Hodnocení:
Kniha je vysoce hodnocena pro svůj dobře napsaný obsah, praktičnost a srozumitelná vysvětlení, takže je vhodná pro začátečníky i pro ty, kteří se s grafovými databázemi seznámili. Byla však kritizována za to, že je příliš specifická pro jednotlivé dodavatele, opakuje se a postrádá barevná schémata.
Klady:⬤ Dobře napsaná a srozumitelná
⬤ skvělá pro začátečníky
⬤ poskytuje praktické příklady a dobrou kombinaci teorie
⬤ užitečná pro pochopení grafového dotazování
⬤ obsahuje příklady z reálného života a hlubší ponory do konceptů grafových databází
⬤ doporučená pro ty, kteří pracují s grafovými databázemi.
⬤ Příliš specifické pro jednotlivé dodavatele, zejména pokud jde o DataStax a Gremlin
⬤ někteří ji považují za opakující se
⬤ zahrnutí zbytečných ekvivalentů SQL
⬤ diagramy tištěné černobíle mohou bránit pochopení
⬤ pro některé části může vyžadovat středně pokročilé znalosti
⬤ stížnosti na příliš specifické příklady.
(na základě 18 hodnocení čtenářů)
The Practitioner's Guide to Graph Data: Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems
Grafická data zmenšují rozdíl mezi tím, jak lidé a počítače vidí svět. Zatímco počítače se spoléhají na statické řádky a sloupce dat, lidé se orientují a uvažují o životě prostřednictvím vztahů. Tento praktický průvodce ukazuje, jak grafická data tyto dva přístupy spojují. Díky práci s koncepty z teorie grafů, databázových schémat, distribuovaných systémů a analýzy dat dospějete k jedinečnému průsečíku známému jako grafové myšlení.
Autoři Denise Koessler Gosnell a Matthias Broecheler ukazují datovým inženýrům, datovým vědcům a datovým analytikům, jak řešit složité problémy pomocí grafových databází. Prozkoumáte šablony pro budování pomocí grafové technologie spolu s příklady, které ukazují, jak týmy přemýšlejí o grafových datech v rámci aplikace.
⬤ Sestavte příklad architektury aplikace s relačními a grafovými technologiemi.
⬤ Použijete grafovou technologii k sestavení aplikace Customer 360, což je v současnosti nejoblíbenější vzor grafových dat.
⬤ Ponořte se do hierarchických dat a řešte problémy s novým paradigmatem, které vyplývá z práce s grafovými daty.
⬤ Najděte cesty v grafových datech a zjistěte, proč vás důvěra v různé cesty motivuje a informuje o vašich preferencích.
⬤ Využijte kolaborativní filtrování k návrhu doporučovacího systému inspirovaného Netflixem.
© Book1 Group - všechna práva vyhrazena.
Obsah těchto stránek nesmí být kopírován ani použit, a to ani částečně ani úplně, bez písemného svolení vlastníka.
Poslední úprava: 2024.11.08 20:25 (GMT)