¿Qué es una base de datos de grafos? Cómo analizar datos complejos

Las bases de datos gráficas añaden agilidad y escalabilidad a la forma en que las organizaciones trabajan con sus datos.

Almacenan datos como una red interconectada de objetos de datos y las relaciones que los conectan, lo que facilita la escalabilidad y modificación. Esto crea una forma eficiente de gestionar consultas complejas sobre objetos de datos y sus relaciones.

Las mejores bases de datos gráficas pueden recorrer y explorar rápidamente estas conexiones, lo que las hace adecuadas para redes sociales y motores de recomendación. Puedes añadir fácilmente nuevas relaciones y datos y dejar que la base de datos se adapte a las necesidades de tu negocio.

Exploremos las bases de datos gráficas en detalle y entendamos qué las hace ágiles.

Almacenan datos como una red de relaciones en lugar de en tablas rígidas como lo hacen las bases de datos relacionales.

Las bases de datos gráficas tienen nodos que almacenan objetos de datos. Los nodos pueden tener relaciones ilimitadas de diferentes tipos. Las relaciones están representadas por aristas. Tendrán un nodo de inicio, un nodo final, un tipo y una dirección.

Cada nodo en una base de datos gráfica tiene propiedades y atributos que lo describen. Estos gráficos también se conocen como gráficos de propiedades.

La estructura de las bases de datos gráficas facilita el descubrimiento de patrones ocultos y relaciones en datos interconectados.

¿Por qué son esenciales las bases de datos gráficas?

Con el creciente nivel de interconexión en los datos, las bases de datos relacionales tardan más en responder a las consultas, y el volumen de datos aumenta. Las bases de datos gráficas responden mucho más rápido. Ofrecen muchos beneficios, tales como:

Mejora del rendimiento

Cuando el volumen de datos aumenta, las conexiones entre ellos aumentan simultáneamente. Las bases de datos gráficas no fallan y funcionan de manera constante a pesar de la carga pesada de datos. Las bases de datos gráficas muestran una utilización superior de recursos y un rendimiento en el tiempo de respuesta de consultas.

Modelo escalable

Las bases de datos gráficas permiten a los arquitectos de datos mantenerse al día con la expansión del negocio. Puedes añadir o eliminar fácilmente nodos a la estructura de datos existente sin perturbar todo el modelo, reduciendo el estrés de crear modelos agotables con poco o ningún margen de modificación.

Integridad de los datos

Las bases de datos gráficas soportan transacciones ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad). Esto significa que las operaciones de datos son exitosas o no, evitando actualizaciones parciales que podrían llevar a la corrupción. También utilizan un mecanismo de bloqueo para prevenir actualizaciones simultáneas con acceso concurrente a los datos.

Algunas bases de datos gráficas tienen capacidades de versionado y auditoría que ayudan a mantener la integridad histórica de los datos.

Mejora de la conciencia del contexto

Las bases de datos gráficas reflejan las conexiones del mundo real entre objetos de datos. Facilitan la comprensión de las relaciones sin necesidad de un procesamiento complicado.

Puedes detectar fácilmente patrones ocultos y anomalías, lo que las convierte en activos valiosos para detectar fraudes y ofrecer recomendaciones más personalizadas.

Características de una base de datos gráfica

A continuación se presentan algunas cualidades que hacen que las bases de datos gráficas sean adecuadas para empresas que trabajan principalmente con datos interconectados.

• La falta de una estructura predefinida la hace flexible para representar relaciones de datos complejas, ayudando a estas bases de datos a adaptarse a modelos de datos avanzados. Esto la hace adecuada para entender y recorrer relaciones en redes sociales y sistemas de recomendación.
• Procesamiento gráfico nativo permite navegar rápidamente a través de conexiones de datos sin los costos adicionales de búsquedas de índices o estrategias de unión. Esta capacidad también se conoce como adyacencia libre de índices. Las bases de datos gráficas a menudo vienen con un lenguaje de consulta nativo. Por ejemplo, Cypher para Neo4j proporciona una sintaxis extensa para interactuar con datos gráficos.
• Recorrido de gráficos y coincidencia de patrones facilitan el análisis rápido de conexiones ocultas y la extracción de datos relevantes basados en criterios establecidos.

Base de datos gráfica vs. base de datos relacional

Las bases de datos gráficas y relacionales utilizan enfoques distintos de gestión de datos. Tienen sus fortalezas y aplicaciones. Las bases de datos gráficas tienen nodos y aristas, lo que facilita la gestión y consulta de datos altamente interconectados. La mayoría de estas bases de datos ofrecen un enfoque sin esquema, promoviendo su aplicación en estructuras de datos dinámicas.

Bases de datos relacionales organizan datos en tablas con filas y columnas que utilizan un esquema fijo. Son altamente eficientes para operaciones simples, pero podrías enfrentar desafíos al escalarlas cuando hay relaciones complejas entre objetos de datos.

Las bases de datos relacionales son adecuadas para aplicaciones comerciales tradicionales y procesamiento de transacciones.

Cómo funcionan las bases de datos gráficas

Las bases de datos gráficas aprovechan los modelos gráficos para representar relaciones de datos como nodos (vértices) y conexiones (aristas), permitiendo un análisis eficiente de datos complejos e interconectados. Permiten a los usuarios realizar consultas de recorrido, explorando caminos, distancias y patrones entre nodos para descubrir ideas como comunidades, influenciadores y anomalías.

A diferencia de las bases de datos tradicionales, las bases de datos gráficas almacenan explícitamente las relaciones, reduciendo la necesidad de uniones complejas y permitiendo un rendimiento de consulta en subsegundos incluso con conjuntos de datos masivos. Estas capacidades las hacen ideales para casos de uso como análisis de redes sociales, detección de fraudes y optimización de cadenas de suministro.

Los algoritmos gráficos mejoran aún más el poder de las bases de datos gráficas al analizar conexiones para revelar patrones y comportamientos. Por ejemplo, los algoritmos pueden medir la importancia de los nodos examinando las aristas entrantes o la significancia de los nodos vecinos.

También pueden identificar clústeres, caminos más cortos y anomalías, ofreciendo ideas más profundas sobre los datos. Al integrarse sin problemas con flujos de trabajo de aprendizaje automático, las bases de datos gráficas proporcionan una base robusta para descubrir nuevas relaciones y tendencias, vinculando fuentes de datos dispares y descubriendo conexiones ocultas a escala.

Tipos de bases de datos gráficas

Existen algunos tipos notables de bases de datos gráficas que los ingenieros utilizan al diseñar aplicaciones que dependen de las relaciones entre objetos de datos.

Bases de datos de gráficos de propiedades

Al igual que una base de datos gráfica, sus nodos son punteros que almacenan objetos de datos, y las aristas representan sus relaciones. Sin embargo, tanto los nodos como las aristas tienen propiedades asociadas con ellos. Estos son pares clave-valor que almacenan datos adicionales.

Por ejemplo, un nodo puede tener propiedades como nombre, edad o correo electrónico, mientras que la arista contiene la fecha de inicio de una amistad. Representa objetos de datos y sus relaciones en su totalidad, reflejando de cerca sus complejidades del mundo real.

Probablemente encuentres aplicaciones de bases de datos de gráficos de propiedades en casos de uso como redes sociales o detección de fraudes. Utiliza lenguajes de consulta como Cypher, Gremlin o lenguaje de consulta de gráficos (GQL).

Marco de descripción de recursos (RDF)

Las bases de datos RDF se especializan en manejar datos semánticos. Incluye una descripción de las relaciones entre diferentes puntos de datos. Es ideal para casos de uso donde la interoperabilidad de datos y el enlace son cruciales. Encontrarás bases de datos RDF en aplicaciones donde la consulta de datos depende de sus relaciones semánticas.

Representan datos con un sujeto, predicado y objeto, lo que las hace preferidas para consultar datos interconectados. Puedes consultar estas bases de datos utilizando el Protocolo SPARQL y el Lenguaje de Consulta RDF (SPARQL), pronunciado "sparkle", ya que permite consultas más sofisticadas de la semántica de los datos.

Bases de datos de hipergráficos

Las bases de datos de hipergráficos manejan relaciones complejas con más de dos entidades. Permite que una arista se conecte a múltiples nodos, lo que la convierte en una base de datos preferida en biología computacional o topología de redes donde las relaciones involucran múltiples entidades. Estas bases de datos son extensiones de las bases de datos gráficas típicas.

Casos de uso de las bases de datos gráficas

La base de datos gráfica implementa un modelo de datos flexible e intuitivo, enfatizando las relaciones entre entidades. Las hace adecuadas para diversas aplicaciones como:

• Redes sociales: Estas bases de datos ayudan a gestionar amigos y otras conexiones en aplicaciones de redes sociales, facilitando encontrar nuevos amigos y entender cómo están conectados con personas que conoces.
• Detección de fraudes: Los bancos e instituciones financieras detectan patrones inusuales que podrían sugerir fraude utilizando bases de datos gráficas. Analizan rápidamente transacciones entre cuentas para detectar actividad sospechosa, como registros de cuentas desde diferentes ubicaciones pero con la misma dirección IP.
• Gráficos de conocimiento: Los gráficos de conocimiento ayudan a los motores de búsqueda y asistentes digitales a organizar información para abordar eficazmente las consultas de los usuarios.
• Cadenas de suministro y logística: Estas bases de datos pueden determinar relaciones complejas en datos, ayudando a gestionar inventarios y optimizar rutas de cadenas de suministro.

Ventajas de las bases de datos gráficas

Las bases de datos gráficas ofrecen varios beneficios convincentes que las hacen una opción ideal para gestionar datos complejos e interconectados:

• Manejo eficiente de relaciones: Las bases de datos gráficas almacenan explícitamente las relaciones, permitiendo un recorrido y análisis rápidos sin necesidad de uniones complejas.
• Alto rendimiento para datos conectados: Realizan consultas complejas sobre datos conectados en subsegundos, lo que las hace ideales para aplicaciones a gran escala y en tiempo real.
• Modelado de datos flexible: Las bases de datos gráficas pueden adaptarse a estructuras de datos cambiantes, lo que las hace adecuadas para conjuntos de datos dinámicos y en evolución.
• Mejoras en los conocimientos con algoritmos gráficos: Los algoritmos integrados descubren patrones, comunidades y anomalías que son difíciles de detectar utilizando métodos tradicionales.

Limitaciones de las bases de datos gráficas

Aunque las bases de datos gráficas tienen ventajas significativas, también presentan ciertas limitaciones que pueden no hacerlas adecuadas para todos los casos de uso:

• Soporte limitado para consultas complejas: Aunque están optimizadas para consultas con muchas relaciones, las bases de datos gráficas pueden tener dificultades con agregaciones más complejas o procesamiento por lotes a gran escala.
• Curva de aprendizaje más pronunciada: Los desarrolladores pueden requerir conocimientos especializados para diseñar y consultar modelos de datos gráficos de manera efectiva, lo que hace que la adopción sea más desafiante.
• Desafíos de escalabilidad: Aunque las bases de datos gráficas funcionan bien con datos interconectados, pueden enfrentar dificultades al escalar horizontalmente a través de sistemas distribuidos.
• Ecosistema menos maduro: En comparación con las bases de datos relacionales, las bases de datos gráficas tienen un ecosistema más pequeño de herramientas, bibliotecas e integraciones, lo que puede limitar la flexibilidad en algunos casos de uso.

Las 5 mejores bases de datos gráficas

Muchas empresas utilizan bases de datos gráficas para extraer datos sin clasificarlos en relaciones específicas. Si planeas hacerlo, esta lista te ayudará a elegir una base de datos gráfica perfecta para tu negocio.

Para calificar para la inclusión en la lista de las mejores bases de datos gráficas, un producto debe:

• Ofrecer almacenamiento de datos
• Almacenar y representar datos en un esquema topográfico
• Permitir a los usuarios utilizar un lenguaje de consulta para recuperar datos

*Estas son las principales bases de datos gráficas del Informe Grid® de G2 del otoño de 2024. Algunas reseñas pueden haber sido editadas para mayor claridad.

1. Neo4j Graph Database

Las empresas confían en Neo4j Graph Database por su velocidad, seguridad y escalabilidad para soportar cargas de trabajo transaccionales y analíticas. Tienes la opción de elegir entre múltiples opciones en la nube, como autogestionado, híbrido, multicloud o un servicio en la nube completamente gestionado.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Neo4j es una gran plataforma para que los nuevos usuarios aprendan los comandos. Es muy interesante, y podemos ver el comando junto con sus resultados. Podemos ver el resultado de múltiples maneras, como en formato de gráfico, tabla, texto o código.”

- Reseña de Neo4j Graph Database, Rupali M.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“A veces su propio lenguaje de consulta, llamado Cypher, es un poco oscuro y difícil de escribir.”

- Reseña de Neo4j Graph Database, Carlos V.

2. Amazon Neptune

Amazon Neptune ofrece una base de datos sin servidor y análisis de gráficos para escalabilidad y rendimiento. Proporciona vértices y aristas ilimitados mientras mantiene tu base de datos segura con transacciones ACID y cifrado en tránsito o en reposo.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Lo mejor de esta herramienta de base de datos de AWS es su alta velocidad de rendimiento, escalabilidad, estabilidad y seguridad. Usamos características como monitoreo de bases de datos, modelado de gráficos de datos y capacidades de integración.”

- Reseña de Amazon Neptune, Alpesha B.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La interfaz de usuario de la consola de AWS cambia tan frecuentemente que si dejas de trabajar durante 30 días, verás una nueva interfaz de usuario para los servicios en los que has trabajado en el pasado.”

- Reseña de Amazon Neptune, Rishi R.

3. ArangoDB

ArangoDB soporta modelos de datos flexibles con un núcleo de base de datos y un lenguaje de consulta unificado, el lenguaje de consulta de activos (AQL). AQL es un lenguaje declarativo que permite la combinación de diferentes patrones de acceso a datos en una sola consulta.

ArangoDB ofrece un servicio de base de datos gráfica de alto rendimiento que ofrece un almacén de documentos integrado y capacidades geoespaciales.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“ArangoDb es una base de datos extremadamente versátil y bien equipada. Al ser verdaderamente multimodelo, puede servir para cualquier propósito que la mayoría de los desarrolladores requieran, junto con consultas de texto completo y geoespaciales. Aunque nuestro uso de ArangoDb apenas ha tocado la superficie, sabemos que el poder que puede ofrecer siempre está ahí para cuando lo necesitemos.

El lenguaje AQL es bastante claro, aunque puede llevar un tiempo comprender completamente cómo actualizar o dar forma a los resultados según sea necesario, y las diversas formas en que puedes filtrar los datos, a menudo significa que necesitas volver y refactorizar consultas a medida que los datos crecen.”

- Reseña de ArangoDB, Sky R.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La interfaz gráfica a veces se bloquea. Además, cada vez que se recarga un gráfico, la posición de los nodos cambia, lo que dificulta el seguimiento. Me pregunto por qué para esta visualización la semilla aleatoria no está fija.

- Reseña de ArangoDB, Arman I.

4. Kibana

Kibana de Elastic ofrece una plataforma flexible de análisis y visualización. Proporciona un resumen en tiempo real y gráficos de datos en streaming dentro de una interfaz intuitiva para diferentes usuarios. La plataforma también te permite incrustar paneles y compartir informes al instante.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Una de las características destacadas de Elastic Stack que aprecio particularmente es su capacidad para manejar datos a escala sin problemas mientras ofrece una amplia gama de funciones poderosas.

Las capacidades de búsqueda y análisis de Elastic Stack son excepcionales. Con Elasticsearch como componente central, proporciona resultados de búsqueda ultrarrápidos y realiza análisis complejos sobre grandes volúmenes de datos con una eficiencia impresionante. Ya sea buscando a través de grandes cantidades de información textual, agregando y visualizando datos, o realizando análisis avanzados, la funcionalidad de búsqueda de Elastic Stack es altamente robusta y flexible.”

- Reseña de Kibana, Vijaya Kumar N.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La interfaz de usuario es un poco antigua. No hay soporte de IA en el stack elástico, incluyendo Logstash y Kibana.

Necesitan trabajar en la interfaz de usuario (UI) para alcanzar el nivel donde su uso se expanda.”

- Reseña de Kibana, Rajat J.

5. DataStax

DataStax’s Astra DB vector databases ofrecen interfaces de programación de aplicaciones (APIs), pipelines de datos en tiempo real e integraciones para desplegar aplicaciones de IA. Potencia aplicaciones de IA con datos escalables y herramientas de datos vectoriales listas para producción mientras se integra sin problemas con el stack tecnológico de los desarrolladores.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“El soporte al cliente ha sido excelente desde el primer día. DataStax quiere que tengas éxito con tu proyecto.”

- Reseña de DataStax, Jan S.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La documentación es un poco escasa, pero se compensa con el soporte directo.”

- Reseña de DataStax, Reinaldo G.

Deja que los patrones ocultos salgan a la luz

Las bases de datos gráficas te permiten gestionar relaciones complejas y redes de datos. Puedes mapear y navegar eficientemente conexiones y encontrar patrones ocultos previamente oscurecidos.

Esto hace que las bases de datos gráficas sean adecuadas para diversas operaciones donde las relaciones entre datos son primordiales, como la detección de fraudes.

Aprende más sobre el diseño y enfoque de gestión de bases de datos NoSQL y explora las características y beneficios de tener una.