Apa Itu Basis Data Graf? Panduan untuk Pemula

Apa Itu Basis Data Graf?

Basis data graf adalah platform khusus, berfokus tunggal, yang digunakan untuk membuat dan memanipulasi data yang bersifat asosiatif dan kontekstual. Graf itu sendiri berisi node, edge, dan properti yang berpadu untuk memungkinkan pengguna merepresentasikan dan menyimpan data dengan cara yang tidak dapat dilakukan oleh basis data relasional.

Konsep utama dari sistem basis data graf adalah relasi. Relasi didefinisikan sebagai warga kelas satu — ini berarti segala yang dapat Anda lakukan pada elemen lain dapat dilakukan pada relasi. Data dihubungkan bersama dalam sebuah graf untuk menyimpan kumpulan node dan edge, di mana edge merepresentasikan relasi antar node.

Relasi memungkinkan data di dalam sistem terhubung langsung. Query terhadap relasi dalam basis data graf cepat karena disimpan dengan cara yang tidak berubah. Anda juga dapat memvisualisasikannya, sehingga sangat baik untuk memperoleh wawasan dari data yang saling terhubung erat.

Representasi relasi dalam basis data graf jejaring sosial

Basis Data Graf vs Basis Data Relasional: Persamaan dan Perbedaan

Anda mungkin masih bertanya-tanya bagaimana basis data graf berbeda dari basis data relasional. Keduanya menyimpan informasi dan digunakan untuk merepresentasikan relasi antar data, namun cara masing-masing mencapai tujuan tersebut berbeda.

Kita akan membagi perbedaannya ke dalam lima kategori:

• Model data
• Operasi
• Skalabilitas
• Kinerja
• Kemudahan penggunaan
• Aplikasi

Mari telusuri lebih dalam bagaimana perbedaannya.

Model data

Basis data relasional menggunakan tabel data untuk menstrukturkan informasi ke dalam baris dan kolom. Setiap kolom mendefinisikan atribut tertentu dari entitas data, sementara baris merepresentasikan catatan data individual. Karena tabel data memiliki skema tetap, pengguna harus mendefinisikan relasi antar tabel yang berbeda menggunakan primary key dan foreign key.

Sebaliknya, basis data graf menstrukturkan data menggunakan struktur graf di mana node, edge, dan properti digunakan untuk merepresentasikan data. Node mendefinisikan objek, edge menggambarkan relasi antar node, dan properti menjelaskan atribut dari node dan edge. Lebih lanjut tentang ini di bawah.

Operasi

Basis data relasional memanfaatkan kekuatan SQL untuk memanipulasi data. SQL memungkinkan pengembang melakukan berbagai query dan efektif menangani data terstruktur dengan relasi yang terdefinisi baik antar tabel. SQL unggul dalam memfilter, mengagregasi, dan menggabungkan data lintas banyak tabel.

Basis data graf menggunakan algoritme traversal untuk melakukan query pada model data graf. Algoritme traversal bisa depth-first atau breadth-first, yang membantu menemukan dan mengambil data terhubung dengan cepat.

Skalabilitas

Meskipun memungkinkan untuk menskalakan basis data relasional secara horizontal (misalnya, menggunakan sharding), hal itu sangat meningkatkan kompleksitas penyimpanan data dan dapat menimbulkan masalah lain seperti konsistensi. Cara yang direkomendasikan untuk menskalakan basis data relasional adalah secara vertikal. Skalabilitas vertikal adalah ketika perangkat keras ditingkatkan (misalnya, CPU, penyimpanan, memori, dll.) untuk meningkatkan beban kerja yang dapat ditangani server.

Di sisi lain, basis data graf sangat baik dalam penskalaan horizontal. Mereka mencapai hal ini menggunakan partisi, yaitu teknik yang membagi objek basis data yang disimpan ke bagian-bagian terpisah pada server yang berbeda. Partisi-partisi ini kemudian memungkinkan banyak server memproses query graf secara paralel.

Kinerja

Basis data graf umumnya menggunakan index-free adjacency. Ini berarti setiap node merujuk langsung ke node tetangganya. Jadi, mengakses relasi dan data terkait cukup berupa pencarian titik memori. Ini pada dasarnya berarti cepat.

Basis data relasional harus melakukan pemindaian berbagai tabel untuk mengidentifikasi relasi antar entitas. Misalnya, jika Anda ingin melakukan join pada banyak tabel, sistem basis data harus memindai seluruh data untuk menemukan relasinya. Artinya, seiring data membesar, kinerja menurun.

Kemudahan penggunaan

Relasi adalah inti dari basis data graf. Ini membuatnya sangat mudah digunakan saat bekerja dengan data terhubung, terutama ketika melakukan multi-hop query — query untuk menelusuri jalur dengan banyak relasi. Dalam basis data relasional, ini harus dilakukan dengan SQL. Menulis multi-hop query dalam SQL tidaklah intuitif. Query dapat menjadi cukup kompleks dan mudah berubah menjadi query besar yang sulit dibaca dan dipelihara.

Aplikasi

Fokus pada relasi menjadikan basis data graf sangat cocok untuk tugas yang sering mengalami perubahan dan adaptasi dinamis. Tugas seperti pencarian semantik dan mesin rekomendasi termasuk di dalamnya. Sebaliknya, kekakuan basis data relasional menjadikannya ideal untuk data terstruktur yang tertata baik ke dalam tabel. Contohnya mencakup data pelanggan dan transaksi.

Komponen Inti Basis Data Graf

Seperti disebutkan sebelumnya, basis data graf memungkinkan pengguna merepresentasikan data sebagai graf. Tiga komponen penting yang digunakan untuk memodelkan data dalam format ini adalah node, edge, dan properti.

Node

Objek atau instans direpresentasikan menggunakan node. Secara konseptual, node setara dengan baris dalam basis data relasional dan bertindak sebagai verteks dalam graf. Pengelompokan node dilakukan dengan menerapkan label pada setiap anggotanya.

Edge

Nama lain untuk edge dalam graf adalah relasi. Relasi selalu terdiri dari node awal, node akhir, tipe, dan arah. Relasi membentuk pola data dengan menggambarkan hubungan induk-anak, tindakan, kepemilikan, dan sebagainya.

Properti

Sederhananya, properti adalah informasi yang terkait dengan node.

Contoh Basis Data Graf

Mari lihat beberapa basis data graf paling populer yang tersedia saat ini, sehingga kita dapat memahami fitur-fitur kuncinya.

Beberapa basis data graf populer

Neo4j

Neo4j adalah salah satu basis data graf terdepan di dunia yang memungkinkan pengguna menemukan pola dan wawasan secara mendalam, mudah, dan cepat di seluruh miliaran koneksi data. Neo4j merupakan basis data NoSQL open-source yang sangat skalabel dan dikembangkan menggunakan Java. Lihat kursus konsep NoSQL kami untuk mempelajari lebih lanjut.

Fitur utama meliputi:

• Model data graf properti
• Memungkinkan pemodelan data yang intuitif dan fleksibel, memudahkan navigasi melalui relasi data yang kompleks.
• Pemrosesan dan penyimpanan graf native
• Mengoptimalkan pengambilan data dan traversal graf, memastikan penanganan dataset besar dan query kompleks secara cepat dan efisien.
• Transaksi yang patuh ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)
• Menjamin pemrosesan data yang andal, menjaga akurasi dan kepercayaan data di seluruh transaksi.
• Bahasa query graf Cypher
• Menyediakan cara yang kuat namun ramah pengguna untuk melakukan query data graf, menyederhanakan ekstraksi wawasan bermakna dari data yang saling terhubung.
• API native berkinerja tinggi
• Memastikan interaksi yang efisien dengan basis data, penting untuk aplikasi yang memerlukan interaksi basis data berlatensi rendah dan throughput tinggi.
• Klien Cypher
• Memfasilitasi eksekusi query Cypher secara mulus dari aplikasi, meningkatkan pengalaman pengguna yang dinamis dan interaktif.
• Driver bahasa untuk berbagai bahasa pemrograman
• Menawarkan fleksibilitas pengembangan dengan menyediakan driver untuk berbagai bahasa pemrograman, termasuk C#, Go, Java, JavaScript, dan Python, memastikan integrasi mudah ke berbagai tumpukan teknologi.

Amazon Neptune

Aplikasi yang bekerja dengan data yang terhubung rapat dapat dengan cepat dan mudah dikembangkan serta dijalankan menggunakan Amazon Neptune, layanan basis data graf yang cepat, andal, dan sepenuhnya dikelola. Mesin basis data graf berkinerja tinggi yang dibuat khusus menjadi fondasi Neptune. Mesin ini dirancang untuk melakukan query graf dengan latensi milidetik sambil mempertahankan miliaran relasi.

Fitur utama meliputi:

• Dukungan untuk API graf terbuka
• Memfasilitasi kompatibilitas dan fleksibilitas dengan mendukung berbagai API graf terbuka seperti Gremlin dan openCypher untuk graf properti, serta SPARQL untuk graf RDF, memungkinkan pengembang berinteraksi dengan basis data menggunakan bahasa query yang familier.
• Keamanan tinggi
• Memastikan perlindungan data dan kepatuhan regulasi dengan menerapkan fitur keamanan yang kuat, menjaga integritas dan kerahasiaan informasi yang disimpan dalam basis data.
• Pengelolaan penuh
• Menyederhanakan pengalaman pengguna dengan mengelola tugas basis data seperti penyediaan perangkat keras, patch perangkat lunak, penyiapan, dan konfigurasi, sehingga pengembang dapat fokus membangun aplikasi alih-alih mengelola operasi basis data.
• Cadangan otomatis
• Meningkatkan daya tahan data dan membantu pemulihan bencana dengan menangani proses pencadangan secara otomatis, memastikan data terlindungi dari kehilangan tidak disengaja dan dapat dipulihkan saat diperlukan.

Basis Data Graf Lainnya

Dua opsi populer lainnya adalah ArangoDB dan OrientDB.

ArangoDB adalah sistem basis data graf NoSQL yang gratis dan open-source. Ia mendukung tiga model data (graf, dokumen JSON, dan key/value), yang berarti bersifat multi-model, dengan inti basis data tunggal dan bahasa query terpadu, ArangoDB Query Language (AQL). Alat ini pada dasarnya adalah bahasa query dan memungkinkan penggabungan berbagai pola akses data dalam satu query.

OrientDB adalah sistem manajemen basis data NoSQL open-source yang ditulis dalam Java. Mirip dengan ArangoDB, OrientDB juga merupakan basis data multi-model yang mendukung graf, dokumen JSON, key/value, dan model objek; namun, relasi dikelola seperti dalam basis data graf (yakni, koneksi langsung antar rekaman). Alat ini memiliki sistem pemprofilan keamanan yang kuat berbasis pengguna dan peran serta mendukung query dengan Gremlin bersama SQL yang diperluas untuk traversal graf.

Panduan kami tentang basis data NoSQL mengulas lebih banyak alasan mengapa basis data ini sangat berguna untuk data science.

Kasus Penggunaan Basis Data Graf

Jejaring Sosial

Jejaring media sosial secara alami direpresentasikan dengan model data graf. Memanfaatkan basis data graf menyederhanakan proses menangkap relasi karena data tidak perlu diubah dari graf menjadi tabel dan sebaliknya. Model data graf dapat langsung digunakan untuk merepresentasikan hal-hal seperti pengguna dan relasinya.

Mesin Rekomendasi

Relasi antar kategori informasi seperti teman dalam jaringan, minat pelanggan, dan riwayat pembelian dapat disimpan dalam basis data graf. Rekomendasi produk kemudian dapat diberikan kepada pengguna berdasarkan produk yang dibeli oleh pengguna lain dengan minat atau riwayat pembelian serupa. Dalam skenario teman dalam jaringan, Anda dapat menggunakan basis data graf untuk menemukan pengguna dengan teman bersama yang belum terhubung dan merekomendasikan mereka satu sama lain.

Deteksi Penipuan

Basis data graf dapat digunakan untuk menyimpan relasi antar transaksi, orang, dan informasi relevan lainnya untuk memungkinkan pengguna menemukan pola umum dan membangun aplikasi yang mampu mendeteksi aktivitas penipuan. Misalnya, dapat digunakan untuk dengan mudah menemukan pola relasi yang mengindikasikan penipuan, seperti banyak individu terkait dengan satu alamat email atau banyak orang berbagi alamat IP yang sama namun tinggal di alamat fisik yang berbeda.

Kesimpulan

Dalam panduan ini, Anda mempelajari bahwa basis data graf adalah platform khusus, berfokus tunggal, yang digunakan untuk membuat dan memanipulasi data yang bersifat asosiatif dan kontekstual. Anda juga mempelajari bahwa meskipun keduanya sama-sama menyimpan data dan merepresentasikan relasi, basis data relasional dan graf sangat berbeda dalam cara mereka mencapai tujuannya. Misalnya, basis data relasional menggunakan SQL untuk operasinya, sedangkan basis data graf menggunakan algoritme traversal, yang membuatnya jauh lebih cepat, bahkan untuk dataset besar, dan lebih cocok untuk data dengan tingkat keterhubungan tinggi.

Pelajari lebih lanjut tentang basis data dari sumber berikut:

• Kursus Introduction to Relational Databases in SQL
• Kursus Introduction to MongoDB
• Kursus NoSQL Concepts
• NoSQL Databases: What Every Data Scientist Needs To Know blog