Graph‐based database engines have been developed by different researchers and companies. Many optimization methods have been integrated within these engines to enable fast and efficient data processing. However, many small‐ and medium‐size organizations have not changed their database infrastructures and still rely on a relational management modeling approach. This limits their service performance, especially in today's large‐scale data processing requirements. Transformation to the use of graph‐based modeling and design is not a straightforward process. In order to make a successful transformation, correct process semantics as well as the design of vertices, edges, labels, and process relations are required. The goal of this article is to help small‐ and medium‐size organizations make this transformation successful in order to satisfy customers' expectations and meet the requirements of data‐intensive applications. The proposed graph‐based modeling approach uses a graph structure for semantic queries and applies software engineering design principles. Moreover, it provides a case study with many data transactions. The system outperformed relational database management systems by an order of magnitude. Scalability of the system is examined and compared with the regular relational‐based modeling. In addition, a load balancing solution is used to achieve high scalability.

中文翻译：

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GDBApex：基于图的系统，可实现企业基础架构的高效转换

基于图的数据库引擎是由不同的研究人员和公司开发的。这些引擎中集成了许多优化方法，以实现快速高效的数据处理。但是，许多中小型组织并未更改其数据库基础结构，仍然依赖于关系管理建模方法。这限制了它们的服务性能，尤其是在当今的大规模数据处理需求中。转变为使用基于图的建模和设计并不是一个简单的过程。为了成功进行转换，需要正确的过程语义以及​​顶点，边，标签和过程关系的设计。本文的目的是帮助中小型组织成功实现这种转换，以满足客户的期望并满足数据密集型应用程序的需求。提出的基于图的建模方法将图结构用于语义查询，并应用软件工程设计原则。此外，它提供了一个包含许多数据事务的案例研究。该系统比关系数据库管理系统好一个数量级。检查系统的可伸缩性，并将其与基于常规关系的建模进行比较。此外，负载平衡解决方案用于实现高可伸缩性。提出的基于图的建模方法将图结构用于语义查询，并应用软件工程设计原则。此外，它提供了一个包含许多数据事务的案例研究。该系统比关系数据库管理系统好一个数量级。检查系统的可伸缩性，并将其与基于常规关系的建模进行比较。此外，负载平衡解决方案用于实现高可伸缩性。提出的基于图的建模方法将图结构用于语义查询，并应用软件工程设计原则。此外，它提供了一个包含许多数据事务的案例研究。该系统比关系数据库管理系统好一个数量级。检查系统的可伸缩性，并将其与基于常规关系的建模进行比较。此外，负载平衡解决方案用于实现高可伸缩性。