Base de données graphe vs. base de données relationnelle : laquelle gagne ?

Les données restent une ressource inestimable. Lorsqu'elles sont traitées correctement, elles alimentent des décisions commerciales avisées. La manière dont vous stockez les données a beaucoup à voir avec les façons dont vous pouvez les traiter davantage.

Les bases de données sont utiles lorsque vous devez conserver des informations qui vous aideront à faire de meilleurs choix. Différents types de bases de données, tels que les bases de données graphiques, les bases de données vectorielles et les bases de données relationnelles, ont des objectifs et des cas d'utilisation spécifiques.

Dans cet article, nous vous aiderons à apprendre la différence entre une base de données graphique et une base de données relationnelle, y compris comment elles diffèrent l'une de l'autre.

Base de données graphique : un aperçu

Une base de données graphique est une base de données NoSQL qui stocke les informations sous forme de graphe de réseau. Elle a quatre composants.

• Nœuds, également appelés sommets, constituent les principales entités d'un graphe.
• Relations sont les connexions entre ces entités. Elles sont appelées arêtes ou liens.
• Étiquettes sont des attributs qui agrègent des nœuds similaires.
• Propriétés sont des paires clé-valeur stockées au sein de ces relations ou nœuds.

Les bases de données graphiques gèrent les données avec des relations compliquées plus habilement que les bases de données relationnelles, ce qui les rend idéales pour une large gamme d'applications.

Le format flexible d'une base de données graphique permet de mieux performer qu'une base de données relationnelle. Elle utilise l'adjacence sans index, ce qui signifie que chaque nœud du réseau contient des pointeurs vers des nœuds connexes.

En conséquence, le nœud fournit un accès à des indices étendus, ce qui améliore les performances en fonction du nombre de relations de parcours.

Applications des bases de données graphiques

Les bases de données graphiques génèrent et interrogent efficacement des données avec des relations complexes et montrent leur valeur dans les cas d'utilisation ci-dessous.

Détection de fraude

En cas de fraude à la carte de crédit, les bases de données graphiques mettent en évidence des identifiants partagés comme les numéros de sécurité sociale ou les adresses associées à la carte affectée. Connue sous le nom d'analyse de liens, cette technique fonctionne en évaluant les nœuds et les arêtes au sein d'un réseau.

Moteurs de recommandation

La base de données graphique fonctionne bien pour les applications qui fournissent des suggestions. Il est possible de sauvegarder des liens graphiques entre des types de données comme les intérêts des clients, les amis et l'historique des achats.

Vous pouvez configurer une base de données graphique largement disponible pour recommander des produits aux utilisateurs en fonction des produits achetés par des personnes ayant des intérêts et des historiques d'achat similaires.

Ces capacités de recommandation rendent les bases de données graphiques utiles dans le commerce électronique et les plateformes de réseaux sociaux.

Optimisation des itinéraires

L'optimisation des itinéraires examine un ensemble de données et détermine les valeurs qui conviennent le mieux à un certain scénario. Par exemple, utilisez une base de données graphique pour :

• Trouver l'itinéraire le plus rapide du point A au point B sur une carte, en tenant compte de tous les chemins possibles.
• Analyser diverses disponibilités, emplacements et capacités pour choisir le meilleur employé pour un quart de travail spécifique.
• Commander les machines les plus appropriées pour les opérations, en tenant compte de facteurs tels que le coût et la durée de vie de l'équipement.

Découverte de motifs

Les bases de données graphiques identifient des interrelations complexes et des motifs cachés dans les données. Pour donner un exemple, une plateforme de médias sociaux pourrait utiliser des bases de données graphiques pour différencier les bots des comptes légitimes.

Quand utiliser une base de données graphique

Les réponses à ces questions vous aideront à comprendre si une base de données graphique est le bon choix pour vous.

• Prévoyez-vous d'analyser des données interconnectées complexes ? Si oui, une base de données graphique est une option appropriée.
• Travaillez-vous avec un modèle de données avec un schéma strict ? Si oui, il est préférable d'opter pour une base de données relationnelle.
• Avez-vous des requêtes basées sur des chemins ? Si oui, optez pour des bases de données graphiques.
• Qu'est-ce qui compte le plus : la performance ou les ensembles de données massifs ? Si c'est le dernier, optez pour les graphes.
• Auriez-vous besoin d'effectuer des transactions ACID complètes ? Si oui, choisissez des bases de données relationnelles.
• Utilisez-vous le modèle Create, Read, Update, and Delete (CRUD) lors de l'accès à la base de données ? Une base de données relationnelle suffira si c'est le cas.

Exemples de bases de données graphiques

Voici quelques exemples populaires de bases de données graphiques :

• Neo4j : Une base de données graphique open-source largement utilisée, connue pour son langage de requête puissant Cypher. Elle est bien adaptée à une large gamme d'applications, y compris les réseaux sociaux, les systèmes de recommandation, la détection de fraude et les graphes de connaissances.   
• Amazon Neptune : Un service de base de données graphique entièrement géré proposé par Amazon Web Services (AWS). Il est conçu pour des charges de travail graphiques à haute performance et est optimisé pour gérer des ensembles de données graphiques à grande échelle.   
• Dgraph : Une base de données graphique distribuée qui offre une approche unique de la modélisation et de l'interrogation des données. Elle est conçue pour des applications graphiques hautement évolutives et performantes.   
• ArangoDB : Une base de données multi-modèle qui prend en charge les documents, les graphes et les paires clé-valeur. Elle offre un langage de requête unifié (AQL) pour interroger tous les modèles de données.

Bases de données relationnelles : un aperçu

Une base de données relationnelle stocke les données sous forme de tables. Les tables fonctionnent de manière similaire à des classeurs physiques, car chaque dossier contient des informations sur un sujet.

Une base de données relationnelle connecte les données selon des relations logiques. Parce que les données sont enregistrées dans des tables, elles ont une structure logique et simple. Les lignes sont des enregistrements uniques avec des identifiants ; les colonnes identifient les attributs d'un ensemble de données. Les tables sont ensuite reliées entre elles à l'aide de relations.

Disons que vous vouliez rassembler tous les acheteurs qui vivent dans une ville spécifique. Vous commencez par votre table "clients". Ensuite, vous allez à votre table "villes" et recherchez la ville qui vous intéresse. Enfin, vous combinez les deux tables pour trouver tous les clients résidant dans cette ville.

Pourquoi avez-vous besoin de bases de données relationnelles ?

Les bases de données relationnelles sont essentielles pour les applications qui nécessitent un stockage de données structuré et une intégrité transactionnelle. Elles sont adaptées pour :

• Traiter avec des données structurées. Les bases de données relationnelles sont utiles dans les situations où la structure des données est bien définie et rigide. Si les données sont correctement structurées en tables avec des colonnes et des relations établies, une base de données relationnelle est le meilleur choix pour l'analyse.
• Assurer la conformité à l'atomicité, la cohérence, l'isolement et la durabilité (ACID). Une base de données relationnelle est préférable si votre application nécessite une conformité ACID robuste pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données. Cela est particulièrement important pour des applications comme les systèmes financiers et les dossiers médicaux.
• Avoir un schéma bien défini. Si votre application nécessite moins de modifications de données, les bases de données relationnelles peuvent accepter ces changements de manière méthodique. Cela est utile dans les cas où la structure des données est relativement stable.
• Assurer la sécurité des données et le contrôle d'accès. Lorsque la sécurité des données et le contrôle d'accès sont critiques, les bases de données relationnelles fournissent une base solide pour contrôler les droits des utilisateurs et protéger les données sensibles.

Quand utiliser une base de données relationnelle

Les bases de données relationnelles ont un schéma standardisé. Elles sont une option appropriée lorsque :

• Vous travaillez avec des données structurées.
• Votre application implique des opérations JOIN complexes entre les tables.
• La conformité ACID et la cohérence transactionnelle sont très importantes.
• Les relations de données sont simples, et les clés étrangères peuvent les représenter efficacement. Une clé étrangère est une colonne ou un ensemble de colonnes dans une table qui fait référence aux valeurs de clé primaire d'une autre table.

Exemples de bases de données relationnelles

Voici quelques exemples courants de bases de données relationnelles :

• MySQL : Une base de données relationnelle open-source largement utilisée, connue pour sa performance, sa fiabilité et sa flexibilité.
• PostgreSQL : Une base de données relationnelle puissante et open-source qui prend en charge des fonctionnalités avancées comme les types de données complexes, la recherche en texte intégral et les extensions de données spatiales
• MariaDB : Un fork de MySQL, connu pour sa performance et sa compatibilité avec MySQL.
• Oracle Database : Une plateforme de base de données complète offrant une large gamme de fonctionnalités, y compris une haute disponibilité, la sécurité et l'évolutivité.   
• IBM Db2 : Une plateforme de base de données robuste et évolutive, souvent utilisée dans des applications d'entreprise à grande échelle.  

Bases de données graphiques vs. bases de données relationnelles : différences clés

Les bases de données graphiques et relationnelles stockent toutes deux des morceaux de données liées les unes aux autres de manière particulière. Cependant, elles représentent les relations entre ces morceaux d'information de manière assez différente.

Une base de données graphique organise les données comme un réseau d'entités et de relations. Elle utilise la théorie des graphes mathématiques pour stocker et opérer sur les relations de données. Elles modélisent ces relations plus efficacement que les bases de données relationnelles, améliorant considérablement la performance des applications.

Les bases de données relationnelles conservent les informations dans des tables avec des lignes et des colonnes. Contrairement aux bases de données graphiques, elles ont tendance à devenir inefficaces dans les opérations impliquant des relations de données complexes car elles nécessitent plusieurs consultations de tables de données.

Ici, nous examinons les différences clés entre une base de données graphique et une base de données relationnelle à travers cinq aspects.

• Modèle de données. Les bases de données relationnelles conservent les données dans des tables avec des lignes et des colonnes, ce qui en fait l'option la plus appropriée pour des informations structurées et bien définies. Elles rendent difficile la représentation des relations de plusieurs à plusieurs.

À l'inverse, les bases de données graphiques utilisent des nœuds et des arêtes pour représenter des données avec des relations flexibles, les montrant telles qu'elles se comportent dans le monde réel. Puisque l'importance des relations augmente dans les bases de données graphiques, vous pouvez connecter les données plus naturellement.

• Flexibilité du schéma. Les bases de données relationnelles peuvent nécessiter un schéma fixe qui pourrait être rigide lorsqu'il s'agit de données dynamiques ou semi-structurées.

Une base de données graphique vous permet de modifier le schéma à mesure que votre base de données s'étend.

• Langage de requête. Les bases de données relationnelles utilisent fréquemment SQL dans leurs requêtes. SQL est conçu pour fonctionner avec des données tabulaires et a une courbe d'apprentissage abrupte.

Les bases de données graphiques utilisent le langage de requête Cypher. La syntaxe et la fonctionnalité de Cypher le rendent approprié pour interroger des relations de plusieurs à plusieurs. Pensez à Cypher comme un moyen de mapper la structure des phrases en anglais à des motifs dans un graphe où : les noms représentent généralement des nœuds ; les verbes pour les relations ; et les adjectifs et adverbes pour les propriétés.

• Évolutivité. Il est plus facile de faire évoluer rapidement les bases de données graphiques sur plusieurs machines pour accueillir des ensembles de données massifs et des volumes de transactions élevés.

Les utilisateurs peuvent trouver difficile de faire évoluer efficacement les bases de données relationnelles. À mesure que les données augmentent, elles deviennent plus distribuées, perturbant la structure. L'utilisation de plusieurs serveurs affecte les performances de la base de données et impacte le temps de réponse et la disponibilité de l'application.

• Complexité. Les bases de données relationnelles ont des modèles de données qui simplifient la configuration et la maintenance.

Même si la création et l'interrogation des bases de données graphiques peuvent devenir plus complexes, elles fonctionnent plus rapidement sur des données complexes basées sur des relations. Cependant, des requêtes graphiques mal construites peuvent ralentir les performances si vous n'êtes pas prudent. Les bases de données graphiques peuvent entraîner votre équipe à travers une courbe d'apprentissage car elles sont encore en évolution.

Base de données graphique vs base de données relationnelle : questions fréquemment posées (FAQ)

Quelle est la différence entre une relation et un graphe ?

Relation (dans les bases de données relationnelles) est une table avec des lignes et des colonnes, représentant un ensemble de tuples. Les relations entre les données sont définies par des clés étrangères. Alors qu'un graphe est une collection de nœuds (entités) connectés par des arêtes (relations). Les graphes sont plus flexibles et peuvent représenter des relations complexes et dynamiques.

SQL est-il une base de données graphique ?

Non, SQL (Structured Query Language) est le langage standard pour interroger et manipuler des données dans les bases de données relationnelles.

MongoDB est-il une base de données graphique ?

Non, MongoDB est une base de données orientée document. Bien qu'il puisse stocker et interroger des documents avec des relations intégrées, il n'est pas spécifiquement conçu pour gérer efficacement des structures graphiques complexes et des parcours.

PostgreSQL est-il une base de données graphique ?

Non, PostgreSQL est une puissante base de données relationnelle. Bien qu'il puisse être utilisé pour modéliser certaines structures de type graphe, il n'est pas aussi efficace ou optimisé pour les parcours de graphes que les bases de données graphiques dédiées.

Faire un choix parfait

Choisir entre une base de données graphique et une base de données relationnelle dépend de vos besoins et de votre cas d'utilisation. Évaluez l'objectif pour lequel vous avez l'intention d'utiliser la base de données. Si c'est un cas d'utilisation où les relations entre les données comptent plus, comme dans les réseaux sociaux ou les recommandations de produits, optez pour les bases de données graphiques.

D'un autre côté, lorsque vos données sont plus structurées, une base de données relationnelle vous soutient facilement.

En savoir plus sur les bases de données relationnelles et comprenez pourquoi les ingénieurs en bases de données préfèrent travailler avec elles.