Vizualizace rozsáhlých grafových dat na webu

Abstract

Grafové databáze poskytují způsob uložení dat, který se zásadně liší od relačního modelu. Cílem této práce je poté vizualizovat tyto data a stanovit maximální objem, který jsou webové prohlížeče schopny najednou zpracovat. K tomuto účelu byla naimplementována interaktivní webová aplikace. Pro uložení dat je využit model RDF (Resource Description Framework). Ten reprezentuje data formou trojic se strukturou subjekt - predikát - objekt. Komunikace s touto databází, která běží na serveru je realizována pomocí REST API, samotný klient je poté implementován v jazyce JavaScript, kde vizualizaci zajišťuje HTML prvek canvas. Tu je možné provést pomocí třech speciálně navrhnutých metod: greedy, greedy-swap a force-directed. Výsledné hranice byly primárně zjištěny testováním časových náročností jednotlivých částí a silně závisejí na záměru uživatele. Limit byl stanoven na 150000 trojic v případě, kdy je nutné vykreslit maximální objem dat. Pokud je naopak cílem kvalita vizualizace a plynulost aplikace, tak se limit pohybuje v řádech tisíců.

Graph databases provide a form of data storage that is fundamentally different from a relational model. The goal of this thesis is to visualize the data and determine the maximum volume that current web browsers are able to process at once. For this purpose, an interactive web application was implemented. Data are stored using the RDF (Resource Description Framework) model, which represents them as triples with a form of subject - predicate - object. Communication between this database, which runs on server and client is realized via REST API. The client itself is then implemented in JavaScript. Visualization is performed by using the HTML element canvas and can be done in different ways by applying three specially designed methods: greedy, greedy-swap and force-directed. The resulting boundaries were determined primarily by measuring time complexities of different parts and were heavily influenced by user's goals. If it is necessary to visualize as much data as possible, then 150000 triples were set to be the limiting volume. On the other hand, if the goal is maximum quality and application smoothness, then the limit doesn't exceed a few thousand.