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Modellierung eines Graphen

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In diesem Whitepaper erfahren Sie, wie Sie Datenmodelle für Graph Datenbanken anlegen. Graph Datenbanken speichern Daten und ihre Beziehungen – anders als klassische Datenbanken - mithilfe von Knoten und Kanten. Mit ihnen lassen sich stark vernetzte Informationen speichern und übersichtlich darstellen.

Nachdem im ersten Teil die Frage beantwortet wird, ob Graph-Datenbanken in Ihren Use Cases sinnvoll sind und Mehrwerte generieren, schauen wir uns im folgenden Kapitel an, welche Herausforderungen bei der Implementierung von Graph-Datenbanken zu beachten sind.

Im abschließenden Kapitel werden die vorgestellten Best Practices anhand eines konkreten Anwendungsfalls praktisch umgesetzt: die Migration von einem relationalen Datenmodell zu einem Graphen. Dies ist ein häufiger Anwendungsfall in der Praxis, da die Datenbasis häufig aus operativen Systemen stammt, die auf traditionelle Tabellenstrukturen beruhen. Schritt für Schritt wird der Graph mit allen relevanten Bestandteilen entwickelt. Als Beispiel dient ein Datensatz aus einem CRM eines Finanzdienstleisters. Allerdings lassen sich die Erkenntnisse und das Vorgehen auf beliebige andere Anwendungsfälle übertragen.

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