Base De Datos Gráfica en comparación

“Graph Database“

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Preguntas frecuentes

Una base de datos gráfica es un tipo de base de datos NoSQL que almacena datos en forma de nodos y aristas. Los nodos representan entidades, como personas u organizaciones, mientras que las aristas son relaciones entre esas entidades. Por ejemplo, una arista puede utilizarse para conectar dos nodos que representan a usuarios que se han hecho "amigos" en Facebook. La relación en sí misma también puede contener información adicional sobre la fuerza de la conexión (por ejemplo, si fue iniciada por un usuario o por ambos). Esta estructura permite realizar consultas más complejas que las bases de datos relacionales tradicionales, ya que no requieren que se unan varias tablas antes de realizar la consulta; en su lugar, todos los datos relacionados pueden consultarse a la vez mediante algoritmos transversales sencillos, como la búsqueda en profundidad y la búsqueda en amplitud.

Hay muchos tipos de bases de datos de grafos. Los más comunes son Property Graph, RDF y Triplestore. Cada tipo tiene sus propios puntos fuertes y débiles, según el caso de uso que tengas en mente para tu aplicación o proceso empresarial. Por ejemplo, si quieres almacenar datos sobre personas (por ejemplo, su nombre, su edad), probablemente lo que necesites sea un grafo de propiedades; sin embargo, si lo que te interesa es almacenar información sobre productos (por ejemplo, el precio), una base de datos RDF podría ser más adecuada, ya que permite expresar las relaciones entre los objetos mediante URIs, en lugar de simples propiedades como las que se encuentran en un modelo de grafo de propiedades; esto facilita mucho la consulta cuando se trata de consultas complejas que implican a múltiples entidades de diferentes dominios, como "encontrar todos los libros escritos por autores que viven en Londres".

Las bases de datos gráficas son un nuevo tipo de base de datos que ha ido ganando popularidad en los últimos años. Ofrecen la posibilidad de modelar y consultar las relaciones entre entidades, algo que las bases de datos relacionales no admiten de entrada. Esto las hace ideales para modelar estructuras de datos complejas, como las redes sociales o los catálogos de productos, donde hay muchos tipos diferentes de conexiones entre objetos (por ejemplo, amigos con otros amigos). Además, pueden utilizarse para almacenar datos no estructurados, como documentos e imágenes, porque su esquema flexible permite añadir atributos sin tener que definir todos los campos por adelantado. Por último, las bases de datos de grafos permiten a los usuarios recorrer los nodos conectados utilizando rutas en lugar de seguir uniones predefinidas de un tipo de tabla/entidad a otro; esto permite formas más naturales de consultar grandes conjuntos de datos que lo que es posible con las consultas SQL tradicionales sólo en tablas relacionales.

La principal desventaja de una base de datos gráfica es que no se utiliza ni se entiende tan ampliamente. Esto significa que hay menos personas que puedan ayudarte con tus problemas, y menos documentación disponible para guiarte en el proceso. También significa que si algo sale mal, puede ser más difícil para otra persona arreglar (o incluso entender) lo que salió mal en primer lugar.

Cualquier empresa que necesite almacenar y consultar relaciones entre entidades. Esto incluye a las empresas del sector financiero, sanitario, minorista o cualquier otro en el que los datos se almacenen como un gráfico de nodos conectados. Las bases de datos de grafos son especialmente útiles para analizar las redes sociales (Facebook), hacer un seguimiento de las ventas de productos a lo largo del tiempo (Amazon) o comprender cómo interactúan las personas entre sí en Internet (LinkedIn).

Lo primero que hay que tener en cuenta es el problema que intentas resolver. Si tu modelo de datos tiene muchas relaciones, es probable que las bases de datos gráficas sean útiles para resolver tus problemas. Por ejemplo, si tienes un sitio de comercio electrónico y quieres recomendar productos basándote en lo que los clientes compraron en el pasado o en su lugar de residencia (geolocalización), entonces una base de datos de grafos sería apropiada porque este tipo de consultas requieren atravesar muchos nodos y aristas diferentes dentro de tu conjunto de datos. Otro buen caso de uso para las bases de datos de grafos es cuando hay múltiples entidades con interrelaciones complejas entre ellas, como las redes sociales como Facebook o Twitter, que contienen usuarios que pueden seguirse unos a otros, empresas que pueden comprarse unas a otras, etc. En este escenario, el uso de las bases de datos relacionales tradicionales puede no proporcionar suficiente flexibilidad, ya que su diseño de esquema no nos permite añadir fácilmente nuevos atributos sin que haya un impacto importante en las aplicaciones/consultas existentes contra nuestra(s) base(s) de datos. Por último, algunas personas eligen las bases de datos gráficas en lugar de los RDBMS simplemente porque no necesitan garantías de cumplimiento de ACID ni se preocupan por la consistencia transaccional de todas las escrituras realizadas por clientes concurrentes en un momento dado (por ejemplo, Google BigTable)

Una base de datos gráfica se implementa como una colección de nodos y aristas. Los nodos son las entidades de tus datos, como los clientes o los productos. Las aristas representan las relaciones entre esas entidades, por ejemplo que un cliente haya hecho un pedido de otro producto. En Neo4j, estos dos tipos de objetos se denominan "nodos" y "relaciones", respectivamente (aunque pueden recibir otros nombres).

Cuando tienes muchos datos que están conectados de alguna manera. Si tus datos tienen relaciones, probablemente merezca la pena considerar el uso de una base de datos gráfica.

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