O que é um banco de dados gráfico? Como analisar dados complexos

Os bancos de dados em grafos adicionam agilidade e escalabilidade à forma como as organizações trabalham com seus dados.

Eles armazenam dados como uma rede interconectada de objetos de dados e as relações que os conectam, facilitando a escalabilidade e modificação. Isso cria uma maneira eficiente de gerenciar consultas complexas sobre objetos de dados e suas relações.

Melhores bancos de dados em grafos podem rapidamente percorrer e explorar essas conexões, tornando-os adequados para redes sociais e motores de recomendação. Você pode facilmente adicionar novos relacionamentos e dados e deixar o banco de dados se adaptar às necessidades do seu negócio.

Vamos explorar os bancos de dados em grafos em detalhes e entender o que os torna ágeis.

Eles armazenam dados como uma rede de relacionamentos em vez de em tabelas rígidas como fazem os bancos de dados relacionais.

Os bancos de dados em grafos têm nós que armazenam objetos de dados. Os nós podem ter relacionamentos ilimitados de diferentes tipos. Os relacionamentos são representados por arestas. Eles terão um nó inicial, um nó final, um tipo e uma direção.

Cada nó em um banco de dados em grafo tem propriedades e atributos que o descrevem. Esses grafos também são conhecidos como grafos de propriedades.

A estrutura dos bancos de dados em grafos facilita a descoberta de padrões ocultos e relações em dados interconectados.

Por que os bancos de dados em grafos são essenciais?

Com o crescente interconectividade dos dados, os bancos de dados relacionais demoram mais para responder a consultas, e o volume de dados aumenta. Os bancos de dados em grafos respondem muito mais rápido. Eles oferecem muitos benefícios, como:

Melhoria de desempenho

Quando o volume de dados aumenta, as conexões entre eles aumentam simultaneamente. Os bancos de dados em grafos não falham e mantêm um desempenho estável, apesar da carga pesada de dados. Os bancos de dados em grafos exibem uma utilização superior de recursos e desempenho de tempo de resposta a consultas.

Modelo escalável

Os bancos de dados em grafos permitem que os arquitetos de dados acompanhem a expansão dos negócios. Você pode facilmente adicionar ou remover nós da estrutura de dados existente sem perturbar todo o modelo, reduzindo o estresse de criar modelos exaustivos com pouca ou nenhuma possibilidade de modificação.

Integridade dos dados

Os bancos de dados em grafos suportam transações ACID (atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade). Isso significa que as operações de dados são bem-sucedidas ou malsucedidas, evitando atualizações parciais que podem levar à corrupção. Eles também usam um mecanismo de bloqueio para evitar atualizações simultâneas com acesso concorrente aos dados.

Alguns bancos de dados em grafos têm capacidades de versionamento e auditoria que ajudam a manter a integridade histórica dos dados.

Consciência de contexto aprimorada

Os bancos de dados em grafos espelham conexões do mundo real entre objetos de dados. Eles facilitam a compreensão das relações sem passar por um processamento complicado.

Você pode facilmente detectar padrões ocultos e anomalias, tornando-os ativos valiosos na detecção de fraudes e oferecendo recomendações mais personalizadas.

Características de um banco de dados em grafo

Abaixo estão algumas qualidades que tornam os bancos de dados em grafos adequados para empresas que trabalham principalmente com dados interconectados.

• A falta de uma estrutura predefinida torna-o flexível para representar relações de dados complexas, ajudando esses bancos de dados a se adaptarem a modelos de dados avançados. Isso o torna adequado para entender e percorrer relações em redes sociais e sistemas de recomendação.
• Processamento nativo de grafos permite navegar rapidamente pelas conexões de dados sem os custos adicionais de buscas de índice ou estratégias de junção. Essa capacidade também é conhecida como adjacência sem índice. Os bancos de dados em grafos geralmente vêm com uma linguagem de consulta nativa. Por exemplo, Cypher para Neo4j fornece uma sintaxe extensa para interagir com dados de grafos.
• Travesia de grafos e correspondência de padrões facilitam a análise rápida de conexões ocultas e a extração de dados relevantes com base em critérios definidos.

Banco de dados em grafo vs. banco de dados relacional

Os bancos de dados em grafos e relacionais usam abordagens distintas de gerenciamento de dados. Eles têm suas forças e aplicações. Os bancos de dados em grafos têm nós e arestas, facilitando o gerenciamento e a consulta de dados altamente interconectados. A maioria desses bancos de dados oferece uma abordagem sem esquema, promovendo sua aplicação em estruturas de dados dinâmicas.

Bancos de dados relacionais organizam dados em tabelas com linhas e colunas que usam um esquema fixo. Eles são altamente eficientes para operações simples, mas você pode enfrentar desafios ao escalá-los quando há relações complexas entre objetos de dados.

Os bancos de dados relacionais são adequados para aplicações de negócios tradicionais e processamento de transações.

Como funcionam os bancos de dados em grafos

Os bancos de dados em grafos aproveitam modelos de grafos para representar relações de dados como nós (vértices) e conexões (arestas), permitindo uma análise eficiente de dados complexos e interconectados. Eles permitem que os usuários realizem consultas de travessia, explorando caminhos, distâncias e padrões entre nós para descobrir insights como comunidades, influenciadores e anomalias.

Ao contrário dos bancos de dados tradicionais, os bancos de dados em grafos armazenam explicitamente as relações, reduzindo a necessidade de junções complexas e permitindo um desempenho de consulta em subsegundos, mesmo com conjuntos de dados massivos. Essas capacidades os tornam ideais para casos de uso como análise de redes sociais, detecção de fraudes e otimização da cadeia de suprimentos.

Os algoritmos de grafos aumentam ainda mais o poder dos bancos de dados em grafos ao analisar conexões para revelar padrões e comportamentos. Por exemplo, algoritmos podem medir a importância dos nós examinando arestas de entrada ou a significância dos nós vizinhos.

Eles também podem identificar clusters, caminhos mais curtos e anomalias, oferecendo insights mais profundos sobre os dados. Ao integrar-se perfeitamente com fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, os bancos de dados em grafos fornecem uma base robusta para descobrir novas relações e tendências, vinculando fontes de dados díspares e descobrindo conexões ocultas em escala.

Tipos de bancos de dados em grafos

Existem alguns tipos notáveis de bancos de dados em grafos que os engenheiros usam ao projetar aplicações que dependem de relações entre objetos de dados.

Bancos de dados de grafos de propriedades

Como um banco de dados em grafo, seus nós são ponteiros que armazenam objetos de dados, e as arestas representam suas relações. No entanto, tanto os nós quanto as arestas têm propriedades associadas a eles. Estas são pares chave-valor que armazenam dados adicionais.

Por exemplo, um nó pode ter propriedades como nome, idade ou e-mail, enquanto a aresta contém a data de início de uma amizade. Ele representa objetos de dados e suas relações de forma completa, espelhando de perto suas complexidades do mundo real.

Você provavelmente encontrará aplicações de bancos de dados de grafos de propriedades em casos de uso como redes sociais ou detecção de fraudes. Use linguagens de consulta como Cypher, Gremlin ou linguagem de consulta de grafos (GQL).

Estrutura de descrição de recursos (RDF)

Os bancos de dados RDF se especializam em lidar com dados semânticos. Inclui uma descrição das relações entre diferentes pontos de dados. É ideal para casos de uso onde a interoperabilidade e a vinculação de dados são cruciais. Você encontrará bancos de dados RDF em aplicações onde a consulta de dados depende de suas relações semânticas.

Eles representam dados com um sujeito, predicado e objeto, tornando-os preferidos para consultar dados interconectados. Você pode consultar esses bancos de dados usando o Protocolo SPARQL e a Linguagem de Consulta RDF (SPARQL), pronunciada "sparkle", pois permite consultas mais sofisticadas das semânticas dos dados.

Bancos de dados de hipergrafos

Os bancos de dados de hipergrafos lidam com relações complexas com mais de duas entidades. Permite que uma aresta se conecte a vários nós, tornando-o um banco de dados preferido em biologia computacional ou topologia de rede, onde as relações envolvem múltiplas entidades. Esses bancos de dados são extensões dos bancos de dados em grafos típicos.

Casos de uso de bancos de dados em grafos

O banco de dados em grafo implementa um modelo de dados flexível e intuitivo, enfatizando as relações entre entidades. Isso os torna adequados para várias aplicações, como:

• Redes sociais: Esses bancos de dados ajudam a gerenciar amigos e outras conexões em aplicativos de mídias sociais, facilitando encontrar novos amigos e entender como eles estão conectados a pessoas que você conhece.
• Detecção de fraudes: Bancos e instituições financeiras detectam padrões incomuns que podem sugerir fraudes usando bancos de dados em grafos. Eles analisam rapidamente transações entre contas para detectar atividades suspeitas, como inscrições de contas de diferentes locais, mas com o mesmo endereço IP.
• Grafos de conhecimento: Grafos de conhecimento ajudam motores de busca e assistentes digitais a organizar informações para responder efetivamente às consultas dos usuários.
• Cadeias de suprimentos e logística: Esses bancos de dados podem determinar relações complexas em dados, ajudando a gerenciar inventários e otimizar rotas da cadeia de suprimentos.

Vantagens dos bancos de dados em grafos

Os bancos de dados em grafos oferecem vários benefícios convincentes que os tornam uma escolha ideal para gerenciar dados complexos e interconectados:

• Manipulação eficiente de relações: Os bancos de dados em grafos armazenam explicitamente as relações, permitindo uma travessia e análise rápidas sem a necessidade de junções complexas.
• Alto desempenho para dados conectados: Eles realizam consultas complexas em dados conectados em subsegundos, tornando-os ideais para aplicações em larga escala e em tempo real.
• Modelagem de dados flexível: Os bancos de dados em grafos podem se adaptar a estruturas de dados em mudança, tornando-os adequados para conjuntos de dados dinâmicos e em evolução.
• Insights aprimorados com algoritmos de grafos: Algoritmos embutidos descobrem padrões, comunidades e anomalias que são difíceis de detectar usando métodos tradicionais.

Limitações dos bancos de dados em grafos

Embora os bancos de dados em grafos tenham vantagens significativas, eles também apresentam certas limitações que podem não torná-los adequados para todos os casos de uso:

• Suporte limitado para consultas complexas: Embora otimizados para consultas pesadas em relações, os bancos de dados em grafos podem ter dificuldades com agregações mais complexas ou processamento em lote em larga escala.
• Curva de aprendizado mais acentuada: Os desenvolvedores podem precisar de conhecimento especializado para projetar e consultar modelos de dados em grafos de forma eficaz, tornando a adoção mais desafiadora.
• Desafios de escalabilidade: Embora os bancos de dados em grafos tenham um bom desempenho com dados interconectados, eles podem enfrentar dificuldades ao escalar horizontalmente em sistemas distribuídos.
• Ecossistema menos maduro: Comparados aos bancos de dados relacionais, os bancos de dados em grafos têm um ecossistema menor de ferramentas, bibliotecas e integrações, o que pode limitar a flexibilidade em alguns casos de uso.

Top 5 bancos de dados em grafos

Muitas empresas usam bancos de dados em grafos para extrair dados sem classificá-los em relações específicas. Se você planeja fazer isso, esta lista ajudará a escolher um banco de dados em grafo perfeito para o seu negócio.

Para se qualificar para inclusão na lista dos principais bancos de dados em grafos, um produto deve:

• Oferecer armazenamento de dados
• Armazenar e representar dados em um esquema topográfico
• Permitir que os usuários usem linguagem de consulta para recuperar dados

*Estes são os principais bancos de dados em grafos do Relatório Grid® de Outono de 2024 da G2. Algumas avaliações podem ter sido editadas para maior clareza.

1. Banco de Dados em Grafo Neo4j

As empresas confiam no Banco de Dados em Grafo Neo4j por sua velocidade, segurança e escalabilidade para suportar cargas de trabalho transacionais e analíticas. Você tem a opção de escolher entre várias opções de nuvem, como auto-hospedado, híbrido, multi-nuvem ou um serviço de nuvem totalmente gerenciado.

O que os usuários mais gostam:

“Neo4j é uma ótima plataforma para novos usuários aprenderem os comandos. É muito interessante, e podemos ver o comando junto com seus resultados. Podemos ver o resultado de várias maneiras, como em formato de grafo, tabela, texto ou código.”

- Avaliação do Banco de Dados em Grafo Neo4j, Rupali M.

O que os usuários não gostam:

“Às vezes, sua própria linguagem de consulta, chamada Cypher, é um pouco obscura e difícil de digitar.”

- Avaliação do Banco de Dados em Grafo Neo4j, Carlos V.

2. Amazon Neptune

Amazon Neptune oferece banco de dados sem servidor e análises de grafos para escalabilidade e desempenho. Ele fornece vértices e arestas ilimitados enquanto mantém seu banco de dados seguro com transações ACID e criptografia em trânsito ou em repouso.

O que os usuários mais gostam:

“A melhor coisa sobre esta ferramenta de banco de dados da AWS é sua alta velocidade de desempenho, escalabilidade, estabilidade e segurança. Usamos recursos como monitoramento de banco de dados, modelagem de grafos de dados e capacidades de integração.”

- Avaliação do Amazon Neptune, Alpesha B.

O que os usuários não gostam:

“A interface do console da AWS muda com tanta frequência que, se você parar de trabalhar por 30 dias, verá uma nova interface para os serviços em que trabalhou no passado.”

- Avaliação do Amazon Neptune, Rishi R.

3. ArangoDB

ArangoDB suporta modelos de dados flexíveis com um núcleo de banco de dados e uma linguagem de consulta unificada, a linguagem de consulta de ativos (AQL). A AQL é uma linguagem declarativa que permite a combinação de diferentes padrões de acesso a dados em uma única consulta.

O ArangoDB oferece um serviço de banco de dados em grafo de alto desempenho que oferece uma loja de documentos integrada e capacidades geoespaciais.

O que os usuários mais gostam:

“ArangoDb é um banco de dados extremamente versátil e bem equipado. Sendo verdadeiramente multi-modelo, ele pode servir a qualquer propósito que a maioria dos desenvolvedores exigiria, junto com consultas de texto completo e geoespaciais. Embora nosso uso do ArangoDb tenha mal arranhado a superfície, sabemos que o poder que ele pode trazer está sempre ali para quando precisarmos.

A linguagem AQL é bastante clara, embora possa levar um tempo para assimilar completamente como atualizar ou moldar resultados conforme necessário, e as várias maneiras de filtrar os dados muitas vezes significam que você precisa voltar e refatorar consultas à medida que os dados crescem.”

- Avaliação do ArangoDB, Sky R.

O que os usuários não gostam:

“A interface gráfica às vezes trava. Além disso, toda vez que um grafo é recarregado, a posição dos nós muda, tornando difícil de seguir. Eu me pergunto por que para essa visualização a semente aleatória não é fixa.

- Avaliação do ArangoDB, Arman I.

4. Kibana

Kibana da Elastic oferece uma plataforma flexível de análise e visualização. Ele fornece um resumo em tempo real e gráfico de dados em streaming dentro de uma interface intuitiva para diferentes usuários. A plataforma também permite que você incorpore painéis e compartilhe relatórios instantaneamente.

O que os usuários mais gostam:

“Um dos recursos de destaque do Elastic Stack que eu particularmente aprecio é sua capacidade de lidar perfeitamente com dados em escala, oferecendo uma ampla gama de funções poderosas.

As capacidades de busca e análise do Elastic Stack são excepcionais. Com o Elasticsearch como componente central, ele fornece resultados de busca extremamente rápidos e realiza análises complexas em grandes volumes de dados com eficiência impressionante. Seja pesquisando através de vastas quantidades de informações textuais, agregando e visualizando dados, ou realizando análises avançadas, a funcionalidade de busca do Elastic Stack é altamente robusta e flexível.”

- Avaliação do Kibana, Vijaya Kumar N.

O que os usuários não gostam:

“A interface do usuário é um pouco antiga. Não há suporte para IA no Elastic Stack, incluindo Logstash e Kibana.

Eles precisam trabalhar na interface do usuário (UI) para alcançar o estágio em que seu uso se expande.”

- Avaliação do Kibana, Rajat J.

5. DataStax

Os bancos de dados vetoriais Astra DB da DataStax oferecem interfaces de programação de aplicativos (APIs), pipelines de dados em tempo real e integrações para implantar aplicações de IA. Ele alimenta aplicações de IA com dados escaláveis e ferramentas de dados vetoriais prontas para produção, enquanto se integra perfeitamente ao stack tecnológico dos desenvolvedores.

O que os usuários mais gostam:

“O suporte ao cliente tem sido ótimo desde o primeiro dia. A DataStax quer que você tenha sucesso com seu projeto.”

- Avaliação do DataStax, Jan S.

O que os usuários não gostam:

“A documentação é um pouco deficiente, mas compensada pelo suporte direto.”

- Avaliação do DataStax, Reinaldo G.

Deixe padrões ocultos emergirem

Os bancos de dados em grafos permitem que você gerencie relações complexas e redes de dados. Você pode mapear e navegar eficientemente por conexões e encontrar padrões ocultos anteriormente obscurecidos.

Isso torna os bancos de dados em grafos adequados para várias operações onde as relações entre dados são fundamentais, como a detecção de fraudes.

Saiba mais sobre design e abordagem de gerenciamento de banco de dados NoSQL e explore os recursos e benefícios de ter um.