Buchbesprechung: Neo4j 2.0 - Eine Graphdatenbank für alle

Das Buch "Neo4j 2.0 - Eine Graphdatenbank für alle " von Michael Hunger führt in die Benutzung von Neo4j ein. Graphendatenbanken sind besonders bei sozialen Fragestellungen ein geeignetes Instrument, Daten zu prozessieren. Des weiteren gibt es aber eine Vielzahl von anderen Anwendungsfälle dieser relativ neuen Technologie, die auch in dem Buch kurz vorgestellt werden. Dabei liegt der Fokus eher auf Anwendungen im Business Bereich.

Kurz und prägnant

Wie schon der Hinweis "schnell + kompakt" auf der Umschlagseite und das Format (16 * 10 cm) erkennen lässt, ist das Ziel des Buches, einen kurzen und prägnanten Einstieg in die Verwendung der Graphendatenbank, und dessen Standard-Abfragesprache Cypher, bereit zu stellen. Meiner Meinung nach, kann es als durchaus gelungen bezeichnet werden, wie der Autor Michael Hunger es meistert, Einführung, Benutzung, Anwendungsmöglichkeiten und sogar spezielle Problemstellungen auf so wenig Textraum unterzubringen. Der Schreibstil ist dementsprechend auch schnörkellos und gut verständlich. Natürlich wird hier viel auf Codebeispiele gesetzt, die meist auch für sich allein stehend gut nachvollziehbar sind. Durch die Vielzahl an Verbindungsmöglichkeiten mit Neo4j, werden für die hauptsächlichen eingesetzten Kommunikationswege (Datenbankabfragen, API´s, Treiber) jeweils Beispiele geliefert. Diese sind leider sehr auf Java ausgerichtet, was nicht verwundert, da Neo4j ja auch in der Sprache entwickelt wurde. Dennoch werden auch Anbindungen mit anderen Programmiersprachen zumindest erwähnt und auf vertiefende Informationsmöglichkeiten verwiesen.

Die Welt der Graphendatenbanken

Kurz dargestellt, bestehen Graphendatenmodelle aus Knoten und Verbindungen. Aus der Geoinformatik sind solche Konzepte vor allem von Routenberechnungen bekannt. In den letzten Jahren entwickeln sich Graphendatenbanken im Zuge der Verbreitung von NoSQL immer mehr zu funktionalen Lösungen, um komplexe Zusammenhänge zu modellieren. Einerseits ist dafür die Notwendigkeit gegeben, da in einer stark vernetzten Welt, auch modellhafte Abbilder der Struktur von Verbindungen entsprechen sollte, andererseits sind besonders soziale Netzwerke im Web und andere webbasierten Dienste günstige Lieferanten von Datenstrukturen, die sich intuitiv als Netzwerk abbilden lassen - Stichwort Big Data. 

Für sozialwissenschaftliche Analysen, aber auch für jeglich Anwendungen, welche soziale Zusammenhänge darstellen (vom Marketing, über Einkauf und Verkauf, bis hin zur Kundendatenbank), sind Lösungen mit Graphendatenbanken überaus geeignet. Die dafür erstellten Modelle sind skalierbar und performant. Der bedeutendste Vorteil liegt meiner Meinung nach aber in der intuitiven Abbildung der sozialen Realitäten. Momentan arbeite ich an einem Beispiel, welches die Möglichkeiten zur Analyse von sozialen Daten demonstrieren  soll. Es wird auf diesem Blog dann vorgestellt werden, natürlich inklusive eines Beispielcodes (Anbindung an Neo4j mit Python).