Qu'est-ce qu'une base de données graphe ? Comment analyser des données complexes

Les bases de données graphiques ajoutent de l'agilité et de l'évolutivité à la manière dont les organisations travaillent avec leurs données.

Elles stockent les données sous forme de réseau interconnecté d'objets de données et des relations qui les relient, ce qui facilite leur mise à l'échelle et leur modification. Cela crée un moyen efficace de gérer des requêtes complexes sur les objets de données et leurs relations.

Les meilleures bases de données graphiques peuvent rapidement parcourir et explorer ces connexions, ce qui les rend adaptées aux réseaux sociaux et aux moteurs de recommandation. Vous pouvez facilement ajouter de nouvelles relations et données et laisser la base de données s'adapter à vos besoins commerciaux.

Explorons en détail les bases de données graphiques et comprenons ce qui les rend agiles.

Elles stockent les données sous forme de réseau de relations plutôt que dans des tables rigides comme le font les bases de données relationnelles.

Les bases de données graphiques ont des nœuds qui stockent les objets de données. Les nœuds peuvent avoir un nombre illimité de relations de différents types. Les relations sont représentées par des arêtes. Elles auront un nœud de départ, un nœud de fin, un type et une direction.

Chaque nœud dans une base de données graphique a des propriétés et des attributs qui le décrivent. Ces graphes sont également connus sous le nom de graphes de propriétés.

La structure des bases de données graphiques facilite la découverte de motifs et de relations cachés dans les données interconnectées.

Pourquoi les bases de données graphiques sont-elles essentielles ?

Avec l'interconnexion croissante des données, les bases de données relationnelles mettent plus de temps à répondre aux requêtes, et le volume de données augmente. Les bases de données graphiques répondent beaucoup plus rapidement. Elles offrent de nombreux avantages, tels que :

Amélioration des performances

Lorsque le volume de données augmente, les connexions entre elles augmentent simultanément. Les bases de données graphiques ne flanchent pas et fonctionnent de manière stable malgré une charge de données importante. Les bases de données graphiques affichent une utilisation supérieure des ressources et des performances de temps de réponse aux requêtes.

Modèle évolutif

Les bases de données graphiques permettent aux architectes de données de suivre l'expansion des entreprises. Vous pouvez facilement ajouter ou supprimer des nœuds à la structure de données existante sans perturber l'ensemble du modèle, réduisant ainsi le stress de créer des modèles épuisables avec peu ou pas de possibilité de modification.

Intégrité des données

Les bases de données graphiques prennent en charge les transactions ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité). Cela signifie que les opérations de données sont soit réussies, soit échouées, évitant les mises à jour partielles qui pourraient entraîner une corruption. Elles utilisent également un mécanisme de verrouillage pour éviter les mises à jour simultanées avec un accès concurrent aux données.

Certaines bases de données graphiques ont des capacités de versionnage et d'audit qui aident à maintenir l'intégrité historique des données.

Amélioration de la conscience contextuelle

Les bases de données graphiques reflètent les connexions du monde réel entre les objets de données. Elles facilitent la compréhension des relations sans passer par un traitement compliqué.

Vous pouvez facilement détecter des motifs cachés et des anomalies, ce qui en fait des atouts précieux pour détecter la fraude et offrir des recommandations plus personnalisées.

Caractéristiques d'une base de données graphique

Voici quelques qualités qui rendent les bases de données graphiques adaptées aux entreprises qui travaillent principalement avec des données interconnectées.

• L'absence de structure prédéfinie la rend flexible pour représenter des relations de données complexes, aidant ces bases de données à s'adapter à des modèles de données avancés. Cela la rend adaptée à la compréhension et à la traversée des relations dans les réseaux sociaux et les systèmes de recommandation.
• Traitement natif des graphes permet de naviguer rapidement à travers les connexions de données sans les surcoûts des recherches d'index ou des stratégies de jointure. Cette capacité est également connue sous le nom d'adjacence sans index. Les bases de données graphiques sont souvent accompagnées d'un langage de requête natif. Par exemple, Cypher pour Neo4j offre une syntaxe étendue pour interagir avec les données graphiques.
• Parcours de graphes et correspondance de motifs facilitent l'analyse rapide des connexions cachées et l'extraction de données pertinentes en fonction de critères définis.

Base de données graphique vs base de données relationnelle

Les bases de données graphiques et relationnelles utilisent des approches distinctes de gestion des données. Elles ont leurs forces et leurs applications. Les bases de données graphiques ont des nœuds et des arêtes, ce qui facilite la gestion et l'interrogation de données hautement interconnectées. La plupart de ces bases de données offrent une approche sans schéma, favorisant son application dans des structures de données dynamiques.

Les bases de données relationnelles organisent les données en tables avec des lignes et des colonnes qui utilisent un schéma fixe. Elles sont très efficaces pour les opérations simples, mais vous pourriez rencontrer des défis pour les faire évoluer lorsqu'il y a des relations complexes entre les objets de données.

Les bases de données relationnelles conviennent aux applications commerciales traditionnelles et au traitement des transactions.

Comment fonctionnent les bases de données graphiques

Les bases de données graphiques exploitent des modèles de graphes pour représenter les relations de données sous forme de nœuds (sommets) et de connexions (arêtes), permettant une analyse efficace de données complexes et interconnectées. Elles permettent aux utilisateurs d'effectuer des requêtes de parcours, explorant les chemins, les distances et les motifs entre les nœuds pour découvrir des informations telles que des communautés, des influenceurs et des anomalies.

Contrairement aux bases de données traditionnelles, les bases de données graphiques stockent explicitement les relations, réduisant le besoin de jointures complexes et permettant des performances de requête en sous-seconde même avec des ensembles de données massifs. Ces capacités les rendent idéales pour des cas d'utilisation comme l'analyse de réseaux sociaux, la détection de fraude et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.

Les algorithmes de graphes renforcent encore la puissance des bases de données graphiques en analysant les connexions pour révéler des motifs et des comportements. Par exemple, les algorithmes peuvent mesurer l'importance des nœuds en examinant les arêtes entrantes ou la signification des nœuds voisins.

Ils peuvent également identifier des clusters, des chemins les plus courts et des anomalies, offrant des informations plus approfondies sur les données. En s'intégrant parfaitement aux flux de travail d'apprentissage automatique, les bases de données graphiques fournissent une base solide pour découvrir de nouvelles relations et tendances, relier des sources de données disparates et découvrir des connexions cachées à grande échelle.

Types de bases de données graphiques

Il existe quelques types notables de bases de données graphiques que les ingénieurs utilisent lors de la conception d'applications qui reposent sur les relations entre les objets de données.

Bases de données de graphes de propriétés

Comme une base de données graphique, leurs nœuds sont des pointeurs qui stockent des objets de données, et les arêtes représentent leurs relations. Cependant, à la fois les nœuds et les arêtes ont des propriétés qui leur sont associées. Ce sont des paires clé-valeur qui stockent des données supplémentaires.

Par exemple, un nœud peut avoir des propriétés comme le nom, l'âge ou l'email, tandis que l'arête contient la date de début d'une amitié. Elle représente les objets de données et leurs relations dans leur ensemble, reflétant de près leurs complexités du monde réel.

Vous trouverez probablement des applications de bases de données de graphes de propriétés dans des cas d'utilisation comme les réseaux sociaux ou la détection de fraude. Utilisez des langages de requête comme Cypher, Gremlin ou le langage de requête de graphes (GQL).

Cadre de description des ressources (RDF)

Les bases de données RDF se spécialisent dans la gestion des données sémantiques. Elles incluent une description des relations entre différents points de données. Elles sont idéales pour les cas d'utilisation où l'interopérabilité des données et le lien sont cruciaux. Vous trouverez des bases de données RDF dans des applications où l'interrogation des données dépend de leurs relations sémantiques.

Elles représentent les données avec un sujet, un prédicat et un objet, ce qui les rend préférées pour interroger des données interconnectées. Vous pouvez interroger ces bases de données en utilisant le Protocole SPARQL et le Langage de Requête RDF (SPARQL), prononcé "sparkle", car il permet des requêtes plus sophistiquées des sémantiques des données.

Bases de données hypergraphiques

Les bases de données hypergraphiques gèrent des relations complexes avec plus de deux entités. Elles permettent à une arête de se connecter à plusieurs nœuds, ce qui en fait une base de données préférée en biologie computationnelle ou en topologie de réseau où les relations impliquent plusieurs entités. Ces bases de données sont des extensions des bases de données graphiques typiques.

Cas d'utilisation des bases de données graphiques

La base de données graphique met en œuvre un modèle de données flexible et intuitif, mettant l'accent sur les relations entre les entités. Cela les rend adaptées à diverses applications telles que :

• Réseautage social : Ces bases de données aident à gérer les amis et autres connexions dans les applications de médias sociaux, facilitant la recherche de nouveaux amis et la compréhension de la façon dont ils sont connectés aux personnes que vous connaissez.
• Détection de fraude : Les banques et les institutions financières repèrent des motifs inhabituels qui pourraient suggérer une fraude en utilisant des bases de données graphiques. Elles analysent rapidement les transactions entre comptes pour détecter des activités suspectes, telles que des inscriptions de comptes depuis différents emplacements mais avec la même adresse IP.
• Graphes de connaissances : Les graphes de connaissances aident les moteurs de recherche et les assistants numériques à organiser l'information pour répondre efficacement aux requêtes des utilisateurs.
• Chaînes d'approvisionnement et logistique : Ces bases de données peuvent déterminer des relations complexes dans les données, vous aidant à gérer les inventaires et à optimiser les itinéraires de la chaîne d'approvisionnement.

Avantages des bases de données graphiques

Les bases de données graphiques offrent plusieurs avantages convaincants qui en font un choix idéal pour gérer des données complexes et interconnectées :

• Gestion efficace des relations : Les bases de données graphiques stockent explicitement les relations, permettant une traversée et une analyse rapides sans besoin de jointures complexes.
• Haute performance pour les données connectées : Elles effectuent des requêtes complexes sur des données connectées en quelques secondes, ce qui les rend idéales pour des applications à grande échelle et en temps réel.
• Modélisation de données flexible : Les bases de données graphiques peuvent s'adapter à des structures de données changeantes, ce qui les rend adaptées à des ensembles de données dynamiques et évolutifs.
• Informations améliorées avec des algorithmes de graphes : Les algorithmes intégrés découvrent des motifs, des communautés et des anomalies difficiles à détecter avec des méthodes traditionnelles.

Limites des bases de données graphiques

Bien que les bases de données graphiques aient des avantages significatifs, elles présentent également certaines limites qui peuvent ne pas les rendre adaptées à tous les cas d'utilisation :

• Soutien limité pour les requêtes complexes : Bien qu'optimisées pour les requêtes riches en relations, les bases de données graphiques peuvent avoir du mal avec des agrégations plus complexes ou un traitement par lots à grande échelle.
• Courbe d'apprentissage plus raide : Les développeurs peuvent nécessiter des connaissances spécialisées pour concevoir et interroger efficacement des modèles de données graphiques, rendant l'adoption plus difficile.
• Défis de scalabilité : Bien que les bases de données graphiques fonctionnent bien avec des données interconnectées, elles peuvent rencontrer des difficultés lors de la mise à l'échelle horizontale à travers des systèmes distribués.
• Écosystème moins mature : Comparées aux bases de données relationnelles, les bases de données graphiques ont un écosystème plus petit d'outils, de bibliothèques et d'intégrations, ce qui peut limiter la flexibilité dans certains cas d'utilisation.

Top 5 des bases de données graphiques

De nombreuses entreprises utilisent des bases de données graphiques pour extraire des données sans les trier dans des relations spécifiques. Si vous prévoyez de le faire, cette liste vous aidera à choisir une base de données graphique parfaite pour votre entreprise.

Pour être inclus dans la liste des meilleures bases de données graphiques, un produit doit :

• Offrir un stockage de données
• Stocker et représenter les données dans un schéma topographique
• Permettre aux utilisateurs d'utiliser un langage de requête pour récupérer des données

*Ce sont les principales bases de données graphiques du rapport Grid® de l'automne 2024 de G2. Certains avis peuvent avoir été édités pour plus de clarté.

1. Neo4j Graph Database

Les entreprises font confiance à Neo4j Graph Database pour sa rapidité, sa sécurité et son évolutivité pour prendre en charge les charges de travail transactionnelles et analytiques. Vous avez la possibilité de choisir parmi plusieurs options cloud telles que l'auto-hébergement, l'hybride, le multi-cloud ou un service cloud entièrement géré.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Neo4j est une excellente plateforme pour les nouveaux utilisateurs pour apprendre les commandes. C'est très intéressant, et nous pouvons voir la commande ainsi que ses résultats. Nous pouvons voir le résultat de plusieurs manières, comme au format graphique, tableau, texte ou code."

- Revue de Neo4j Graph Database, Rupali M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Parfois, leur propre langage de requête, appelé Cypher, est un peu obscur et difficile à taper."

- Revue de Neo4j Graph Database, Carlos V.

2. Amazon Neptune

Amazon Neptune offre une base de données sans serveur et des analyses graphiques pour l'évolutivité et la performance. Il fournit des sommets et des arêtes illimités tout en gardant votre base de données sécurisée avec des transactions ACID et un chiffrement en transit ou au repos.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"La meilleure chose à propos de cet outil de base de données AWS est sa vitesse de performance élevée, son évolutivité, sa stabilité et sa sécurité. Nous avons utilisé des fonctionnalités comme la surveillance de la base de données, la modélisation de graphes de données et les capacités d'intégration."

- Revue d'Amazon Neptune, Alpesha B.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"L'interface utilisateur de la console AWS change si fréquemment que si vous arrêtez de travailler pendant 30 jours, vous verrez une nouvelle interface utilisateur pour les services sur lesquels vous avez travaillé dans le passé."

- Revue d'Amazon Neptune, Rishi R.

3. ArangoDB

ArangoDB prend en charge des modèles de données flexibles avec un noyau de base de données unique et un langage de requête unifié, le langage de requête d'actifs (AQL). AQL est un langage déclaratif qui permet la combinaison de différents modèles d'accès aux données dans une seule requête.

ArangoDB offre un service de base de données graphique haute performance qui propose un magasin de documents intégré et des capacités géospatiales.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"ArangoDb est une base de données extrêmement polyvalente et bien dotée en fonctionnalités. Étant véritablement multi-modèle, elle peut servir à n'importe quel but que la plupart des développeurs nécessiteraient, avec des requêtes en texte intégral et géospatiales. Bien que notre utilisation d'ArangoDb ait à peine effleuré la surface, nous savons que la puissance qu'elle peut apporter est toujours là pour quand nous en aurons besoin.

Le langage AQL est assez clair, bien qu'il puisse prendre un peu de temps pour bien comprendre comment mettre à jour ou façonner les résultats selon vos besoins, et les différentes façons dont vous pouvez filtrer les données, signifient souvent que vous devez revenir et refactoriser les requêtes à mesure que les données augmentent."

- Revue d'ArangoDB, Sky R.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"L'interface graphique plante parfois. De plus, chaque fois qu'un graphe est rechargé, la position des nœuds change, rendant difficile le suivi. Je me demande pourquoi pour cette visualisation la graine aléatoire n'est pas fixée.

- Revue d'ArangoDB, Arman I.

4. Kibana

Kibana d'Elastic offre une plateforme d'analyse et de visualisation flexible. Elle fournit un résumé en temps réel et un graphique des données en streaming dans une interface intuitive pour différents utilisateurs. La plateforme vous permet également d'intégrer des tableaux de bord et de partager des rapports instantanément.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"L'une des fonctionnalités remarquables de l'Elastic Stack que j'apprécie particulièrement est sa capacité à gérer de manière transparente les données à grande échelle tout en offrant une large gamme de fonctions puissantes.

Les capacités de recherche et d'analyse de l'Elastic Stack sont exceptionnelles. Avec Elasticsearch comme composant central, il fournit des résultats de recherche ultra-rapides et effectue des analyses complexes sur de grands volumes de données avec une efficacité impressionnante. Que ce soit pour rechercher à travers de vastes quantités d'informations textuelles, agréger et visualiser des données, ou effectuer des analyses avancées, la fonctionnalité de recherche de l'Elastic Stack est très robuste et flexible."

- Revue de Kibana, Vijaya Kumar N.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"L'interface utilisateur est un peu ancienne. Il n'y a pas de support AI dans l'Elastic Stack, y compris Logstash et Kibana.

Ils doivent travailler sur l'interface utilisateur (UI) pour atteindre le stade où son utilisation s'étend."

- Revue de Kibana, Rajat J.

5. DataStax

DataStax’s Astra DB vector databases offer application programming interfaces (APIs), real-time data pipelines, and integrations to deploy AI applications. It powers AI applications with scalable data and production-ready vector data tools while integrating seamlessly with developers’ tech stack.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Le support client a été excellent dès le premier jour. DataStax veut que vous réussissiez avec votre projet."

- Revue de DataStax, Jan S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"La documentation est un peu insuffisante mais compensée par un support direct."

- Revue de DataStax, Reinaldo G.

Laissez les motifs cachés se révéler

Les bases de données graphiques vous permettent de gérer des relations complexes et des réseaux de données. Vous pouvez cartographier et naviguer efficacement dans les connexions et trouver des motifs cachés auparavant obscurs.

Cela rend les bases de données graphiques adaptées à diverses opérations où les relations entre les données sont primordiales, comme la détection de fraude.

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