Banco de dados orientado a gráficos

O aumento exponencial na geração de dados forçou a criação de bases de dados novas, mais eficientes e poderosas. No artigo de hoje veremos um novo tipo de banco de dados chamado banco de dados gráfico ou BDOG que faz uso de um objeto matemático chamado gráfico.

Veremos quais são os bancos de dados orientados a gráficos, Quais as características que possuem, qual a sua utilização e algumas das aplicações que têm atualmente na sociedade.

Fique e descubra mais!

Bancos de dados gráficos ou BDOG são um tipo de banco de dados não relacional ou NoSQL que modela informações usando objetos matemáticos chamados gráficos.

Um gráfico é definido por um conjunto de nós relacionados entre si por meio de arestas. Nos nós encontramos os dados e as arestas representam as relações estabelecidas entre esses nós.

Graças a este tipo de modelagem podemos trabalhar com dados com relacionamentos complexos entre eles usando a teoria matemática dos grafos.

Este tipo de banco de dados eles não estão relacionados a um esquema (ao contrário dos bancos de dados relacionais) que nos permite trabalhar de forma eficaz com um grande volume de dados.

Embora seja um modelo de banco de dados bastante recente muitas empresas já começaram a incorporá-lo em suas estratégias de big data. Algumas dessas grandes empresas são o Walmart, que os utiliza para análise de vendas dos clientes para conhecer as preferências de cada cliente, ou o Ebay na otimização de rotas de atendimento.

Normalmente para fazer requisições a este tipo de banco de dados é utilizada uma linguagem chamada PGQL ( Linguagem de consulta de gráfico de propriedades ), semelhante à linguagem declarativa SQL, mas mais focada em bancos de dados orientados a grafos.

Como vimos, esse tipo de banco de dados funciona muito bem para operam com grandes quantidades de dados com relacionamentos complexos entre eles. Um exemplo de aplicação são as redes sociais.

Os nós são os usuários da rede social enquanto as arestas são as relações estabelecidas entre eles, como, por exemplo, as curtidas das fotos, as amizades que mantêm, entre outros.

Os sistemas de publicidade também utilizam relacionamentos entre nós para fazer sugestões personalizadas para cada usuário com base em seus gostos e preferências.

Outra aplicação muito importante é detecção de fraude no mundo bancário. Graças à análise das relações em gráficos utilizando a teoria dos grafos, os padrões de lavagem de dinheiro e outras fraudes podem ser detectados com eficácia.

As bancos de dados gráficos Eles também podem ser usados ​​para calcular rotas logísticas. As empresas que gerenciam remessas têm interesse em calcular a rota mais rápida e eficiente para aumentar o número de entregas por hora.

O cálculo da rota mais rápida pode ser feito usando o algoritmo de Dijkstra que é aplicado em gráficos.

Como todo tipo de banco de dados, os BDOGs têm suas vantagens e desvantagens. Por este motivo, é importante conhecer bem as suas características para determinar se é necessário implementar uma base de dados orientada a grafos no nosso projeto ou se, pelo contrário, necessitamos de uma base de dados relacional ou de uma base de dados orientada a documentos.

Existem diversas plataformas, pagas e gratuitas, que permitem incorporar este tipo de base de dados. Se você está procurando exemplos para saber qual deles mais se adapta ao seu projeto, deixamos alguns para que você tenha uma ideia de quais BDOG existem atualmente.

Este banco de dados orientado a gráficos é muito popular no mundo do Big Data, usado por empresas como Ebay ou IBM. Ele foi projetado para manipular dados conectados de forma rápida e fácil, auxiliando na análise das informações. Possui uma grande comunidade por isso é ideal para começar a utilizar este tipo de bases de dados.

ArangoDB é um dos BDOGs multimodelos de código aberto mais usados ​​​​no momento. Combina o modelo gráfico com o modelo chave-valor além de possuir um mecanismo de busca de texto completo dando ao usuário a possibilidade de combinar diferentes modelos de dados e realizar consultas através de uma linguagem declarativa semelhante ao SQL.

O Amazon Neptune é um banco de dados gráfico de alto desempenho com baixa latência de consulta. Permite armazenar informações com milhões de relacionamentos além de poder fazer previsões de dados usando o módulo de aprendizagem autônoma Amazon Neptune ML.

FlockDB é um banco de dados Código aberto orientado a gráficos projetado para escalar horizontalmente e não tanto verticalmente. Por ter capacidade inferior a outros tipos de bancos de dados, é utilizado em projetos que exigem operações de alta velocidade e baixa latência. Foi inicialmente utilizado pelo Twitter para estabelecer relacionamentos entre os usuários de sua plataforma.