Las bases de datos de gráficos almacenan datos densos altamente conectados y procesan consultas de manera eficiente. Pero, ¿sabe cuándo usar qué base de datos de gráficos? Lea para aprender más.
“Los datos son el nuevo petróleo”. El crecimiento de cualquier organización se basa en cómo almacenan y usan los datos de manera efectiva. Cada día se generan 2,5 quintillones de bytes de datos. Por lo tanto, necesitamos almacenes y sistemas tolerantes a fallas donde los datos puedan almacenarse y administrarse de manera efectiva. Inicialmente, se utilizaron bases de datos relacionales.
Pero con el paso del tiempo, la cantidad y el tipo de datos cambiaron rápidamente. Por lo tanto, existía la necesidad de almacenar video, audio, imágenes, etc. Este fue el punto desencadenante para el desarrollo de bases de datos SQL, NoSQL, Hadoop, bases de datos de gráficos, etc. Cada una tiene sus propios casos de uso y trata con diferentes formatos de datos. Las bases de datos de gráficos se desarrollaron para simplificar las operaciones con los datos y para un almacenamiento eficaz.
Tabla de contenido
Bases de datos de grafos
Un gráfico es una estructura de datos representada en forma de nodos y aristas. Una base de datos es una colección de tablas que almacena datos y las relaciones entre los datos. Una base de datos de gráficos es una base de datos que almacena datos en nodos y las relaciones que existen dentro de los datos en forma de bordes. Las bases de datos de grafos ayudan a manejar consultas en tiempo real y a administrar relaciones de muchos a muchos entre entidades de manera efectiva.
Los modelos de datos gráficos populares incluyen gráficos de propiedades y gráficos RDF. Los análisis y las consultas se realizan principalmente mediante gráficos de propiedades. La integración de datos se realiza mediante gráficos RDF. La diferencia entre los gráficos de propiedad y RDF es que los gráficos RDF se representan en forma de ternas, es decir, sujeto, predicado y objeto.
Las bases de datos de gráficos almacenan datos en nodos y la relación entre los datos en forma de bordes entre los nodos. Los bordes del gráfico pueden ser dirigidos (unidireccionales) o no dirigidos (bidireccionales).
El procesamiento de consultas se realiza atravesando el gráfico. Los algoritmos de recorrido de gráficos que ayudan a encontrar la ruta de un nodo a otro, la distancia entre los nodos, encontrar patrones, bucles dentro del gráfico y la posibilidad de formación de grupos, etc., se utilizan para responder consultas de manera efectiva.
Aplicaciones de bases de datos de grafos
Las bases de datos de gráficos se utilizan en la detección de fraudes. Los nodos/entidades pueden ser nombres de personas, direcciones, fechas de nacimiento, etc., y algunas direcciones IP fraudulentas, números de dispositivos, etc. Cuando un nodo fraudulento interactúa con un nodo no fraudulento, se forman vínculos entre ellos y se marcan como sospechoso.
Los sitios web de redes sociales utilizan bases de datos gráficas para mostrar recomendaciones de las personas con las que nos gustaría conectarnos y el contenido que queremos ver. Lo hace con la ayuda de recorridos de gráficos en la base de datos.
El mapeo de red y la administración de infraestructura, los elementos de configuración, etc., también se almacenan y administran de manera efectiva mediante bases de datos de gráficos.
Base de datos gráfica frente a base de datos relacional
En una base de datos de gráficos, las tablas con filas y columnas se reemplazan con nodos y bordes. Las relaciones entre los datos se almacenan en los bordes de una base de datos de gráficos.
Una base de datos relacional almacena relaciones entre tablas usando claves foráneas y otras tablas. La extracción de datos o la consulta es fácil y no requiere uniones complejas en una base de datos de gráficos, pero no es el caso de las bases de datos relacionales.
Las bases de datos relacionales son más adecuadas para los casos de uso que involucran transacciones, mientras que las bases de datos de gráficos son adecuadas para aplicaciones con gran cantidad de datos y relaciones.
Las bases de datos gráficas admiten datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, mientras que las bases de datos relacionales deben tener un esquema fijo.
Las bases de datos de gráficos satisfacen los requisitos dinámicos, mientras que las bases de datos relacionales se utilizan generalmente para problemas conocidos y estáticos.
Bases de datos gráficas y relacionales
Veamos ahora las mejores soluciones de bases de datos de gráficos.
Cayley
Cayley es una base de datos de gráficos de código abierto desarrollada por Apache 2.0. Fue construido usando Go y funciona con datos vinculados. Cayley es la base de datos utilizada al construir la base libre y el gráfico de conocimiento de Google. Admite múltiples lenguajes de consulta como MQL y Javascript con un objeto gráfico basado en Gremlin.
Es fácil de usar, rápido y tiene un diseño modular. Puede integrarse e interactuar con varias tiendas de back-end como LevelDB, MongoDB y Bolt. Admite varias API de terceros escritas en varios idiomas como Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript y Clojure. Se puede implementar en Docker y Kubernetes. Las áreas clave en las que se utiliza Cayley son la tecnología de la información, los programas informáticos y los servicios financieros.
amazonas neptuno
Amazon Neptune es conocido por funcionar excepcionalmente bien en conjuntos de datos altamente conectados. Es confiable, seguro, totalmente administrado y admite API de gráficos abiertos. Puede almacenar miles de millones de relaciones y consultar datos con una latencia extremadamente baja de algunos milisegundos.
El modelo de datos del gráfico de Neptune consta de 4 posiciones, a saber, sujeto (S), predicado (P), objeto (O) y gráfico (G). Cada una de estas posiciones se utiliza para almacenar la posición del nodo de origen, el nodo de destino, la relación entre ellos y sus propiedades.
También utiliza un caché que acelera la ejecución de consultas de lectura. Los datos se almacenan en forma de clústeres de bases de datos. Cada clúster consta de una instancia de base de datos principal y réplicas de lectura de las instancias de base de datos. Neptune es muy seguro ya que utiliza la autenticación IAM, la certificación SSL y la supervisión de registros. También es fácil migrar datos de otras fuentes a Amazon Neptune. También garantiza la resiliencia mediante la creación de réplicas y copias de seguridad periódicas. Algunas empresas que utilizan Neptune incluyen Herren, Onedot, Juncture y Hi Platform.
neo4j
Neo4j es una base de datos de gráficos escalable, segura, bajo demanda y confiable. Neo4j fue construido usando Java, usando Cypher como lenguaje de consulta. Utiliza el protocolo Bolt y todas las transacciones se realizan a través de un punto final HTTP. Es mucho más rápido para responder consultas en comparación con otras bases de datos relacionales. No tiene la sobrecarga de combinaciones complejas y sus optimizaciones funcionan bien cuando el tamaño del conjunto de datos es grande y está muy conectado. Ofrece la ventaja del almacenamiento de gráficos junto con las propiedades ACID de una base de datos relacional.
Neo4j admite varios lenguajes como Java, .NET, Node.js, Ruby, Python, etc., con la ayuda de controladores. También se utiliza en flujos de trabajo de aprendizaje automático, análisis y ciencia de datos gráficos. Neo4j Aura DB es una base de datos de gráficos en la nube totalmente administrada y tolerante a fallas. Empresas como Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung, etc., utilizan Neo4j.
ArangoDB
ArangoDB es una base de datos multimodelo de código abierto. El enfoque multimodelo permite a los usuarios consultar los datos en cualquier lenguaje de consulta de su elección. Los nodos y bordes de ArangoDB son documentos JSON. Cada documento tiene una identificación única. Las relaciones entre dos nodos se indican en forma de bordes y se almacenan sus identificadores únicos. Su buen rendimiento se debe a la presencia de un índice hash.
Se mejoran los cruces, las uniones y las búsquedas en las bases de datos. Ayuda a diseñar, escalar y adaptarse a varias arquitecturas. Desempeña un papel importante en tareas complejas de ciencia de datos como la extracción de características y la búsqueda avanzada.
ArrangoDB puede ejecutarse en un entorno basado en la nube y es compatible con Mac OS, Linux y Windows. Los algoritmos de autenticación, enmascaramiento de datos y cifrado LDAP garantizan la seguridad de la base de datos. Se utiliza en la gestión de riesgos, IAM, detección de fraudes, infraestructura de red, motores de recomendación, etc. Accenture, Cisco, Dish y VMware son algunas organizaciones que utilizan ArangoDB.
DataStax
DataStax es una base de datos en la nube NoSQL como servicio construida en Apache Cassandra. Es altamente escalable y utiliza una arquitectura nativa de la nube. Es confiable y seguro. Cada documento almacenado en un DataStax tiene un índice que facilita la búsqueda y la recuperación rápida de datos. Los fragmentos se crean sobre los datos indexados. Se pueden utilizar varias fuentes de datos para crear aplicaciones con las herramientas de Datastax Enterprise, Kafka y Docker.
Los datos recopilados de las fuentes se envían a un ecosistema Hadoop y DataStax. Hadoop gestiona la seguridad, las operaciones, el acceso a los datos y la gestión interactuando con DataStax. Los datos se refinan utilizando las herramientas de desarrollo y operaciones de Datastax.
La información analizada luego se usa para análisis estadísticos, aplicaciones empresariales, informes, etc. Como está basado en la nube, los clientes pagan por lo que usan y el precio es razonable. Verizon, CapitalOne, TMobile y Overstock son algunas de las empresas que utilizan DataStax.
Oriente base de datos
OrientDB es una base de datos de gráficos que administra datos de manera efectiva y ayuda a crear representaciones visuales para mostrar datos. Es una base de datos de gráficos multimodelo y fue construida usando Java. Almacena datos en forma de pares clave-valor, documentos, modelos de objetos, etc. Consta de 3 componentes importantes: editor de gráficos, consulta de estudio y consola de línea de comandos.
Se utiliza un editor de gráficos para visualizar e interactuar con los datos. La interfaz de consulta de Studio se utiliza para ejecutar consultas y proporcionar resultados de forma inmediata en formato gráfico y tabular. La consola de línea de comandos se utiliza para consultar datos de OrientDB. Tiene una arquitectura distribuida con múltiples servidores que pueden realizar operaciones de lectura y escritura. Los servidores réplica se utilizan para realizar operaciones de lectura y consulta. Es compatible con la indexación y también es compatible con ACID. Algunas de las empresas que utilizan OrientDB son Comcast Corporation y Blackfriars Group.
Dgráfico
Dgraph es una base de datos de gráficos en la nube compatible con GraphQL. Fue construido usando Go. Minimiza las llamadas de red y reduce la latencia al maximizar el procesamiento de consultas simultáneas. La perfecta integración de Dgraph con GraphQL ayuda a desarrollar fácilmente las aplicaciones backend de GraphQL.
Una mutación GraphQL se pasa a través de una función Lambda que interactúa con la base de datos y una canalización de datos. Esto simplifica el procesamiento de consultas. Es escalable horizontalmente, lo que significa que la cantidad de recursos aumenta con el aumento de consultas y datos. Proporciona varias funciones como autorización basada en JWT, visualizador de datos, autenticación en la nube, copias de seguridad de datos, etc. Algunas organizaciones que usan Dgraph incluyen Intuit, Intel y Factset.
tigregrafo
Tigergraph es una base de datos de gráficos de propiedades desarrollada con C++. Es altamente escalable y realiza análisis avanzados en datos altamente conectados. Utiliza una estructura gráfica nativa para el almacenamiento de datos y un motor de procesamiento de gráficos para procesar datos. La base de datos se almacena en el disco y en la memoria y también utiliza una memoria caché de la CPU para una recuperación rápida. Utiliza la función Map Reduce para el procesamiento de datos en paralelo.
Es extremadamente rápido y escalable. Realiza cálculos paralelos y proporciona actualizaciones en tiempo real. Utiliza técnicas de compresión de datos y comprime los datos 10 veces. Divide los datos entre servidores automáticamente, ahorrando al usuario el tiempo y el esfuerzo necesarios para fragmentar los datos manualmente. Se utiliza para la detección de fraudes en los hogares, la gestión de la cadena de suministro y la mejora de la atención sanitaria. JPMorgan Chase, Intuit y United Health Group son algunas organizaciones que utilizan Tigergraph.
AllegroGraph
AllegroGraph utiliza tecnología de gráficos de conocimiento de eventos de entidad para realizar análisis y tomar decisiones sobre datos densos, complejos y altamente conectados. Los datos se almacenan en formato JSON y JSON-LD en los nodos del gráfico. Utiliza la arquitectura del protocolo REST. También se ocupa de conjuntos de datos extremadamente grandes fragmentando los datos en función de criterios específicos y distribuyéndolos entre múltiples repositorios de base de conocimientos.
Esto es posible gracias a la función FedShard de la base de datos AllegroGraph. La ejecución de consultas se lleva a cabo combinando las federaciones con repositorios de base de conocimiento. Admite tipos de esquema XML y utiliza índices triples. Almacena datos geoespaciales como latitudes y longitudes y datos temporales como fecha, marca de tiempo, etc. También es compatible con Windows, Mac y Linux. Se utiliza en la detección de fraudes, asistencia sanitaria, identificación de entidades, predicción de riesgos, etc.
Perro estrella
Stardog es una base de datos de gráficos que realiza la virtualización de datos de gráficos y vincula datos de almacenes de datos y lagos de datos sin copiar físicamente los datos en una nueva ubicación de almacenamiento. Stardog se basa en estándares abiertos RDF. Admite datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Este tipo de materialización realizada por Stardog ofrece flexibilidad. Es la única base de datos de gráficos que combina gráficos de conocimiento y virtualización.
Stardog utiliza un motor de inferencia impulsado por IA para procesar y proporcionar resultados de consulta de manera eficiente. Es una base de datos de gráficos compatible con ACID. Se admiten lecturas y escrituras simultáneas. Maneja consultas complejas con facilidad debido a la arquitectura «de última generación». Se utiliza en la gestión de activos de TI, la gestión y el análisis de datos y proporciona alta disponibilidad. Algunas empresas que utilizan Stardog son Cisco, eBay, NASA y Finra.
Ultimas palabras
Las bases de datos de gráficos ayudan a consultar relaciones de muchos a muchos fácilmente y almacenar datos de manera efectiva. Son escalables, seguros y se pueden integrar con muchas herramientas, API e idiomas de terceros. En los últimos años, se han integrado con la nube y ofrecen el mejor rendimiento.
Simplifican las uniones complejas en consultas simples, lo que las convierte en una tarea fácil para los desarrolladores. Las tareas de uso intensivo de datos como IoT y Big Data también son bases de datos de gráficos. Estos seguirán evolucionando y seguramente se expandirán a otros casos de uso en el futuro.