Puntos clave: Las bases de datos de grafos gestionan de forma eficiente datos interconectados, permitiendo consultas rápidas de relaciones, lo que las hace ideales para aplicaciones como la detección de fraudes y recomendaciones en tiempo real. Utilizan nodos y aristas para representar conexiones de datos.
- Las bases de datos de grafos destacan en la exploración de relaciones de datos.
- Las opciones populares de bases de datos de grafos incluyen Neo4j y Amazon Neptune.
Los datos dominan el mundo tecnológico. Datos, datos, datos. Hay datos que están que deben ser vistos por un usuario, datos que debe revisar un científico de datos. Datos para inversores. Datos para la gestión. Datos. Para cualquier organización, cómo estructuras y almacenas tus datos te determina tu éxito potencial.
La empresa almacena sus datos en documentos manuscritos de Microsoft Word está un paso por detrás de la empresa en los gráficos de Excel fáciles de leer en un servidor en la nube. La innovación continúa en el mundo de las bases de datos: son bases de datos de grafos.
Cómo funcionan las bases de datos tradicionales
Tradicionalmente, los datos se han almacenado en tablas. Para la industria de cafeterías, te probablemente Ve un conjunto de tablas se vea así:
Gráfico
| Cafetería |
|---|
| Nombre |
| NOVO |
| Vapor |
| Golpe |
| Corvus |
Clientes
| CustomerID | Nombre | BDay | Correo electrónico | Teléfono |
|---|---|---|---|---|
| 123461 | Jack | 1-1-1970 | a@b | 1 |
| 41263 | Jim | 1-1-1970 | b@c | 2 |
| 45714 | Jill | 1-1-1970 | c@d | 3 |
| 71129 | Jerome | 1-1-1970 | d@e | 4 |
| 90123 | Jeb | 1-1-1970 | e@f | 5 |
Luego, son tablas separadas para almacenar todos los pedidos, empleados, inventario y proveedores. Disponemos de 6 tablas de datos para almacenar los datos de la industria de cafeterías. En la base de datos relacional tradicional, cada nueva relación que se están deseada conocer requiere una nueva tabla para almacenar la información.
Aunque los objetos de inventario pueden funcionar bien en tablas, son limitados a la hora de expresar relaciones entre entidades.
En bases de datos tradicionales, responder preguntas de relación requiere que los IDs se introduzcan dos veces en tablas, y luego un número de sentencias de unión para decir algo como: "Devuelve todos los valores donde ID-1 coincide con otros ID-1 en todos estos conjuntos de tablas. Luego, mira otros IDs comunes que aparecen en las tablas con ID-1, y también encuentra esos IDs en todos los conjuntos de tablas."
El Cornell Movie Dialog Corpus es una base de datos tradicional. Para saber quién dijo qué en qué película, te que cruzar las identificaciones con la línea de la película para poder Ve que la frase "Brindemos por te, chaval" fue pronunciada por el ID 546 del personaje (Humphrey Bogart) y el ID de la película 123 (Casablanca).
Tú puedes responder preguntas relacionales con bases de datos SQL y noSQL tradicionales, pero solo a través de una pregunta bien pensada que indique explícitamente qué conjuntos de tablas explorar y unir (una cantidad tremenda de trabajo). Luego, espera un poco a que te devuelvan las consultas.
Las consultas sobre relaciones en bases de datos no gráficas no escalan bien. Las preguntas de relaciones en bases de datos relacionales pueden tardar minutos, mientras que la misma consulta en una base de datos de grafos puede tardar segundos.
¿Qué es una base de datos de grafos?
A medida que las personas avanzan hacia una sociedad cada vez más interconectada, es necesario expresar conexiones. Desde feeds de redes sociales para mostrar quiénes son amigos de quién, hasta listas de recomendaciones para mostrar a quienes les gustan estas canciones o vídeos también, hasta identificar al miembro rebelde del grupo que probablemente están una amenaza, las bases de datos gráficas ayudan a almacenar y consultar esta información con facilidad.
Las bases de datos de grafos se usan para entender datos altamente interconectados. Son excelentes explorando las relaciones entre datos. Por diseño, las bases de datos de grafos pueden responder fácilmente a este tipo de preguntas:
- ¿A los amigos del usuario les gusta la misma música que al usuario?
- ¿Están posible que este usuario fraudulento sea detectado porque tiene menos relaciones con otros miembros del grupo?
- Si esta persona sabe este tipo de cosas, ¿qué probabilidades son hay de que conecte los puntos para conoce estas otras cosas?
utiliza Casos
Las bases de datos de grafos son sin esquema y mutables. Las bases de datos de grafos son especialmente buenas para utiliza cuando te necesitan:
- Explora las relaciones entre los datos
- Escalar fácilmente las consultas a un número creciente de relaciones
Ejemplos de casos de utiliza para bases de datos de grafos incluyen:
- Detección de fraude
- Recomendaciones en tiempo real
- Gestión de datos
- Gestión de identidad
- Operaciones de red y TI
Los tres componentes del grafo
El concepto de grafo están un término matemático, originario de la teoría de grafos. Los grafos de la teoría de grafos pueden considerarse árboles, redes, redes o mapas mentales. Elige tu demonio. Todos constan de las mismas partes:
- Nodo
- Arista
- Gráfico
Nodo
El elemento básico del grafo están el nodo. Estos son cada punto a lo largo del grafo:
- Un nodo contiene datos como el nombre del cliente y la elección de café del cliente.
- Otro nodo en el mismo grafo podría tener el nombre de una cafetería, su dirección y su horario de operación.
Arista
El borde en el gráfico define las relaciones entre las entidades. Para nuestros dos clientes, arriba, podemos decir que ambos "asisten" a la cafetería. La nomenclatura variará según tu organización y necesidades. Por ejemplo, "asiste" puede reemplazarse por cliente, comprador, cliente, usuario, etc.
Por último, tenemos nuestro grafo de nodos y aristas. A partir de él podemos expresar las relaciones como: "El Cliente 1 y el Cliente 2 asisten ambos a la Cafetería 1" y "Solo el Cliente 1 asiste a la Cafetería 2".
Podríamos añadir muchas más relaciones a este gráfico. Dentro de este gráfico podríamos:
- Muestra a los proveedores cada cafetería.
- Añade familiares y amigos de estos dos clientes, creando una "familia", "hermano" y "amigo" en la red y muestra cuáles son sus preferencias de café, y luego también utiliza el borde de "asistencia" para expresar a qué tiendas asisten.
Estos gráficos pueden Obtén increíblemente complejos.
Herramientas populares de grafos de proveedores de nube
Neo4j están uno de los mayores actores en el mundo de los grafos, y son creando una infraestructura Kubernetes que puede implementar la base de datos de grafos en cualquier servicio en la nube. Esto significa que te pueden implementar bases de datos de grafos en AWS, Azure y GCP.
Aunque Neo4j requiere un esfuerzo extra para Obtén y funcionando, AWS ofrece Amazon Neptune, una infraestructura de grafos lista para usar en AWS. Otra buena alternativa de grafos están Cayley, que es de código abierto y utilizable en GCP.
¿Qué otras buenas opciones de gráficos te encontrado? Por favor, contacta y cuéntanos.
Recursos adicionales
Para lecturas relacionadas, explora estos recursos:
- Blog de Big Data y Aprendizaje Automático de BMC
- Guía de visualización de datos, una serie de tutoriales
- Tableau Online Guide, una serie de tutoriales
- Explicación sobre Data Lake vs Data Warehouse vs Base de datos
- DBMS: Introducción a los sistemas de gestión de bases de datos
Guía de visualización de datos
- La guía para principiantes en visualización de datos
- Introducción a las bases de datos de grafos
- Utiliza casos para bases de datos de grafos
- Introducción a la base de datos de grafos Neo4j
- Consultas a la base de datos de grafos Neo4j
- Explicación de los diagramas de dispersión y líneas de Matplotlib
- Cómo añadir subtramas en Matplotlib
- Escala logarítmica de Matplotlib
- Uso de Matplotlib para dibujar gráficos y diagramas
- Cómo dibujar gráficos 3D con Matplotlib
- Plotly Python Tutorial
- Habilitando a los científicos de datos ciudadanos
Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.