Base de datos de grafos vs. base de datos relacional: ¿cuál gana?

Los datos siguen siendo un recurso invaluable. Cuando se procesan adecuadamente, alimentan decisiones empresariales inteligentes. La forma en que almacenas los datos tiene mucho que ver con las maneras en que puedes procesarlos más adelante.

Las bases de datos son útiles cuando necesitas conservar información que te ayudará a tomar mejores decisiones. Diferentes tipos de bases de datos, como bases de datos de grafos, bases de datos vectoriales y bases de datos relacionales, tienen propósitos y casos de uso específicos.

En este artículo, te ayudaremos a aprender sobre la base de datos de grafos vs base de datos relacional, incluyendo cómo se diferencian entre sí.

Base de datos de grafos: una visión general

Una base de datos de grafos es una base de datos NoSQL que almacena información como un grafo de red. Tiene cuatro componentes.

• Nodos, también llamados vértices, comprenden las principales entidades de un grafo.
• Relaciones son la conexión entre esas entidades. Se les llama aristas o enlaces.
• Etiquetas son atributos que agregan nodos similares.
• Propiedades son pares clave o valor almacenados dentro de esas relaciones o nodos.

Las bases de datos de grafos manejan datos con relaciones complicadas más hábilmente que las relacionales, haciéndolas ideales para una amplia gama de aplicaciones.

El formato flexible de una representación de bases de datos de grafos le permite desempeñarse mejor que una base de datos relacional. Utiliza adyacencia sin índice, lo que significa que cada nodo de la red contiene punteros a nodos relacionados.

Como resultado, el nodo proporciona acceso a índices extensos, por lo que el rendimiento mejora dependiendo del número de relaciones de recorrido.

Aplicaciones de bases de datos de grafos

Las bases de datos de grafos generan y consultan datos con relaciones complejas de manera competente y muestran su valor en los casos de uso a continuación.

Detección de fraudes

En caso de fraude con tarjetas de crédito, las bases de datos de grafos destacan identificadores compartidos como números de seguridad social o direcciones asociadas con la tarjeta afectada. Conocido como análisis de enlaces, esta técnica funciona evaluando nodos y aristas dentro de una red.

Motores de recomendación

La base de datos de grafos funciona muy bien para aplicaciones que proporcionan sugerencias. Es posible guardar enlaces de grafos entre tipos de datos como intereses de clientes, amigos e historial de compras.

Puedes configurar una base de datos de grafos ampliamente disponible para recomendar productos a los usuarios en función de qué productos han sido comprados por personas con intereses e historiales de compra similares.

Estas capacidades de recomendación hacen que las bases de datos de grafos sean útiles en el comercio electrónico y plataformas de redes sociales.

Optimización de rutas

La optimización de rutas examina un conjunto de datos y determina los valores que mejor se adaptan a un determinado escenario. Por ejemplo, usa una base de datos de grafos para:

• Encontrar la ruta más rápida del punto A al B en un mapa, considerando todos los caminos posibles.
• Analizar diversas disponibilidades, ubicaciones y capacidades para elegir al mejor empleado para un turno específico.
• Ordenar la maquinaria más adecuada para las operaciones, considerando factores como el costo y la vida útil del equipo.

Descubrimiento de patrones

Las bases de datos de grafos identifican interrelaciones complicadas y patrones ocultos en los datos. Por ejemplo, una plataforma de redes sociales podría emplear bases de datos de grafos para diferenciar entre bots y cuentas legítimas.

Cuándo usar una base de datos de grafos

Las respuestas a estas preguntas te ayudarán a entender si una base de datos de grafos es la opción adecuada para ti.

• ¿Planeas analizar datos interconectados complejos? Si es así, una base de datos de grafos es una opción adecuada.
• ¿Trabajas con un modelo de datos con un esquema estricto? Si es así, es mejor optar por una base de datos relacional.
• ¿Tienes consultas basadas en rutas? Si es así, opta por bases de datos de grafos.
• ¿Qué importa más: el rendimiento o los conjuntos de datos masivos? Si es lo último, opta por grafos.
• ¿Necesitarías realizar transacciones ACID completas? Si es así, elige bases de datos relacionales.
• ¿Usas el patrón Crear, Leer, Actualizar y Eliminar (CRUD) al acceder a la base de datos? Una base de datos relacional será suficiente si ese es el caso.

Ejemplos de bases de datos de grafos

Aquí hay algunos ejemplos populares de bases de datos de grafos:

• Neo4j: Una base de datos de grafos de código abierto ampliamente utilizada, conocida por su potente lenguaje de consulta Cypher. Es adecuada para una amplia gama de aplicaciones, incluidas redes sociales, sistemas de recomendación, detección de fraudes y grafos de conocimiento.   
• Amazon Neptune: Un servicio de base de datos de grafos totalmente gestionado ofrecido por Amazon Web Services (AWS). Está diseñado para cargas de trabajo de grafos de alto rendimiento y está optimizado para manejar conjuntos de datos de grafos a gran escala.   
• Dgraph: Una base de datos de grafos distribuida que ofrece un enfoque único para el modelado y consulta de datos. Está diseñada para aplicaciones de grafos altamente escalables y de alto rendimiento.   
• ArangoDB: Una base de datos multimodelo que admite documentos, grafos y pares clave-valor. Ofrece un lenguaje de consulta unificado (AQL) para consultar todos los modelos de datos.

Bases de datos relacionales: una visión general

Una base de datos relacional almacena datos en forma de tablas. Las tablas funcionan de manera similar a los archivadores físicos, ya que cada carpeta contiene información sobre un tema.

Una base de datos relacional conecta datos según relaciones lógicas. Debido a que los datos se registran en tablas, tiene una estructura lógica y sencilla. Las filas son registros únicos con identificadores; las columnas identifican los atributos de un conjunto de datos. Las tablas se unen luego usando relaciones.

Supongamos que quisieras reunir a todos los compradores que viven en una ciudad específica. Comienzas con tu tabla de "clientes". Luego vas a tu tabla de "ciudades" y buscas la ciudad que te interesa. Finalmente, combinas las dos tablas para encontrar a todos los clientes que residen en esa ciudad.

¿Por qué necesitas bases de datos relacionales?

Las bases de datos relacionales son críticas para aplicaciones que necesitan almacenamiento de datos estructurados e integridad transaccional. Son adecuadas para:

• Manejar datos estructurados. Las bases de datos relacionales son útiles en situaciones cuando la estructura de datos está bien definida y es rígida. Si los datos están correctamente estructurados en tablas con columnas y relaciones establecidas, una base de datos relacional es la mejor opción para el análisis.
• Asegurar el cumplimiento de atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad (ACID). Una base de datos relacional es la mejor si tu aplicación requiere un cumplimiento robusto de ACID para asegurar la integridad y confiabilidad de los datos. Esto es particularmente importante para aplicaciones como sistemas financieros y registros médicos.
• Tener un esquema bien definido. Si tu aplicación requiere menos modificaciones de datos, las bases de datos relacionales pueden aceptar estos cambios de manera metódica. Esto es útil en casos donde la estructura de datos es relativamente estable.
• Asegurar la seguridad de los datos y el control de acceso. Cuando la seguridad de los datos y el control de acceso son críticos, las bases de datos relacionales proporcionan una base sólida para controlar los derechos de los usuarios y proteger los datos sensibles.

Cuándo usar una base de datos relacional

Las bases de datos relacionales tienen un esquema estandarizado. Son una opción adecuada cuando:

• Estás trabajando con datos estructurados.
• Tu aplicación involucra operaciones JOIN complejas entre tablas.
• El cumplimiento de ACID y la consistencia transaccional son muy importantes.
• Las relaciones de datos son sencillas y las claves foráneas pueden representarlas efectivamente. Una clave foránea es una columna o un conjunto de columnas en una tabla que se refiere a valores de clave primaria de una tabla diferente.

Ejemplos de bases de datos relacionales

Aquí hay algunos ejemplos comunes de bases de datos relacionales:

• MySQL: Una base de datos relacional de código abierto ampliamente utilizada, conocida por su rendimiento, fiabilidad y flexibilidad.
• PostgreSQL: Una potente base de datos relacional de código abierto que admite características avanzadas como tipos de datos complejos, búsqueda de texto completo y extensiones de datos espaciales
• MariaDB: Un fork de MySQL, conocido por su rendimiento y compatibilidad con MySQL.
• Oracle Database: Una plataforma de base de datos integral que ofrece una amplia gama de características, incluyendo alta disponibilidad, seguridad y escalabilidad.   
• IBM Db2: Una plataforma de base de datos robusta y escalable, a menudo utilizada en aplicaciones empresariales a gran escala.  

Bases de datos de grafos vs. bases de datos relacionales: diferencias clave

Tanto las bases de datos de grafos como las relacionales almacenan fragmentos de datos relacionados entre sí de maneras particulares. Sin embargo, representan las relaciones entre estas piezas de información de manera bastante diferente.

Una base de datos de grafos organiza los datos como una red de entidades y relaciones. Utiliza la teoría de grafos matemática para almacenar y operar sobre las relaciones de datos. Modelan estas relaciones de manera más efectiva que las bases de datos relacionales, mejorando significativamente el rendimiento de las aplicaciones.

Las bases de datos relacionales mantienen la información en tablas con filas y columnas. A diferencia de las bases de datos de grafos, tienden a volverse ineficientes en operaciones que involucran relaciones de datos complejas porque requieren varias búsquedas en tablas de datos.

Aquí, examinamos las diferencias clave entre la base de datos de grafos vs base de datos relacional a través de cinco aspectos.

• Modelo de datos. Las bases de datos relacionales mantienen los datos en tablas con filas y columnas, haciéndolas la opción más adecuada para información estructurada y bien definida. Hacen difícil representar relaciones de muchos a muchos.

Por el contrario, las bases de datos de grafos utilizan nodos y aristas para representar datos con relaciones flexibles, mostrándolos como se comportan en el mundo real. Dado que la importancia de las relaciones aumenta en las bases de datos de grafos, puedes conectar datos de manera más natural.

• Flexibilidad del esquema. Las bases de datos relacionales pueden requerir un esquema fijo que podría ser rígido al tratar con datos dinámicos o semiestructurados.

Una base de datos de grafos te permite cambiar el esquema a medida que tu base de datos se expande.

• Lenguaje de consulta. Las bases de datos relacionales frecuentemente usan SQL en sus consultas. SQL está diseñado para trabajar con datos tabulares y tiene una curva de aprendizaje pronunciada.

Las bases de datos de grafos utilizan el lenguaje de consulta Cypher. La sintaxis y funcionalidad de Cypher lo hacen apropiado para consultar relaciones de muchos a muchos. Piensa en Cypher como una forma de mapear la estructura de oraciones del idioma inglés a patrones en un grafo donde: los sustantivos suelen representar nodos; los verbos, relaciones; y los adjetivos y adverbios, propiedades.

• Escalabilidad. Es más fácil escalar rápidamente las bases de datos de grafos en múltiples máquinas para acomodar conjuntos de datos masivos y altos volúmenes de transacciones.

Los usuarios pueden encontrar difícil escalar eficientemente con bases de datos relacionales. A medida que los datos crecen, se vuelven más distribuidos, interrumpiendo la estructura. Usar múltiples servidores afecta el rendimiento de la base de datos e impacta el tiempo de respuesta y disponibilidad de la aplicación.

• Complejidad. Las bases de datos relacionales tienen modelos de datos que simplifican la configuración y el mantenimiento.

Aunque crear y consultar bases de datos de grafos puede volverse más complejo, funcionan más rápido en datos complejos basados en relaciones. Sin embargo, las consultas de grafos mal construidas pueden reducir el rendimiento si no tienes cuidado. Las bases de datos de grafos pueden llevar a tu equipo a una curva de aprendizaje ya que todavía están evolucionando.

Base de datos de grafos vs base de datos relacional: Preguntas frecuentes (FAQs)

¿Cuál es la diferencia entre una relación y un grafo?

Relación (en bases de datos relacionales) es una tabla con filas y columnas, que representa un conjunto de tuplas. Las relaciones entre datos se definen a través de claves foráneas. Mientras que, un grafo es una colección de nodos (entidades) conectados por aristas (relaciones). Los grafos son más flexibles y pueden representar relaciones complejas y dinámicas.

¿Es SQL una base de datos de grafos?

No, SQL (Structured Query Language) es el lenguaje estándar para consultar y manipular datos en bases de datos relacionales.

¿Es MongoDB una base de datos de grafos?

No, MongoDB es una base de datos orientada a documentos. Aunque puede almacenar y consultar documentos con relaciones incrustadas, no está específicamente diseñada para manejar eficientemente estructuras de grafos complejas y recorridos.

¿Es PostgreSQL una base de datos de grafos?

No, PostgreSQL es una potente base de datos relacional. Aunque puede usarse para modelar algunas estructuras similares a grafos, no es tan eficiente ni está optimizada para recorridos de grafos como las bases de datos de grafos dedicadas.

Haciendo una elección perfecta

Elegir entre una base de datos de grafos y una relacional depende de tus requisitos y caso de uso. Evalúa el propósito para el cual planeas usar la base de datos. Si es un caso de uso donde las relaciones entre datos importan más, como en redes sociales o recomendaciones de productos, opta por bases de datos de grafos.

Por otro lado, cuando tus datos están más estructurados, una base de datos relacional te apoya fácilmente.

Aprende más sobre bases de datos relacionales y entiende por qué los ingenieros de bases de datos prefieren trabajar con ellas.