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Auflistung nach Schlagwort "Graph Databases"

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  • Konferenzbeitrag
    Better Safe than Sorry: Visualizing, Predicting, and Successfully Guiding Courses of Study
    (BTW 2023, 2023) Kerth, Alexander; Schuhknecht, Felix; Pensel, Lukas; Henneberg, Justus
    Successfully going through a course of study is a lengthy and challenging task. To obtain a degree, many obstacles must be overcome and the right decisions must be made at the right point in time, often overwhelming students. To reduce the amount of dropouts, the goal of study advisors is to reach out to endangered students in time and to provide them help and guidance. To support the work of study advisors, who typically have to monitor a large amount of students simultaneously, we present in this demonstration an easy-to-use graphical tool that (a) allows the advisor to visualize all relevant information of study data in a responsive graph in order to overview the current study situation. Additional to visualization, our tool provides (b) a forecasting functionality based on pre-trained models and (c) a warning feature to identify endangered students early on. In the on-site demonstration, the audience will be able to step into the role of a study advisor and use our tool and all of its features to identify and guide struggling students within anonymized real-world study data.
  • Konferenzbeitrag
    Efficient Batched Distance and Centrality Computation in Unweighted and Weighted Graphs
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017), 2017) Then, Manuel; Günnemann, Stephan; Kemper, Alfons; Neumann, Thomas
    Distance and centrality computations are important building blocks for modern graph databases as well as for dedicated graph analytics systems. Two commonly used centrality metrics are the compute-intense closeness and betweenness centralities, which require numerous expensive shortest distance calculations. We propose batched algorithm execution to run multiple distance and centrality computations at the same time and let them share common graph and data accesses. Batched execution amortizes the high cost of random memory accesses and presents new vectorization potential on modern CPUs and compute accelerators. We show how batched algorithm execution can be leveraged to significantly improve the performance of distance, closeness, and betweenness centrality calculations on unweighted and weighted graphs. Our evaluation demonstrates that batched execution can improve the runtime of these common metrics by over an order of magnitude.
  • Zeitschriftenartikel
    Graph-Datenbanken als Grundlage des Configuration Managements – Eine Untersuchung am Beispiel von Neo4 J
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 4, 2016) Stiefel, Stephan; Möstl, Christian; Bär, Florian; Schmidt, Rainer; Möhring, Michael
    Configuration-Management-Databases (CMDBs) stellen einen zentralen Speicher für die Verwaltung aller Informationen und Beziehungen in IT-Infrastrukturen dar. Sie dienen Unternehmen für die Entscheidungsunterstützung. Aufgrund ihrer Graph-orientierten Grundstruktur liegt ihre Implementierung auf Basis von modernen Graph-Datenbankensystemen nahe. Deren tatsächliche Eignung als Grundlage für CMDBs, wurde in der wissenschaftlichen Literatur bisher jedoch noch nicht geprüft. Die vorliegende Arbeit stellt einen wesentlichen Beitrag zur Schließung dieser Forschungslücke dar. Im Rahmen eines Versuchsaufbaus werden die relationale Datenbank Oracle 12c sowie die Graph-Datenbank Neo4 J in einem CMDB-Kontext miteinander vergleichen. Ziel ist es, die Eignung der Neo4 J Datenbank und folglich von Graph-Datenbanken im Allgemeinen als Grundlage von CMDBs zu prüfen. Dafür werden zunächst geeignete Anwendungsfälle und Messkriterien definiert. Diese bilden die Ausgangsbasis für durchgeführte Messungen und Vergleiche. Zwar bestätigen die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit eine generelle Eignung von Graph-Datenbanken als Grundlage für CMDBs, jedoch wird aufgezeigt, dass relationale Datenbanken in diesem Kontext als effizienter anzusehen und folglich vorzuziehen sind.AbstractConfiguration-Management-Databases (CMDBs) store relevant information about the IT-infrastructure of an enterprise and support CIOs and IT-administrators in making IT-related decisions. As CMDBs can be considered as labeled graphs, implementing them based on graph-based databases is an obvious idea . However, the suitability of graph-based databases to serve as the basis of CMDBs, has not been explored by prior research yet. The present study is a first step towards filling this research gap. As part of a controlled experiment, both database systems, Oracle 12c and Neo4 J, are compared to each other based on defined measurement criteria and test scenarios. The main objective of our study is to examine, whether Neo4 J (and graph-based databases in general) is an appropriate basis for CMDBs. In particular, we are interested in the fact of whether Neo4 J performs more efficiently in a CMDB-context compared to Oracle 12c or not. Though, our findings reveal that Neo4 J is a suitable basis for CMDBs in general, it is found that Oracle 12c (as a relational database system) performs more efficiently and thus should be preferred over Neo4 J in CMDB-contexts.
  • Konferenzbeitrag
    GTPC: Towards a Hybrid OLTP-OLAP Graph Benchmark
    (BTW 2023, 2023) Jibril, Muhammad Attahir; Baumstark, Alexander; Sattler, Kai-Uwe
    Graph databases are gaining increasing relevance not only for pure analytics but alsofor full transactional support. Business requirements are evolving to demand analytical insights onfresh transactional data, thereby triggering the emergence of graph systems for hybrid transactional-analytical graph processing (HTAP). In this paper, we present our ongoing work on GTPC, a hybridgraph benchmark targeting such systems, based on the TPC-C and TPC-H benchmarks.
  • Konferenzbeitrag
    Referenzarchitekturmodell zur intelligenten Prozessautomation in virtuellen Projektteams
    (Projektmanagement und Vorgehensmodelle 2022 - Virtuelle Zusammenarbeit und verlorene Kulturen?, 2022) Koch, Oliver; Huge, Martin; Brüggen, Sascha
    Globalisierung, Digitalisierung und Wissensintensivierung der Märkte erfordern zunehmend flexible und grenzüberschreitende Arbeitsformen, bspw. virtuelle Projektteams. Der Einsatz solcher Teams ermöglicht es Unternehmen, schneller, flexibler und lokationsunabhängig zu agieren. Trotz der hohen Relevanz eines effektiven Informations- und Wissensmanagements in virtuellen Teams fehlen noch integrative Konzepte und Werkzeuge. Ergebnisse einer Vorstudie zeigen die Notwendigkeit einer zentralen Steuerungsinstanz zur Unterstützung virtueller Wissensprozesse. Ein solches prozessuales Wissensmanagement bedarf jedoch einer differenzierten Architektur, die den Einsatz moderner Prozesstechnologien wie bspw. Robotic Process Automation (RPA), Graph Databases (GDB) oder auch Künstliche Intelligenz (KI) orchestriert. Aus diesem Grunde wird ein Referenzarchitekturmodell, das die Entwicklung globaler und integrierter Prozessautomatisierungssysteme zum Management von Prozesswissen und Unterstützung virtueller Projektteams ermöglicht, erarbeitet.
  • Konferenzbeitrag
    Transformations on Graph Databases for Polyglot Persistence with NotaQL
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017), 2017) Schildgen, Johannes; Krück, Yannick; Deßloch, Stefan
    Polyglot-persistence applications use a combination of many di erent data stores. Often, one of them is a graph database to model relationships between data items. The data-transformation language NotaQL can be used to define transformations from one NoSQL database to a di erent one. In this paper, we present a language extension for NotaQL to allow graph transformations, graph analysis, and data migrations on graph databases. NotaQL is schema-flexible, it o ers filters and aggregation functions, and it allows for graph traversal and edge creation. Our graph-transformation platform can be used for iterative graph algorithms and bulk processing.