UVOD
Baze podataka u suvremenom razvoju aplikacija predstavljaju jednu od najvažnijih komponenti. Brzi razvoj web i mobilnih tehnologija te integracija kompleksnih sustava poput platformi za elektroničke trgovine, sustava Interneta stvari te velikih korporacijskih sustava natjerale su na ubrzani razvoj baza podataka. Više se ne možemo oslanjati na pretpostavku da će struktura podataka ostati nepromijenjena. Moderni sustavi, za razliku od tradicionalnih informacijskih sustava, zahtijevaju obradu podataka čija se struktura kontinuirano mijenja u stvarnom vremenu. Tradicionalni pristup bazama podataka zahtijeva jasnu izolaciju između programa i podataka kroz fiksirane strukture, no moderni sustavi zahtijevaju puno veću fleksibilnost kako bi se podaci prilagodili aplikaciji, a ne aplikacija podacima. [1, elmasri, poglavlje Characteristics of the Database Approach]
Jedan od pristupa koji pokušava riješiti problem fleksibilnosti je EAV (Entity – Attribute – Value) model. EAV model je poseban po tome što atribute pohranjuje u redove umjesto stupce. Ova struktura omogućuje visok stupanj fleksibilnosti tako što se prilagođava entitetima sa širokim rasponom atributa koji možda nisu poznati u vrijeme dizajna. EAV model se najčešće koristi u scenarijima u kojima je broj atributa velik i promjenjiv, kao što su sustavi zdravstvene zaštite i katalozi proizvoda.
Osim EAV modela, značajnu popularnost posljednjih godina dobivaju i graf baze podataka. Za razliku od relacijskih baza koje podatke organiziraju u tablice, graf baze podataka koriste čvorove i veze između njih. Takav pristup prikladan je za aplikacije u kojima su odnosi između entiteta važni, primjerice u društvenim mrežama. Graf baze podataka drže odnose između podataka kao prioritet. Upitivanje odnosa je brzo jer su oni stalno pohranjeni u bazi podataka. Odnosi se mogu intuitivno vizualizirati korištenjem graf baza podataka, što ih čini korisnima za snažno međusobno povezane podatke. [2, Yoon, Byoung-Ha; Kim, Seon-Kyu; Kim, Seon-Young (March 2017). "Use of Graph Database for the Integration of Heterogeneous Biological Data"]