Cos'è un database a grafo? Come analizzare dati complessi

I database a grafo aggiungono agilità e scalabilità al modo in cui le organizzazioni lavorano con i loro dati.

Memorizzano i dati come una rete interconnessa di oggetti dati e le relazioni che li collegano, rendendo più facile scalare e modificare. Questo crea un modo efficiente per gestire query complesse sugli oggetti dati e le loro relazioni.

I migliori database a grafo possono attraversare ed esplorare rapidamente queste connessioni, rendendoli adatti per reti sociali e motori di raccomandazione. Puoi facilmente aggiungere nuove relazioni e dati e lasciare che il database si adatti alle esigenze della tua azienda.

Esploriamo in dettaglio i database a grafo e comprendiamo cosa li rende agili.

Memorizzano i dati come una rete di relazioni piuttosto che in tabelle rigide come fanno i database relazionali.

I database a grafo hanno nodi che memorizzano oggetti dati. I nodi possono avere relazioni illimitate di diversi tipi. Le relazioni sono rappresentate da archi. Avranno un nodo di partenza, un nodo finale, un tipo e una direzione.

Ogni nodo in un database a grafo ha proprietà e attributi che lo descrivono. Tali grafi sono anche noti come grafi di proprietà.

La struttura dei database a grafo rende più facile scoprire modelli nascosti e relazioni nei dati interconnessi.

Perché i database a grafo sono essenziali?

Con la crescente interconnessione nei dati, i database relazionali impiegano più tempo a rispondere alle query e il volume dei dati aumenta. I database a grafo rispondono molto più velocemente. Offrono molti vantaggi, come:

Miglioramento delle prestazioni

Quando il volume dei dati aumenta, le connessioni tra di essi aumentano simultaneamente. I database a grafo non si sfaldano e funzionano costantemente nonostante il carico pesante di dati. I database a grafo mostrano un utilizzo superiore delle risorse e prestazioni di tempo di risposta alle query.

Modello scalabile

I database a grafo permettono agli architetti dei dati di tenere il passo con l'espansione aziendale. Puoi facilmente aggiungere o rimuovere nodi alla struttura dati esistente senza disturbare l'intero modello, riducendo lo stress di creare modelli esauribili con poco o nessun margine di modifica.

Integrità dei dati

I database a grafo supportano transazioni ACID (atomicità, coerenza, isolamento e durabilità). Significa che le operazioni sui dati sono o di successo o non riuscite, evitando aggiornamenti parziali che potrebbero portare a corruzione. Utilizzano anche un meccanismo di blocco per prevenire aggiornamenti simultanei con accesso concorrente ai dati.

Alcuni database a grafo hanno capacità di versioning e auditing che aiutano a mantenere l'integrità storica dei dati.

Migliorata consapevolezza del contesto

I database a grafo rispecchiano le connessioni del mondo reale tra oggetti dati. Rendono facile comprendere le relazioni senza dover passare attraverso processi complicati.

Puoi facilmente rilevare modelli nascosti e anomalie, rendendoli risorse preziose nel rilevamento delle frodi e nell'offerta di raccomandazioni più personalizzate.

Caratteristiche di un database a grafo

Di seguito sono riportate alcune qualità che rendono i database a grafo adatti alle aziende che lavorano principalmente con dati interconnessi.

• La mancanza di una struttura predefinita lo rende flessibile per rappresentare relazioni complesse tra dati, aiutando questi database ad adattarsi a modelli di dati avanzati. Lo rende adatto per comprendere e attraversare relazioni in reti sociali e sistemi di raccomandazione.
• Elaborazione nativa del grafo consente di navigare rapidamente attraverso le connessioni dati senza i costi aggiuntivi delle ricerche di indice o delle strategie di join. Questa capacità è anche nota come adiacenza senza indice. I database a grafo spesso vengono forniti con un linguaggio di query nativo. Ad esempio, Cypher per Neo4j fornisce una sintassi estesa per interagire con i dati del grafo.
• Attraversamento del grafo e corrispondenza dei modelli rendono più facile analizzare rapidamente le connessioni nascoste ed estrarre dati rilevanti in base a criteri stabiliti.

Database a grafo vs. database relazionale

I database a grafo e relazionali utilizzano approcci distinti alla gestione dei dati. Hanno i loro punti di forza e applicazioni. I database a grafo hanno nodi e archi, rendendo più facile gestire e interrogare dati altamente interconnessi. La maggior parte di questi database offre un approccio senza schema, promuovendo la sua applicazione in strutture dati dinamiche.

Database relazionali organizzano i dati in tabelle con righe e colonne che utilizzano uno schema fisso. Sono altamente efficienti per operazioni semplici, ma potresti affrontare sfide nel scalarli quando ci sono relazioni complesse tra oggetti dati.

I database relazionali sono adatti per applicazioni aziendali tradizionali e elaborazione delle transazioni.

Come funzionano i database a grafo

I database a grafo sfruttano modelli a grafo per rappresentare le relazioni tra dati come nodi (vertici) e connessioni (archi), consentendo un'analisi efficiente di dati complessi e interconnessi. Permettono agli utenti di eseguire query di attraversamento, esplorando percorsi, distanze e modelli tra nodi per scoprire intuizioni come comunità, influencer e anomalie.

A differenza dei database tradizionali, i database a grafo memorizzano esplicitamente le relazioni, riducendo la necessità di join complessi e consentendo prestazioni di query in sub-secondi anche con set di dati massicci. Queste capacità li rendono ideali per casi d'uso come l'analisi delle reti sociali, il rilevamento delle frodi e l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento.

Gli algoritmi a grafo potenziano ulteriormente la potenza dei database a grafo analizzando le connessioni per rivelare modelli e comportamenti. Ad esempio, gli algoritmi possono misurare l'importanza dei nodi esaminando gli archi in entrata o la significatività dei nodi vicini.

Possono anche identificare cluster, percorsi più brevi e anomalie, offrendo intuizioni più profonde nei dati. Integrandosi perfettamente con i flussi di lavoro di apprendimento automatico, i database a grafo forniscono una solida base per scoprire nuove relazioni e tendenze, collegando fonti di dati disparate e scoprendo connessioni nascoste su larga scala.

Tipi di database a grafo

Ci sono alcuni tipi notevoli di database a grafo che gli ingegneri utilizzano quando progettano applicazioni che si basano su relazioni tra oggetti dati.

Database a grafo di proprietà

Come un database a grafo, i loro nodi sono puntatori che memorizzano oggetti dati e gli archi rappresentano le loro relazioni. Tuttavia, sia i nodi che gli archi hanno proprietà associate a loro. Queste sono coppie chiave-valore che memorizzano dati aggiuntivi.

Ad esempio, un nodo può avere proprietà come nome, età o email, mentre l'arco contiene la data di inizio di un'amicizia. Rappresenta oggetti dati e le loro relazioni nel loro insieme, rispecchiando da vicino le loro complessità del mondo reale.

Probabilmente troverai applicazioni di database a grafo di proprietà in casi d'uso come reti sociali o rilevamento delle frodi. Usa linguaggi di query come Cypher, Gremlin o linguaggio di query a grafo (GQL).

Resource Description Framework (RDF)

I database RDF si specializzano nella gestione dei dati semantici. Include una descrizione delle relazioni tra diversi punti dati. È ideale per casi d'uso in cui l'interoperabilità dei dati e il collegamento sono cruciali. Troverai database RDF in applicazioni in cui l'interrogazione dei dati dipende dalle loro relazioni semantiche.

Rappresentano i dati con un soggetto, un predicato e un oggetto, rendendoli preferiti per l'interrogazione di dati interconnessi. Puoi interrogare questi database utilizzando il Protocollo SPARQL e il Linguaggio di Query RDF (SPARQL), pronunciato "sparkle", poiché consente interrogazioni più sofisticate della semantica dei dati.

Database ipergrafo

I database ipergrafo gestiscono relazioni complesse con più di due entità. Permette a un arco di connettersi a più nodi, rendendolo un database preferito in biologia computazionale o topologia di rete dove le relazioni coinvolgono più entità. Questi database sono estensioni dei tipici database a grafo.

Casi d'uso dei database a grafo

Il database a grafo implementa un modello di dati flessibile e intuitivo, enfatizzando le relazioni tra le entità. Li rende adatti a varie applicazioni come:

• Social networking: Questi database aiutano a gestire amici e altre connessioni in app di social media, rendendo più facile trovare nuovi amici e capire come sono collegati alle persone che conosci.
• Rilevamento delle frodi: Banche e istituzioni finanziarie individuano modelli insoliti che potrebbero suggerire frodi utilizzando database a grafo. Analizzano rapidamente le transazioni tra conti per rilevare attività sospette, come iscrizioni a conti da diverse località ma con lo stesso indirizzo IP.
• Grafi di conoscenza: I grafi di conoscenza aiutano i motori di ricerca e gli assistenti digitali a organizzare le informazioni per rispondere efficacemente alle domande degli utenti.
• Catene di approvvigionamento e logistica: Questi database possono determinare relazioni complesse nei dati, aiutandoti a gestire gli inventari e ottimizzare i percorsi della catena di approvvigionamento.

Vantaggi dei database a grafo

I database a grafo offrono diversi vantaggi convincenti che li rendono una scelta ideale per gestire dati complessi e interconnessi:

• Gestione efficiente delle relazioni: I database a grafo memorizzano esplicitamente le relazioni, consentendo un rapido attraversamento e analisi senza la necessità di join complessi.
• Alta performance per dati connessi: Eseguono query complesse su dati connessi in pochi secondi, rendendoli ideali per applicazioni su larga scala e in tempo reale.
• Modellazione dati flessibile: I database a grafo possono adattarsi a strutture dati in evoluzione, rendendoli adatti per set di dati dinamici e in evoluzione.
• Intuizioni migliorate con algoritmi a grafo: Gli algoritmi integrati scoprono modelli, comunità e anomalie difficili da rilevare con metodi tradizionali.

Limitazioni dei database a grafo

Sebbene i database a grafo abbiano vantaggi significativi, presentano anche alcune limitazioni che potrebbero non renderli adatti a tutti i casi d'uso:

• Supporto limitato per query complesse: Sebbene ottimizzati per query pesanti di relazioni, i database a grafo possono avere difficoltà con aggregazioni più complesse o elaborazioni batch su larga scala.
• Curva di apprendimento più ripida: Gli sviluppatori potrebbero richiedere conoscenze specializzate per progettare e interrogare modelli di dati a grafo in modo efficace, rendendo l'adozione più impegnativa.
• Problemi di scalabilità: Sebbene i database a grafo funzionino bene con dati interconnessi, possono affrontare difficoltà quando si scalano orizzontalmente su sistemi distribuiti.
• Ecosistema meno maturo: Rispetto ai database relazionali, i database a grafo hanno un ecosistema più piccolo di strumenti, librerie e integrazioni, il che può limitare la flessibilità in alcuni casi d'uso.

I 5 migliori database a grafo

Molte aziende utilizzano database a grafo per estrarre dati senza ordinarli in relazioni specifiche. Se hai intenzione di farlo, questa lista ti aiuterà a scegliere un database a grafo perfetto per la tua azienda.

Per qualificarsi per l'inclusione nella lista dei migliori database a grafo, un prodotto deve:

• Offrire archiviazione dati
• Memorizzare e rappresentare i dati in uno schema topografico
• Permettere agli utenti di utilizzare un linguaggio di query per recuperare dati

*Questi sono i principali database a grafo dal Rapporto Grid® Autunno 2024 di G2. Alcune recensioni potrebbero essere state modificate per chiarezza.

1. Neo4j Graph Database

Le aziende si fidano di Neo4j Graph Database per la sua velocità, sicurezza e scalabilità per supportare carichi di lavoro transazionali e analitici. Hai la possibilità di scegliere tra più opzioni cloud come self-hosted, ibrido, multi-cloud o un servizio cloud completamente gestito.

Cosa piace di più agli utenti:

“Neo4j è una grande piattaforma per i nuovi utenti per imparare i comandi. È molto interessante e possiamo vedere il comando insieme ai suoi risultati. Possiamo vedere il risultato in diversi modi, come in formato grafo, tabella, testo o codice.”

- Recensione Neo4j Graph Database, Rupali M.

Cosa non piace agli utenti:

“A volte il loro linguaggio di query, chiamato Cypher, è un po' oscuro e difficile da digitare.”

- Recensione Neo4j Graph Database, Carlos V.

2. Amazon Neptune

Amazon Neptune offre database serverless e analisi a grafo per scalabilità e prestazioni. Fornisce vertici e archi illimitati mantenendo il tuo database sicuro con transazioni ACID e crittografia in transito o a riposo.

Cosa piace di più agli utenti:

“La cosa migliore di questo strumento di database AWS è la sua velocità ad alte prestazioni, scalabilità, stabilità e sicurezza. Abbiamo utilizzato funzionalità come il monitoraggio del database, la modellazione del grafo dei dati e le capacità di integrazione.”

- Recensione Amazon Neptune, Alpesha B.

Cosa non piace agli utenti:

“L'interfaccia utente della Console AWS cambia così frequentemente che se smetti di lavorare per 30 giorni, vedrai una nuova interfaccia utente per i servizi su cui hai lavorato in passato.”

- Recensione Amazon Neptune, Rishi R.

3. ArangoDB

ArangoDB supporta modelli di dati flessibili con un core di database unico e un linguaggio di query unificato, il linguaggio di query degli asset (AQL). AQL è un linguaggio dichiarativo che consente la combinazione di diversi modelli di accesso ai dati in una singola query.

ArangoDB offre un servizio di database a grafo ad alte prestazioni che offre un archivio documenti integrato e capacità geospaziali.

Cosa piace di più agli utenti:

“ArangoDb è un database estremamente versatile e ben dotato di funzionalità. Essendo veramente multi-modello, può servire a qualsiasi scopo che la maggior parte degli sviluppatori richiederebbe, insieme a query full text e geospaziali. Sebbene il nostro uso di ArangoDb abbia appena scalfito la superficie, sappiamo che la potenza che può offrire è sempre lì quando ne abbiamo bisogno.

Il linguaggio AQL è abbastanza chiaro, anche se può richiedere un po' di tempo per comprendere appieno come aggiornare o modellare i risultati come necessario, e i vari modi in cui puoi filtrare i dati, spesso significa che devi tornare e rifattorizzare le query man mano che i dati crescono.”

- Recensione ArangoDB, Sky R.

Cosa non piace agli utenti:

“L'interfaccia grafica a volte si blocca. Inoltre, ogni volta che un grafo viene ricaricato, la posizione dei nodi cambia, rendendo difficile seguirlo. Mi chiedo perché per questa visualizzazione il seme casuale non sia fisso.

- Recensione ArangoDB, Arman I.

4. Kibana

Kibana di Elastic offre una piattaforma di analisi e visualizzazione flessibile. Fornisce un riepilogo in tempo reale e un grafico dei dati in streaming all'interno di un'interfaccia intuitiva per diversi utenti. La piattaforma ti consente anche di incorporare dashboard e condividere report istantaneamente.

Cosa piace di più agli utenti:

“Una delle caratteristiche distintive di Elastic Stack che apprezzo particolarmente è la sua capacità di gestire senza problemi i dati su larga scala offrendo una vasta gamma di funzioni potenti.

Le capacità di ricerca e analisi di Elastic Stack sono eccezionali. Con Elasticsearch come componente principale, fornisce risultati di ricerca fulminei ed esegue analisi complesse su grandi volumi di dati con un'efficienza impressionante. Che si tratti di cercare attraverso enormi quantità di informazioni testuali, aggregare e visualizzare dati o eseguire analisi avanzate, la funzionalità di ricerca di Elastic Stack è altamente robusta e flessibile.”

- Recensione Kibana, Vijaya Kumar N.

Cosa non piace agli utenti:

“L'interfaccia utente è un po' vecchia. Non c'è supporto per l'IA nello stack elastic incluso Logstash e Kibana.

Devono lavorare sull'interfaccia utente (UI) per raggiungere lo stadio in cui il suo utilizzo si espande.”

- Recensione Kibana, Rajat J.

5. DataStax

DataStax’s Astra DB vector databases offrono interfacce di programmazione delle applicazioni (API), pipeline di dati in tempo reale e integrazioni per distribuire applicazioni AI. Alimenta applicazioni AI con dati scalabili e strumenti di dati vettoriali pronti per la produzione mentre si integra perfettamente con lo stack tecnologico degli sviluppatori.

Cosa piace di più agli utenti:

“Il supporto clienti è stato ottimo fin dal primo giorno. DataStax vuole che tu abbia successo con il tuo progetto.”

- Recensione DataStax, Jan S.

Cosa non piace agli utenti:

“La documentazione è un po' carente ma compensata dal supporto diretto.”

- Recensione DataStax, Reinaldo G.

Lascia che i modelli nascosti emergano

I database a grafo ti permettono di gestire relazioni complesse e reti di dati. Puoi mappare e navigare efficacemente le connessioni e trovare modelli nascosti precedentemente oscurati.

Questo rende i database a grafo adatti a varie operazioni in cui le relazioni tra i dati sono fondamentali, come il rilevamento delle frodi.

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