Os bancos de dados gráficos armazenam dados densos altamente conectados e processam consultas com eficiência. Mas, você sabe quando usar qual banco de dados gráfico? Leia para saber mais.
“Dados são o novo petróleo.” O crescimento de qualquer organização é baseado em como eles efetivamente armazenam e usam dados. 2,5 quintilhões de bytes de dados estão sendo gerados a cada dia. Portanto, precisamos de sistemas e armazéns tolerantes a falhas onde os dados possam ser armazenados e gerenciados de forma eficaz. Inicialmente, foram utilizados bancos de dados relacionais.
Mas com o passar do tempo, a quantidade e o tipo de dados mudaram rapidamente. Por isso, havia a necessidade de armazenar vídeo, áudio, imagens, etc. Este foi o ponto de partida para o desenvolvimento de bancos de dados SQL, NoSQL, Hadoop, bancos de dados gráficos, etc. Cada um tem seus próprios casos de uso e lida com diferentes formatos de dados. Os bancos de dados gráficos foram desenvolvidos para simplificar as operações nos dados e para um armazenamento eficaz.
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Bancos de dados de gráficos
Um grafo é uma estrutura de dados representada na forma de nós e arestas. Um banco de dados é uma coleção de tabelas que armazena dados e os relacionamentos entre os dados. Um banco de dados de grafos é um banco de dados que armazena dados em nós e os relacionamentos que existem nos dados na forma de arestas. Os bancos de dados de gráficos ajudam a lidar com consultas em tempo real e a gerenciar relacionamentos de muitos para muitos entre entidades de forma eficaz.
Modelos de dados gráficos populares incluem gráficos de propriedades e gráficos RDF. A análise e a consulta são feitas principalmente usando gráficos de propriedades. A integração de dados é feita usando gráficos RDF. A diferença entre os gráficos Property e RDF é que os gráficos RDF são representados na forma de triplos, ou seja, sujeito, predicado e objeto.
Os bancos de dados gráficos armazenam dados em nós e o relacionamento entre os dados na forma de arestas entre os nós. As arestas no gráfico podem ser direcionadas (unidirecional) ou não direcionadas (bidirecional).
O processamento da consulta é feito percorrendo o gráfico. Algoritmos de travessia de grafos que ajudam a encontrar o caminho de um nó a outro, a distância entre os nós, encontrar padrões, loops dentro do grafo e a possibilidade de formação de clusters, etc., são usados para responder as consultas de forma eficaz.
Aplicações de Bancos de Dados Gráficos
Os bancos de dados gráficos são usados na detecção de fraudes. Os nós/entidades podem ser nomes de pessoas, endereços, data de nascimento, etc., e alguns endereços IP fraudulentos, números de dispositivos, etc. Quando um nó fraudulento interage com um nó não fraudulento, são formados links entre eles e marcados como suspeito.
Os sites de mídia social usam bancos de dados gráficos para mostrar recomendações das pessoas com as quais podemos nos conectar e o conteúdo que desejamos visualizar. Ele faz isso com a ajuda de travessias de grafos no banco de dados.
Mapeamento de rede e gerenciamento de infraestrutura, itens de configuração, etc., também são armazenados e gerenciados com eficiência usando bancos de dados gráficos.
Banco de dados gráfico versus banco de dados relacional
Em um banco de dados gráfico, as tabelas com linhas e colunas são substituídas por nós e arestas. As relações entre os dados são armazenadas em arestas em um banco de dados de grafos.
Um banco de dados relacional armazena relacionamentos entre tabelas usando chaves estrangeiras e outras tabelas. Extrair dados ou consultar é fácil e não requer junções complexas em um banco de dados gráfico, mas não é o caso de bancos de dados relacionais.
Os bancos de dados relacionais são mais adequados para casos de uso que envolvem transações, enquanto os bancos de dados de gráficos são adequados para aplicativos com muitos relacionamentos e muitos dados.
Os bancos de dados gráficos suportam dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, enquanto os bancos de dados relacionais precisam ter um esquema fixo.
Os bancos de dados gráficos atendem a requisitos dinâmicos, enquanto os bancos de dados relacionais geralmente são usados para problemas conhecidos e estáticos.
Bancos de dados gráficos vs. relacionais
Vejamos agora as melhores soluções de banco de dados gráfico.
Cayley
Cayley é um banco de dados gráfico de código aberto desenvolvido pelo Apache 2.0. Foi construído usando Go e funciona em dados vinculados. Cayley é o banco de dados usado durante a construção do Freebase e do gráfico de conhecimento do Google. Ele suporta várias linguagens de consulta como MQL e Javascript com um objeto gráfico baseado em Gremlin.
É fácil de usar, rápido e tem um design modular. Ele pode integrar e interagir com várias lojas de back-end como LevelDB, MongoDB e Bolt. Ele suporta várias APIs de terceiros escritas em várias linguagens como Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript e Clojure. Ele pode ser implantado no Docker e no Kubernetes. As principais áreas em que Cayley é usada são Tecnologia da Informação, Software de Computador e Serviços Financeiros.
Amazon Netuno
O Amazon Neptune é conhecido por ter um desempenho excepcional em conjuntos de dados altamente conectados. É confiável, seguro, totalmente gerenciado e suporta APIs de gráfico aberto. Ele pode armazenar bilhões de relacionamentos e consultar dados com latência extremamente baixa de alguns milissegundos.
O modelo de dados do gráfico de Netuno consiste em 4 posições, a saber, sujeito (S), predicado (P), objeto (O) e Gráfico (G). Cada uma dessas posições é usada para armazenar a posição do nó de origem, nó de destino, o relacionamento entre eles e suas propriedades.
Ele também usa um cache que agiliza a execução de consultas de leitura. Os dados são armazenados na forma de clusters de banco de dados. Cada cluster compreende uma instância de banco de dados primária e réplicas de leitura de instâncias de banco de dados. O Neptune é altamente seguro, pois usa autenticação do IAM, certificação SSL e monitoramento de log. Também é fácil migrar dados de outras fontes para o Amazon Neptune. Também garante resiliência criando réplicas e backups periódicos. Algumas empresas que usam Neptune incluem Herren, Onedot, Juncture e Hi Platform.
Neo4j
O Neo4j é um banco de dados gráfico escalável, seguro, sob demanda e confiável. O Neo4j foi construído usando Java, usando Cypher como linguagem de consulta. Ele usa o protocolo Bolt e todas as transações ocorrem em um endpoint HTTP. É muito mais rápido em responder a consultas em comparação com outros bancos de dados relacionais. Ele não tem a sobrecarga de junções complexas e suas otimizações funcionam bem quando o tamanho do conjunto de dados é grande e altamente conectado. Ele oferece a vantagem de armazenamento gráfico junto com as propriedades ACID de um banco de dados relacional.
Neo4j suporta várias linguagens como Java, .NET, Node.js, Ruby, Python, etc., com a ajuda de drivers. Ele também é usado em fluxos de trabalho de ciência de dados gráficos, análises e aprendizado de máquina. O Neo4j Aura DB é um banco de dados de gráficos em nuvem totalmente gerenciado e tolerante a falhas. Empresas como Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung, etc., usam Neo4j.
ArangoDB
ArangoDB é um banco de dados multimodelo de código aberto. A abordagem multimodelo permite que os usuários consultem os dados em qualquer linguagem de consulta de sua escolha. Os nós e arestas do ArangoDB são documentos JSON. Cada documento tem um id único. Os relacionamentos entre dois nós são indicados na forma de arestas e seus ids exclusivos são armazenados. Seu bom desempenho se deve à presença de um índice de hash.
As travessias, junções e pesquisas nos bancos de dados são aprimoradas. Ele ajuda a projetar, dimensionar e adaptar-se a várias arquiteturas. Ele desempenha um papel importante em tarefas complexas de ciência de dados, como extração de recursos e pesquisa avançada.
O ArrangoDB pode ser executado em um ambiente baseado em nuvem e é compatível com Mac Os, Linux e Windows. Autenticação LDAP, mascaramento de dados e algoritmos de criptografia garantem que o banco de dados seja seguro. É usado em gerenciamento de risco, IAM, detecção de fraudes, infraestrutura de rede, mecanismos de recomendação, etc. Accenture, Cisco, Dish e VMware são algumas organizações que usam o ArangoDB.
DataStax
DataStax é um banco de dados como serviço em nuvem NoSQL construído no Apache Cassandra. É altamente escalável e usa arquitetura nativa da nuvem. É confiável e seguro. Cada documento armazenado em um DataStax possui um índice que auxilia na busca fácil e rápida recuperação de dados. Os fragmentos são criados sobre os dados indexados. Várias fontes de dados podem ser usadas para construir aplicativos com ferramentas Datastax Enterprise, Kafka e Docker.
Os dados coletados das fontes são enviados para um ecossistema Hadoop e DataStax. O Hadoop gerencia segurança, operações, acesso a dados e gerenciamento interagindo com o DataStax. Os dados são refinados usando as ferramentas de desenvolvimento e operações da Datastax.
As informações analisadas são então usadas para análise estatística, aplicativos corporativos, relatórios, etc. Como é baseado em nuvem, os clientes pagam pelo que usam e o preço é razoável. Verizon, CapitalOne, TMobile e Overstock são algumas empresas que usam DataStax.
Orientar banco de dados
OrientDB é um banco de dados gráfico que gerencia dados de forma eficaz e ajuda a criar representações visuais para mostrar dados. É um banco de dados de grafos multimodelo e foi construído usando Java. Ele armazena dados na forma de pares chave-valor, documentos, modelos de objetos, etc. Ele consiste em 3 componentes significativos: editor gráfico, consulta de estúdio e console de linha de comando.
Um editor gráfico é usado para visualizar e interagir com os dados. A interface de consulta do Studio é usada para executar consultas e fornecer saída imediatamente em formato pictórico e tabular. O console de linha de comando é usado para consultar dados do OrientDB. Possui uma arquitetura distribuída com vários servidores que podem realizar operações de leitura e gravação. Os servidores de réplica são usados para executar operações de leitura e consulta. Ele suporta indexação e também é compatível com ACID. Algumas das empresas que usam OrientDB são Comcast Corporation e Blackfriars Group.
Gráfico
Dgraph é um banco de dados de gráficos em nuvem que suporta GraphQL. Foi construído usando Go. Minimiza as chamadas de rede e reduz a latência maximizando o processamento de consultas simultâneas. A integração perfeita do Dgraph com o GraphQL ajuda no desenvolvimento fácil de aplicativos de back-end do GraphQL.
Uma mutação do GraphQL é passada por meio de uma função Lambda que interage com o banco de dados e um pipeline de dados. Isso simplifica o processamento de consultas. É escalável horizontalmente, o que significa que o número de recursos aumenta com o aumento de consultas e dados. Ele fornece vários recursos como autorização baseada em JWT, visualizador de dados, autenticação em nuvem, backups de dados, etc. Algumas organizações que usam Dgraph incluem Intuit, intel e Factset.
Tigergraph
Tigergraph é um banco de dados de gráficos de propriedades desenvolvido usando C++. É altamente escalável e executa análises avançadas em dados altamente conectados. Ele usa uma estrutura gráfica nativa para o armazenamento de dados e um mecanismo de processamento gráfico para o processamento de dados. O banco de dados é armazenado em disco e na memória e também usa um cache de CPU para recuperação rápida. Ele usa a função Map Reduce para processamento de dados paralelo.
É extremamente rápido e escalável. Ele faz computação paralela e fornece atualizações em tempo real. Ele usa técnicas de compactação de dados e compacta os dados em 10x. Ele particiona os dados entre servidores automaticamente, economizando ao usuário o tempo e o esforço necessários para fragmentar os dados manualmente. Ele é usado para detecção de fraudes em residências, gerenciamento da cadeia de suprimentos e melhoria dos cuidados de saúde. JPMorgan Chase, Intuit e United Health Group são algumas organizações que usam o Tigergraph.
AllegroGraph
O AllegroGraph usa a tecnologia de gráfico de conhecimento de evento de entidade para realizar análises e decisões em dados altamente conectados, complexos e densos. Os dados são armazenados no formato JSON e JSON-LD nos nós do gráfico. Ele usa a arquitetura do protocolo REST. Ele também lida com conjuntos de dados extremamente grandes, fragmentando os dados com base em critérios específicos e espalhando-os por vários repositórios de base de conhecimento.
Isso é possível devido ao recurso FedShard do banco de dados AllegroGraph. A execução das consultas ocorre combinando as federações com os repositórios da base de conhecimento. Ele suporta tipos de esquema XML e usa índices triplos. Ele armazena dados geoespaciais como latitudes e longitudes e dados temporais como data, carimbo de data/hora, etc. É compatível com Windows, Mac e Linux também. É usado na detecção de fraudes, assistência médica, identificação de entidades, previsão de riscos, etc.
Stardog
O Stardog é um banco de dados gráfico que executa a virtualização de dados gráficos e vincula dados de data warehouses e data lakes sem copiar fisicamente os dados para um novo local de armazenamento. Stardog é construído em padrões abertos RDF. Ele suporta dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Este tipo de materialização feita pelo Stardog oferece flexibilidade. É o único banco de dados gráfico que combina gráficos de conhecimento e virtualização.
O Stardog usa um mecanismo de inferência alimentado por IA para processar e fornecer saídas de consulta com eficiência. É um banco de dados gráfico compatível com ACID. Leituras e gravações simultâneas são suportadas. Ele lida com consultas complexas com facilidade devido à arquitetura “de última geração”. Ele é usado no gerenciamento de ativos de TI, gerenciamento e análise de dados e fornece alta disponibilidade. Algumas empresas que usam Stardog são Cisco, eBay, NASA e Finra.
Palavras finais
Os bancos de dados gráficos ajudam a consultar relacionamentos muitos para muitos facilmente e armazenam dados de forma eficaz. Eles são escaláveis, seguros e podem ser integrados a muitas ferramentas, APIs e linguagens de terceiros. Nos últimos anos, eles foram integrados à nuvem e oferecem o melhor desempenho.
Eles simplificam junções complexas em consultas simples, tornando uma tarefa fácil para os desenvolvedores. Tarefas com uso intensivo de dados, como IoT e Big Data, também são bancos de dados gráficos. Eles continuarão a evoluir e certamente se expandirão para outros casos de uso no futuro.