Structr: Quelloffenes Daten-CMS auf Neo4j-Basis
Von Axel Morgner und Christian Morgner
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Buchvorschau
Structr - Axel Morgner
GmbH
1 Aufbau von Structr
Das Interesse an Graphdatenbanken wie Neo4j steigt. Doch ist der Einstieg in die Materie oft schwierig, stehen einem doch manchmal Ansichten und Gewohnheiten aus jahrzehntelangem Umgang mit relationalen Datenbanken, einstmals De-facto-Standard, im Weg. Dass man die wunderbare Welt der Graphen auch ohne Graphentheorie im Lebenslauf erschließen kann, zeigt das neuartige Daten-CMS Structr, das sich dem Thema von einer ganz anderen Seite nähert und die Erstellung graphbasierter Anwendungen ermöglicht – sogar ohne Programmierkenntnisse.
Nicht erst seitdem NoSQL-Datenbanken in zahlreichen Variationen das Ökosystem der Datenbanken bevölkern und mit ihrer Vielfalt die bis dahin recht eintönige Systemlandschaft wohltuend bereichern, erfreuen sich Graphdatenbanken wachsender Beliebtheit. Als eine der ersten Graphdatenbanken begeistert Neo4j schon seit 2007 die damals noch kleine Graphszene. Die Version 1.0 erschien 2010, zu einer Zeit, in der manche andere Datenbank noch nicht einmal konzipiert war.
Ausgereift: Die Graphdatenbank Neo4j
Entsprechend ausgereift und inzwischen durchaus weit verbreitet ist Neo4j heute in einer kontinuierlich weiterentwickelten Version 2 verfügbar.
Mit dem gerade erschienen Release 2.2 sind einige interessante neue Funktionen und vor allem weitere Performance-Verbesserungen eingeflossen. Die dafür verantwortlichen Änderungen sind u.a. ein neuer Page Cache, der sich anhand der vorhandenen physikalischen Ressourcen, wie dem verfügbaren RAM und der Anzahl der CPU-Kerne, selbst konfiguriert. Das vormals notwendige und oft aufwendige Tuning der Einstellungen für das Memory-mapped I/O ist damit überflüssig.
Um insbesondere die Schreibgeschwindigkeit unter hoher Belastung zu verbessern, wurde die Koordination von Transaktions-Commits zwischen dem Graphen, Lucene und dem Transaktions-Log wesentlich verbessert. Des Weiteren gab es eine Optimierung beim Schreiben von Transaktionsdaten (Flush) auf Disk für eine große Anzahl konkurrierender Schreib-Threads. Insbesondere Anwendungen mit vielen kleinen Transaktionen profitieren von einem Zuwachs der Schreibgeschwindigkeit bis zum Faktor 100 und darüber hinaus. Außerdem wurde in Version 2.2 der sogenannte Superfast Batch Loader
integriert, mit dem man die Datenbank mit einer Rate von 1 Mio. Einträgen pro Sekunde von der Kommandozeile aus initial befüllen kann.
Die Engine der Abfragesprache Cypher wurde ebenfalls verbessert: Zum ersten Mal kommt der sogenannte Cost-Based Optimizer (Codename Ronja) zum Einsatz, der anhand statistischer Daten über die realen Datenbankinhalte die Abfrageplanung (Query Planner) automatisch optimiert. Diese internen Abfragewege sowie die Laufzeiten der Queries können über die Schlüsselwörter EXPLAIN und PROFILE wiedergegeben werden. Zahlreiche kleine Verbesserungen des Neo4j Browsers, zum Beispiel das Unterbrechen von zu lang laufenden Abfragen oder die Unterstützung der neu im Server eingeführten Authentifizierung, runden das Release ab.
Grund für die rasante Entwicklung von