O que é um banco de dados gráfico? Um guia para iniciantes

Se você já assistiu a um filme sobre crimes reais, já conhece o poder de ligar os pontos entre os relacionamentos. Há sempre uma cena em que vemos uma parede com os principais suspeitos e vários artigos de jornal que os relacionam.

Imagine pegar esse quadro e adicionar um mecanismo matemático a ele para que possa consultar rapidamente os vários relacionamentos. Essa é a essência de um banco de dados gráfico.

Neste artigo, abordaremos os seguintes tópicos:

• O que é um banco de dados de gráficos?
• Bancos de dados de gráficos versus bancos de dados de dados de gráficos. Bancos de dados relacionais
• Os componentes de um banco de dados de gráficos
• Casos de uso de bancos de dados gráficos

O que é um banco de dados gráfico?

Um banco de dados de gráficos é uma plataforma especializada e de finalidade única usada para criar e manipular dados de natureza associativa e contextual. O gráfico em si contém nós, bordas e propriedades que se unem para permitir que os usuários representem e armazenem dados de uma forma que os bancos de dados relacionais não estão equipados para fazer.

O principal conceito de um sistema de banco de dados de gráficos é um relacionamento. Os relacionamentos são definidos como cidadãos de primeira classe - isso significa que tudo o que você pode fazer com todos os outros elementos pode ser feito com um relacionamento. Os dados são relacionados em um gráfico para armazenar uma coleção de nós e bordas, em que as bordas representam o relacionamento entre os nós.

Os relacionamentos permitem que os dados do sistema sejam vinculados diretamente. A consulta de relacionamentos em um banco de dados de gráficos é rápida, pois eles são armazenados de uma forma que não muda. Você também pode visualizá-los, o que os torna excelentes para obter insights sobre dados altamente interconectados.

Uma representação de relacionamentos em um banco de dados de gráficos de redes sociais

Banco de dados gráfico versus banco de dados relacional: Semelhanças e diferenças

Talvez você ainda esteja se perguntando como um banco de dados gráfico difere de um banco de dados relacional. Ambos armazenam informações e são usados para representar relacionamentos entre dados, mas a forma como cada um deles atinge esse objetivo é diferente.

Dividiremos as diferenças entre eles em cinco categorias:

• Modelo de dados
• Operação
• Escalabilidade
• Desempenho
• Facilidade de uso
• Aplicativo

Vamos nos aprofundar em como eles diferem.

Modelo de dados

Os bancos de dados relacionais usam tabelas de dados para estruturar as informações em linhas e colunas. Cada coluna define um atributo específico da entidade de dados, enquanto as linhas representam um registro de dados individual. Como as tabelas de dados têm um esquema fixo, os usuários devem definir as relações entre diferentes tabelas usando chaves primárias e estrangeiras.

Por outro lado, um banco de dados de gráfico estrutura os dados usando uma estrutura de gráfico em que nós, bordas e propriedades são usados para representar os dados. Ou seja, os nós definem os objetos, as bordas ilustram os relacionamentos entre os nós e as propriedades descrevem os atributos dos nós e das bordas. Mais sobre isso mais adiante.

Operações

Os bancos de dados relacionais aproveitam o poder do SQL para manipular dados. O SQL permite que os desenvolvedores realizem várias consultas e manipulem com eficiência dados estruturados com relações bem definidas entre tabelas. Ele se destaca principalmente na filtragem, agregação e união de dados em várias tabelas.

Os bancos de dados de gráficos usam algoritmos transversais para consultar o modelo de dados de gráficos. Os algoritmos de travessia podem ser do tipo depth-first ou breadth-first, o que ajuda a descobrir e recuperar dados conectados rapidamente.

Escalabilidade

Embora seja possível dimensionar um banco de dados de relações horizontalmente (ou seja, usando sharding), isso aumenta significativamente a complexidade do armazenamento de dados e pode gerar outros problemas, como consistência. A maneira recomendada de dimensionar um banco de dados relacional é verticalmente. O dimensionamento vertical é quando o hardware é atualizado (por exemplo, CPU, armazenamento, memória etc.) para aumentar a carga de trabalho que um servidor pode suportar.

Por outro lado, os bancos de dados gráficos fazem um ótimo trabalho de escalonamento horizontal. Eles conseguem essa façanha usando o particionamento, que é uma técnica que divide os objetos de banco de dados armazenados em partes separadas em servidores diferentes. Essas partições permitem que muitos servidores processem consultas de gráficos em paralelo.

Desempenho

Em geral, os bancos de dados de grafos usam adjacência sem índice. Isso significa que cada nó faz referência direta aos seus nós vizinhos. Assim, o acesso a relacionamentos e dados relacionados consiste simplesmente na pesquisa de pontos de memória. Isso significa, basicamente, que ele é rápido.

Os bancos de dados relacionais devem realizar varreduras em diferentes tabelas para identificar relacionamentos entre entidades. Por exemplo, se você quisesse unir várias tabelas, o sistema de banco de dados teria que examinar todos os dados para encontrar os relacionamentos. Isso significa que, à medida que os dados aumentam, o desempenho diminui.

Facilidade de uso

Os relacionamentos são fundamentais para os bancos de dados gráficos. Isso faz com que seja extremamente fácil trabalhar com eles ao usar dados conectados, especialmente ao realizar consultas multihop - consultas para executar caminhos transversais com vários relacionamentos. Em um banco de dados relacional, isso deve ser feito com SQL. Escrever uma consulta multihop em SQL não é algo natural. Elas podem se tornar bastante complexas e facilmente levar a consultas em massa que são difíceis de ler e manter.

Aplicativo

O foco nas relações torna os bancos de dados de gráficos adequados para tarefas que frequentemente observam mudanças e adaptações dinâmicas. Essas tarefas incluem pesquisa semântica e mecanismos de recomendação. Por outro lado, a rigidez dos bancos de dados relacionais os torna ideais para dados estruturados, primeiramente em tabelas. Exemplos de tais dados incluem dados de clientes e transações.

Componentes principais dos bancos de dados gráficos

Como dito anteriormente, os bancos de dados de gráficos permitem que os usuários representem os dados como um gráfico. Os três componentes vitais usados para modelar dados nesse formato são nós, bordas e propriedades.

Nós

Os objetos ou instâncias são representados por meio de um nó. Conceitualmente, os nós são o equivalente a uma linha em um banco de dados relacional e atuam como um vértice em um gráfico. O agrupamento de um nó é feito simplesmente aplicando um rótulo a cada membro.

Bordas

Outro nome para as bordas em um gráfico é relações. Os relacionamentos sempre consistem em um nó inicial, um nó final, um tipo e uma direção. Eles formam os padrões de dados descrevendo relacionamentos pai-filho, ações, propriedade e coisas do gênero.

Propriedades

Em poucas palavras, as propriedades são as informações associadas aos nós.

Exemplos de bancos de dados de gráficos

Vamos dar uma olhada em alguns dos bancos de dados de gráficos mais populares disponíveis para uso atualmente, ajudando-nos a entender quais são seus principais recursos.

Alguns bancos de dados de gráficos populares

Neo4j

O Neo4j é um dos principais bancos de dados de gráficos do mundo e permite que os usuários descubram padrões e insights de forma profunda, fácil e rápida em bilhões de conexões de dados. O Neo4j é um banco de dados de código aberto NoSQL altamente escalável desenvolvido com Java. Confira nosso curso de conceitos de NoSQL para saber mais.

Os principais recursos incluem:

• Modelo de dados do gráfico de propriedades
• Permite uma modelagem de dados intuitiva e flexível, facilitando a navegação em relacionamentos de dados complexos.
• Processamento e armazenamento de gráficos nativos
• Otimiza a recuperação de dados e as passagens de gráficos, garantindo um tratamento rápido e eficiente de grandes conjuntos de dados e consultas complexas.
• Transações compatíveis com atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade (ACID)
• Garante um processamento de dados confiável, mantendo a precisão e a confiabilidade dos dados em todas as transações.
• Linguagem de consulta de gráficos Cypher
• Fornece um método avançado e fácil de usar para consultar dados de gráficos, simplificando a extração de percepções significativas de dados interconectados.
• API nativa de alto desempenho
• Garante uma interação eficiente com o banco de dados, essencial para aplicativos que exigem interações de baixa latência e alto rendimento com o banco de dados.
• Cliente Cypher
• Facilita a execução perfeita de consultas Cypher a partir de aplicativos, aprimorando as experiências dinâmicas e interativas do usuário.
• Drivers de linguagem para várias linguagens de programação
• Oferece flexibilidade no desenvolvimento, fornecendo drivers para várias linguagens de programação, incluindo C#, Go, Java, JavaScript e Python, garantindo fácil integração em diversas pilhas de tecnologia.

Amazon Neptune

Os aplicativos que trabalham com dados densamente conectados podem ser desenvolvidos e executados com rapidez e facilidade usando o Amazon Neptune, um serviço de banco de dados de gráficos rápido, confiável e totalmente gerenciado. Um mecanismo de banco de dados de gráficos de alto desempenho, criado especificamente para esse fim, serve como base do Neptune. Esse mecanismo foi projetado para consultar o gráfico com latência de milissegundos e manter bilhões de relacionamentos.

Os principais recursos incluem:

• Suporte para APIs de gráficos abertos
• Facilita a compatibilidade e a flexibilidade ao oferecer suporte a várias APIs de gráficos abertos, como Gremlin e openCypher para gráficos de propriedades e SPARQL para gráficos RDF, permitindo que os desenvolvedores interajam com o banco de dados usando linguagens de consulta conhecidas.
• Alta segurança
• Garante a proteção dos dados e a conformidade regulamentar implementando recursos de segurança robustos, protegendo os dados e mantendo a integridade e a confidencialidade das informações armazenadas no banco de dados.
• Gerenciamento completo
• Simplifica a experiência do usuário gerenciando as tarefas do banco de dados, como provisionamento de hardware, aplicação de patches de software, instalação e configuração, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na criação de aplicativos em vez de gerenciar as operações do banco de dados.
• Backups automatizados
• Aumenta a durabilidade dos dados e auxilia na recuperação de desastres, manipulando automaticamente os processos de backup, garantindo que os dados sejam protegidos contra perda acidental e possam ser restaurados quando necessário.

Outros bancos de dados gráficos

Duas outras opções populares são o ArangoDB e o OrientDB.

O ArangoDB é um sistema de banco de dados gráfico NoSQL gratuito e de código aberto. Ele é compatível com três modelos de dados (gráficos, documentos JSON e chave/valor), o que significa que é multimodelo, com um único núcleo de banco de dados e uma linguagem de consulta unificada, a ArangoDB Query Language (AQL). A ferramenta é predominantemente uma linguagem de consulta e permite a combinação de vários padrões de acesso a dados em uma única consulta.

O OrientDB é um sistema de gerenciamento de banco de dados NoSQL de código aberto escrito em Java. Semelhante ao ArangoDB, o OrientDB também é um banco de dados multimodelo compatível com gráficos, documentos JSON, chave/valor e modelos de objetos; no entanto, os relacionamentos são gerenciados como nos bancos de dados de gráficos (ou seja, conexões diretas entre registros). A ferramenta tem um sistema robusto de perfil de segurança com base em usuários e funções e suporta consultas com o Gremlin, juntamente com o SQL estendido para a passagem do gráfico.

Nosso guia sobre bancos de dados NoSQL explora mais razões pelas quais eles são tão úteis para a ciência de dados.

Casos de uso de bancos de dados de gráficos

Redes sociais

As redes de mídia social são naturalmente representadas com o modelo de dados de gráfico. O uso de um banco de dados de gráficos simplifica o processo de captura de relacionamentos, pois os dados não precisam ser convertidos de um gráfico para uma tabela e vice-versa. O modelo de dados de gráfico pode ser usado diretamente para representar coisas como usuários e seus relacionamentos.

Mecanismos de recomendação

As relações entre categorias de informações, como amigos em uma rede, interesse do cliente e histórico de compras, podem ser armazenadas em um banco de dados de gráficos. As recomendações de produtos podem então ser feitas a um usuário com base nos produtos comprados por outros usuários com interesses ou históricos de compra semelhantes. No cenário de amigos em uma rede, talvez seja possível usar o banco de dados de gráficos para descobrir usuários com amigos em comum que ainda não estejam conectados e recomendá-los uns aos outros.

Detecção de fraudes

Os bancos de dados gráficos podem ser usados para armazenar relacionamentos entre transações, pessoas e outras informações relevantes para permitir que os usuários encontrem padrões comuns e criem aplicativos capazes de detectar atividades fraudulentas. Por exemplo, ele pode ser usado para descobrir facilmente padrões de relacionamento indicativos de fraude, como vários indivíduos associados a um único endereço de e-mail ou várias pessoas que compartilham o mesmo endereço IP, mas residem em endereços físicos diferentes.

Conclusão

Neste guia, você aprendeu que os bancos de dados gráficos são plataformas especializadas e de finalidade única usadas para criar e manipular dados de natureza associativa e contextual. Você também aprendeu que, apesar da obrigação óbvia de armazenar dados e representar relacionamentos, os bancos de dados relacionais e gráficos são bastante diferentes na forma como atingem seus objetivos. Por exemplo, os bancos de dados relacionais usam SQL para suas operações, enquanto os bancos de dados de grafos usam algoritmos de passagem, o que os torna muito mais rápidos, mesmo para grandes conjuntos de dados, e mais adequados para dados com muita interconexão.

Saiba mais sobre bancos de dados com estes recursos:

• Curso de introdução a bancos de dados relacionais em SQL
• Curso de introdução ao MongoDB
• Curso Conceitos de NoSQL
• Bancos de dados NoSQL: O que todo cientista de dados precisa saber blog