kosten en potentiële complexiteit.
- Gebrek aan standaardisatie. In tegenstelling tot relationele databases, die goed gedefinieerde standaarden en algemeen aanvaarde zoektalen hebben, zoals SQLontbreekt het netwerkdatabasemodel aan standaardisatie. Verschillende implementaties hebben verschillende conventies en eigen querytalen, waardoor het voor ontwikkelaars een grotere uitdaging wordt om met verschillende systemen te werken en tussen verschillende systemen te migreren.
- Gegevensredundantie. In het netwerkmodel kan gegevensredundantie een probleem zijn, vooral wanneer meerdere knooppunten gemeenschappelijke relaties delen. In tegenstelling tot relationele databases gebruiken netwerkdatabases geen normalisatie om redundantie te verminderen. Dit gebrek aan normalisatie kan resulteren in dubbele gegevens over verschillende knooppunten die door dezelfde relatie zijn verbonden, wat leidt tot inefficiëntie in het opslaggebruik en potentiële inconsistenties als gegevensupdates niet goed worden gesynchroniseerd.
- Beperkte ondersteuning en hulpmiddelen. Vergeleken met relationele databases, die over een volwassen ecosysteem van tools, raamwerken en bronnen beschikken, heeft het netwerkdatabasemodel vaak beperkte ondersteuning en minder beschikbare tools. Dit maakt het voor ontwikkelaars een grotere uitdaging om passende oplossingen te vinden voor databasebeheer, query-optimalisatie en applicatie-integratie.
- Prestatieproblemen. Hoewel het netwerkmodel voor bepaalde soorten relaties efficiënte query's kan bieden, presteert het mogelijk niet in alle scenario's even goed. Complexe zoekopdrachten waarbij meerdere knooppunten en relaties worden doorlopen, kunnen resulteren in langere verwerkingstijden en een hoger gebruik van bronnen, vooral naarmate de omvang van de database groeit.
Populaire netwerkdatabases
Hier volgen enkele van de meest voorkomende netwerkdatabases, die elk unieke kenmerken en mogelijkheden bieden.
IDMS (geïntegreerd databasebeheersysteem)
IDMS, ontwikkeld door Cullinet en later overgenomen door CA Technologies, werd in de jaren zeventig en tachtig veel gebruikt vanwege de efficiëntie bij het omgaan met complexe gegevensrelaties binnen mainframe-omgevingen. IDMS organiseert gegevens in een netwerkstructuur, waardoor veel-op-veel-relaties tussen records mogelijk zijn. Deze structuur maakt de efficiënte weergave van onderling verbonden gegevens mogelijk, waardoor het systeem bijzonder geschikt is voor toepassingen met ingewikkelde gegevensrelaties, zoals enterprise resource planning (ERP) en grootschalige transactieverwerking. Bovendien biedt dit databasesysteem efficiënte query's via de eigen querytaal, DL/I (DataLanguage/I), die complexe query's mogelijk maakt.
IMS (informatiebeheersysteem)
IMS, ontwikkeld door IBM, is een hoeksteen van databasebeheer voor sectoren als het bankwezen en de financiële wereld vanwege de hiërarchische structuur met netwerkachtige mogelijkheden, waardoor de verwerking van grote hoeveelheden transacties mogelijk wordt gemaakt. Dit hiërarchische model maakt efficiënte toegang tot en ophalen van gegevens mogelijk, wat cruciaal is voor toepassingen die een snelle verwerking van grote hoeveelheden gegevens vereisen, zoals systemen voor online transactieverwerking (OLTP).
UNIDATA/Universeel
UNIDATA/Universe is multidimensionaal databasebeheersysteem (DBMS) bekend om zijn flexibiliteit en schaalbaarheid. UNIDATA/UniVerse is ontwikkeld door Rocket Software en wordt gebruikt in verschillende industrieën, waaronder productie, distributie, financiën en gezondheidszorg. Wat UNIDATA/UniVerse onderscheidt, is het vermogen om netwerkdatabasestructuren te ondersteunen naast multidimensionale gegevensorganisatie, waardoor gebruikers een veelzijdig platform krijgen voor het beheren van complexe gegevensrelaties en analyses. Met deze aanpak kunnen organisaties gegevens opslaan en analyseren op een manier die het beste aansluit bij hun specifieke vereisten, waardoor deze geschikt zijn voor uiteenlopende toepassingen, variërend van transactieverwerking tot business intelligence en beslissingsondersteuning.
Relex
Relex is een gespecialiseerd netwerkdatabasesysteem dat is ontworpen voor toepassingen op het gebied van techniek en activabeheer, met name in sectoren als de lucht- en ruimtevaart, defensie en de automobielsector. Ontwikkeld om de unieke uitdagingen van het beheer van complexe technische gegevens en relaties aan te gaan, biedt Relex een uitgebreide oplossing voor organisaties die hun technische processen willen stroomlijnen en het levenscyclusbeheer van hun activa willen optimaliseren. De kern van de mogelijkheden van Relex is het vermogen om ingewikkelde verbindingen tussen verschillende componenten, subsystemen en systemen te modelleren, waardoor ingenieurs een holistisch beeld krijgen van hun productarchitecturen en geïnformeerde besluitvorming mogelijk wordt gedurende de gehele levenscyclus van het product.
model 204
Model 204 is een netwerkdatabasebeheersysteem ontwikkeld door de Computer Corporation of America (CCA). Het staat bekend om zijn uitzonderlijke prestaties op het gebied van realtime transactieverwerking en beslissingsondersteunende systemen. Model 204 wordt op grote schaal toegepast in verschillende sectoren, waaronder de financiële sector, de telecommunicatie en de overheid, waar hoogwaardige databasetoegang en schaalbaarheid essentieel zijn. De architectuur van dit databasebeheersysteem is geoptimaliseerd voor het efficiënt verwerken van grote hoeveelheden gelijktijdige transacties, waardoor het een voorkeurskeuze is voor bedrijfskritische toepassingen waarbij snelle responstijden essentieel zijn.
Netwerkdatabases versus andere modellen
Hier volgen de vergelijkingen tussen netwerkdatabases en andere modellen.
Hiërarchisch versus netwerkmodel
Hiërarchische en netwerkdatabasemodellen zijn beide vroege benaderingen van het organiseren en organiseren het structureren van gegevens, maar ze verschillen aanzienlijk in hun architectuur en mogelijkheden.
In een hiërarchisch databasemodel zijn gegevens georganiseerd in een boomstructuur, waarbij elke record is gekoppeld aan één bovenliggende record, die meerdere onderliggende records kan hebben. Deze rigide ouder-kindrelatie beperkt de mogelijkheden flexbillijkheid van gegevensrepresentatie, aangezien elk onderliggend record slechts één ouder kan hebben.
Omgekeerd zijn de gegevens in een netwerkdatabasemodel georganiseerd in een meer flexeen grafiekachtige structuur, waarbij records meerdere verbindingen met andere records kunnen hebben, waardoor complexe relaties ontstaan. Deze aanpak maakt meerdere relaties tussen records mogelijk, waardoor een rijkere en veelzijdigere weergave van gegevens mogelijk wordt.
Hoewel hiërarchische databases uitblinken in het weergeven van eenvoudige, goed gedefinieerde relaties, hebben ze moeite met het huisvesten van complexere datastructuren met onderling verbonden entiteiten. Netwerkdatabases bieden daarentegen meer flexvermogen bij het modelleren van complexe relaties, waardoor ze geschikt worden voor toepassingen waarbij data-entiteiten ingewikkelde onderlinge afhankelijkheden hebben.
Het hiërarchische model is vaak efficiënter bij het opvragen en navigeren door gegevens vanwege de eenvoudige structuur, terwijl het netwerkmodel mogelijk complexere traversal-algoritmen vereist.
Relationeel model versus netwerkmodel
Relationele en netwerkdatabasemodellen zijn twee fundamenteel verschillende benaderingen voor het organiseren en representeren van gegevens.
In een relationeel databasemodel worden gegevens georganiseerd in tabellen die bestaan ​​uit rijen en kolommen, waarbij elke tabel een entiteit vertegenwoordigt en relaties tussen entiteiten die tot stand zijn gebracht door middel van externe sleutelbeperkingen. Dit maakt het mogelijk flexMogelijke query's met behulp van SQL en ondersteunt normalisatie. Relationele databases blinken uit in het beheren van gestructureerde gegevens met goed gedefinieerde relaties, waardoor ze ideaal zijn voor bedrijfsactiviteiten en data-analyse.
Een netwerkdatabasemodel daarentegen organiseert gegevens in een grafiekachtige structuur, waarbij records met elkaar zijn verbonden via verwijzingen, waardoor een complex netwerk van relaties ontstaat. Dit model maakt veel-op-veel-relaties tussen entiteiten mogelijk en biedt meer flexmogelijkheid om onderling verbonden gegevens weer te geven. Netwerkdatabases zijn geschikt voor toepassingen met sterk onderling verbonden gegevensentiteiten, zoals sociale netwerken of complexe supply chain managementsystemen.
Navigeren door de netwerkstructuur en het opvragen van gegevens in netwerkdatabases kan complexer zijn in vergelijking met relationele databases, omdat het vaak gaat om het doorlopen van paden tussen knooppunten en het uitvoeren van gespecialiseerde zoektalen die specifiek zijn voor het databasesysteem.
Grafiekmodel versus netwerkmodel
Grafiek- en netwerkdatabasemodellen zijn beide ontworpen om onderling verbonden gegevens weer te geven en te beheren, maar ze hebben verschillende onderliggende structuren en gebruiksscenario's.
In een grafiekdatabasemodel worden gegevens georganiseerd als een verzameling knooppunten (die entiteiten vertegenwoordigen) en randen (die relaties vertegenwoordigen) tussen deze knooppunten. Elk knooppunt kan meerdere inkomende en uitgaande randen hebben, waardoor rijke en flexweergaven van complexe relaties. Graph-databases zijn bijzonder geschikt voor toepassingen waarbij relaties tussen entiteiten van het allergrootste belang zijn, zoals sociale netwerken, aanbevelingsmotoren en netwerkanalyse. Ze bieden een efficiënte doorloop van relaties en ondersteunen geavanceerde grafiekalgoritmen voor taken zoals padvinden, gemeenschapsdetectie en centraliteitsanalyse.
Het netwerkdatabasemodel organiseert gegevens ook in een grafiekachtige structuur, maar met enkele verschillen vergeleken met grafiekdatabases. In een netwerkdatabase worden records met elkaar verbonden via verwijzingen om een ​​netwerk van relaties te vormen. Anders dan in een grafische database, waar relaties expliciet tussen knooppunten worden gedefinieerd, vertrouwen netwerkdatabases op verwijzingen om verbindingen tussen records tot stand te brengen. Terwijl netwerkdatabases bieden flexOmdat ze complexe relaties niet kunnen representeren, missen ze mogelijk enkele van de geavanceerde grafiekalgoritmen en zoekmogelijkheden die te vinden zijn in speciale grafiekdatabases.
Netwerkdatabases worden vaak gebruikt in oudere systemen of specifieke sectoren zoals engineering, waar de nadruk ligt op het efficiënt beheren van onderling verbonden data-entiteiten in plaats van het uitvoeren van complexe grafiekanalysetaken.
