Base de données orientée graphique

L'augmentation exponentielle de la génération de données a forcé la création de nouvelles bases de données plus efficaces et puissantes. Dans l'article d'aujourd'hui, nous verrons un nouveau type de base de données appelée base de données graphique ou BDOG qui utilise un objet mathématique appelé graphe.

Nous verrons quels sont les bases de données orientées graphes, Quelles sont leurs caractéristiques, quelle est leur utilisation et certaines des applications qu'ils ont actuellement dans la société.

Restez et découvrez-en plus !

Les bases de données graphiques ou BDOG sont un type de base de données non relationnelle ou NoSQL qui modélise les informations à l'aide d'objets mathématiques appelés graphiques.

Un graphe est défini par un ensemble de nœuds liés les uns aux autres par des arêtes. Dans les nœuds on retrouve les données et les arêtes représentent les relations établies entre lesdits nœuds.

Grâce à ce type de modélisation, nous pouvons travailler avec des données avec relations complexes entre eux en utilisant la théorie mathématique des graphes.

Ce type de base de données ils ne sont pas liés à un régime (contrairement aux bases de données relationnelles) ce qui nous permet de travailler efficacement avec un grand volume de données.

Bien qu'il s'agisse d'un modèle de base de données assez récent de nombreuses entreprises ont déjà commencé à l'intégrer dans leurs stratégies Big Data. Certaines de ces grandes entreprises sont Walmart, qui les utilise pour l'analyse des ventes des clients afin de connaître les préférences de chaque client, ou Ebay pour l'optimisation des itinéraires de service.

Normalement pour faire des requêtes à ce type de base de données on utilise un langage appelé PGQL ( Langage de requête de graphique de propriétés ), similaire au langage déclaratif SQL, mais plus axé sur les bases de données orientées graphes.

Comme nous l'avons vu, ce type de base de données fonctionne très bien pour fonctionner avec de grandes quantités de données avec des relations complexes entre elles. Un exemple d'application est celui des réseaux sociaux.

Les nœuds sont les utilisateurs du réseau social tandis que les bords sont les relations établies entre eux, comme par exemple les goûts des photos, les amitiés qu'ils entretiennent, entre autres.

Les systèmes publicitaires utilisent également les relations entre les nœuds pour faire des suggestions personnalisées à chaque utilisateur en fonction de ses goûts et préférences.

Une autre application très importante est détection de fraude dans le monde bancaire. Grâce à l’analyse des relations dans les graphiques à l’aide de la théorie des graphes, les schémas de blanchiment d’argent et autres fraudes peuvent être détectés efficacement.

Le bases de données graphiques Ils peuvent également être utilisés pour calculer des itinéraires logistiques. Les entreprises qui gèrent les expéditions souhaitent calculer l’itinéraire le plus rapide et le plus efficace pour augmenter le nombre de livraisons par heure.

Le calcul de l'itinéraire le plus rapide peut être effectué à l'aide de l'algorithme de Dijkstra appliqué sur des graphiques.

Comme tout type de base de données, les BDOG ont leurs avantages et leurs inconvénients. Pour cette raison, il est important de bien connaître ses caractéristiques pour déterminer s'il est nécessaire d'implémenter une base de données orientée graphique dans notre projet ou si, au contraire, nous avons besoin d'une base de données relationnelle ou d'une base de données orientée document.

Il existe plusieurs plateformes, payantes et gratuites, qui permettent d'intégrer ce type de base de données. Si vous cherchez des exemples pour savoir lequel convient le mieux à votre projet, nous vous en laissons quelques-uns pour que vous ayez une idée des BDOG qui existent actuellement.

Cette base de données orientée graphique est très populaire dans le monde du Big Data utilisée par des entreprises comme Ebay ou IBM. Il est conçu pour manipuler les données connectées rapidement et facilement, aidant ainsi à analyser les informations. Il possède une grande communauté, il est donc idéal pour commencer à utiliser ce type de bases de données.

ArangoDB est l'un des BDOG multimodèles open source les plus utilisés actuellement. Il combine le modèle graphique avec le modèle clé-valeur en plus de disposer d'un moteur de recherche de texte complet donnant à l'utilisateur la possibilité de combiner différents modèles de données et d'effectuer des requêtes via un langage déclaratif similaire à SQL.

Amazon Neptune est une base de données graphique hautes performances avec une faible latence de requête. Il vous permet de stocker des informations avec des millions de relations en plus de pouvoir faire des prédictions de données à l'aide du module d'apprentissage autonome Amazon Neptune ML.

FlockDB est une base de données Open source orienté graphique conçu pour évoluer horizontalement et pas tellement verticalement. Comme sa capacité est inférieure à celle des autres types de bases de données, elle est utilisée dans des projets nécessitant des opérations à grande vitesse et à faible latence. Il était initialement utilisé par Twitter pour établir des relations entre les utilisateurs de sa plateforme.