Д.Р. Никольский1
1 ВГТУ (г. Воронеж, Россия)

1 nikolsky.dan@bk.ru

Постановка проблемы. Графовые системы управления базами данных (СУБД) получили достаточно широкое распространение, однако в случае больших баз данных с тысячами разных типов объектов и связей при использовании графовых СУБД возникают сложности. Метаграфовые модели, позволяющие использовать несколько уровней вложенности при построении больших, сложных по структуре графов, в этом плане представляют собой перспективный подход. Наибольшей общностью обладают аннотированные метаграфы. Для реализации метаграфовой модели данных необходима разработка специализированной метаграфовой СУБД.

Цель. Построить модель данных на основе аннотированного метаграфа (определить набор необходимых операций и критериев целостности данных) для использования в СУБД в различных приложениях и аналитических сценариях.

Результаты. Проведен обзор моделей данных существующих графовых СУБД. Сформулирована модель данных для метаграфовой СУБД. Определены операции над данными в этой модели и критерии целостности данных.

Практическая значимость. Полученные результаты формируют базис для разработки и внедрения метаграфовой СУБД широкого назначения, реализующей метаграфовую модель данных и не обладающей недостатками предшествующих графовых СУБД. Такая СУБД может использоваться в более широком спектре проектов по сравнению с традиционными графовыми СУБД.

Никольский Д.Р. Формальное определение модели данных метаграфовой СУБД // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2026. Т. 28. № 1. С. 74–79. DOI: https://doi.org/10.18127/j19998554-202601-08

1. Никольский Д.Р., Барабанов В.Ф., Гребенникова Н.И. и др. Анализ графовых систем управления базами данных // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2023. Т. 19. № 6. С. 13–20.
2. Никольский Д.Р., Барабанов В.Ф., Сафронов В.В. и др. Архитектура СУБД, использующей метаграфовую модель данных // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2024. Т. 20. № 2. С.29–34.
3. Chernenkiy V.M., Gapanyuk Y.E., Kaganov Y.T. et al. Storing metagraph model in relational, document-oriented, and graph databases // Selected Papers of the XX International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. 2018. V. 2277. P. 82–89.
4. Chernenkiy V.M., Gapanyuk Y.E., Revunkov G.I. et al. The principles and the conceptual architecture of the metagraph storage system // Communications in Computer and Information Science. 2019. V. 1003. P. 73–87.
5. Sukhobokov А.А., Trufanov V.А., Stolyarov Y.А. et al. Distributed metagraph DBMS based on blockchain technology // Natural and Technical Sciences. 2021. V. 7. P. 201–209.
6. Erokhin I.A., Grunin N.S., Molchanov A.V. et al. Method of storing metagraph data model in PostgreSQL DBMS // Proceedings of the All-Russian Scientific Conference «Artificial Intelligence in Management, Control, and Data Processing Systems». 2022. V. 1. P. 348–351.
7. Sukhobokov A.A., Gapanyuk Y.E., Vetoshkin A.A. et al. Universal data model as a way to build multi-paradigm data lakes // 9th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA). IEEE. 2024. P. 203–211.
8. Codd E.F. Data models in database management // Proceedings of the 1980 Workshop on Data Abstraction, Databases and Conceptual Modeling. 1980. V. 11. № 2. P. 112–114.
9. Angles R. A comparison of current graph database models // IEEE 28th International Conference on Data Engineering Workshops. 2012. P. 171–177.
10. Ghrab A., Romero O., Skhiri S. et al. GRAD: On graph database modeling // arXiv preprint. 2016. arXiv:1602.00503.
11. Angles R., Hogan A., Lassila O. et al. Multilayer graphs: a unified data model for graph databases // Proceedings of the 5th ACM SIGMOD Joint International Workshop on Graph Data Management Experiences & Systems (GRADES) and Network Data Analytics (NDA). 2022. P. 1–6.
12. Basu A., Blanning R.W. Metagraphs and their applications. NY: Springer New York. 2007.
13. Черненький В.М., Гапанюк Ю.Е., Ревунков Г.И. и др. Метаграфовый подход для описания гибридных интеллектуальных информационных систем // Прикладная информатика. 2017. Т. 12. № 3 (69). С. 57–79.
14. Chernenkiy V.M., Gapanyuk Y.E., Revunkov G.I. et al. Using metagraph approach for complex domains description // Collection of Scientific Papers of the XIX International Conference «Data analytics and management in data intensive domains». 2017. P. 420–427.