Database a Grafo Vs. Database Relazionale: Quale Vince?

I dati rimangono una risorsa inestimabile. Quando vengono elaborati correttamente, alimentano decisioni aziendali intelligenti. Il modo in cui memorizzi i dati ha molto a che fare con i modi in cui sei in grado di elaborarli ulteriormente.

I database sono utili quando hai bisogno di conservare informazioni che ti aiuteranno a fare scelte migliori. Diversi tipi di database, come database a grafo, database vettoriali e database relazionali, hanno scopi e casi d'uso specifici.

In questo articolo, ti aiuteremo a conoscere il confronto tra database a grafo e database relazionale, inclusa la loro differenza.

Database a grafo: una panoramica

Un database a grafo è un database NoSQL che memorizza le informazioni come un grafo di rete. Ha quattro componenti.

• Nodi, chiamati anche vertici, costituiscono le entità principali di un grafo.
• Relazioni sono la connessione tra quelle entità. Sono chiamate archi o collegamenti.
• Etichette sono attributi che aggregano nodi simili.
• Proprietà sono coppie chiave-valore memorizzate all'interno di quelle relazioni o nodi.

I database a grafo gestiscono i dati con relazioni complicate più abilmente rispetto ai relazionali, rendendoli ideali per una vasta gamma di applicazioni.

Il formato flessibile di una rappresentazione dei database a grafo gli consente di funzionare meglio di un database relazionale. Utilizza l'adiacenza senza indice, il che significa che ogni nodo di rete contiene puntatori ai nodi correlati.

Di conseguenza, il nodo fornisce accesso a indici estesi, quindi le prestazioni migliorano a seconda del numero di relazioni di attraversamento.

Applicazioni dei database a grafo

I database a grafo generano e interrogano abilmente dati con relazioni complesse e mostrano valore nei casi d'uso seguenti.

Rilevamento delle frodi

In caso di frode con carta di credito, i database a grafo evidenziano identificatori condivisi come numeri di previdenza sociale o indirizzi associati alla carta interessata. Conosciuta come analisi dei collegamenti, questa tecnica funziona valutando nodi e archi all'interno di una rete.

Motori di raccomandazione

Il database a grafo funziona bene per applicazioni che forniscono suggerimenti. È possibile salvare collegamenti a grafo tra tipi di dati come interessi dei clienti, amici e cronologia degli acquisti.

Puoi impostare un database a grafo ampiamente disponibile per raccomandare prodotti agli utenti in base a quali prodotti sono stati acquistati da persone con interessi e storie di acquisto simili.

Queste capacità di raccomandazione rendono i database a grafo utili nel commercio elettronico e nelle piattaforme di social networking.

Ottimizzazione dei percorsi

L'ottimizzazione dei percorsi esamina un set di dati e determina i valori che meglio si adattano a un determinato scenario. Ad esempio, utilizza un database a grafo per:

• Trovare il percorso più veloce da un punto A a un punto B su una mappa, considerando tutti i percorsi possibili.
• Analizzare varie disponibilità, posizioni e capacità per scegliere il miglior dipendente per un turno specifico.
• Ordinare i macchinari più appropriati per le operazioni, considerando fattori come costo e durata dell'attrezzatura.

Scoperta di modelli

I database a grafo identificano interrelazioni complicate e modelli nascosti nei dati. Per fare un esempio, una piattaforma di social media potrebbe impiegare database a grafo per differenziare tra bot e account legittimi.

Quando utilizzare un database a grafo

Le risposte a queste domande ti aiuteranno a capire se un database a grafo è adatto a te.

• Hai intenzione di analizzare dati complessi e interconnessi? In tal caso, un database a grafo è un'opzione adatta.
• Lavori con un modello di dati con uno schema rigido? Se sì, è meglio optare per un database relazionale.
• Hai query basate su percorsi? Se sì, opta per i database a grafo.
• Cosa conta di più: prestazioni o dataset massicci? Se è quest'ultimo, opta per i grafi.
• Avresti bisogno di eseguire transazioni ACID complete? Se sì, scegli i database relazionali.
• Utilizzi il modello Create, Read, Update, and Delete (CRUD) durante l'accesso al database? Un database relazionale sarà sufficiente in tal caso.

Esempi di database a grafo

Ecco alcuni esempi popolari di database a grafo:

• Neo4j: Un database a grafo open-source ampiamente utilizzato, noto per il suo potente linguaggio di interrogazione Cypher. È adatto per una vasta gamma di applicazioni, inclusi social network, sistemi di raccomandazione, rilevamento delle frodi e grafi di conoscenza.   
• Amazon Neptune: Un servizio di database a grafo completamente gestito offerto da Amazon Web Services (AWS). È progettato per carichi di lavoro a grafo ad alte prestazioni ed è ottimizzato per gestire dataset a grafo su larga scala.   
• Dgraph: Un database a grafo distribuito che offre un approccio unico alla modellazione e all'interrogazione dei dati. È progettato per applicazioni a grafo altamente scalabili e performanti.   
• ArangoDB: Un database multi-modello che supporta documenti, grafi e coppie chiave-valore. Offre un linguaggio di interrogazione unificato (AQL) per interrogare tutti i modelli di dati.

Database relazionali: una panoramica

Un database relazionale memorizza i dati sotto forma di tabelle. Le tabelle funzionano in modo simile agli schedari fisici, poiché ogni cartella contiene informazioni su un argomento.

Un database relazionale collega i dati secondo relazioni logiche. Poiché i dati sono registrati in tabelle, hanno una struttura logica e semplice. Le righe sono record unici con identificatori; le colonne identificano gli attributi di un set di dati. Le tabelle vengono quindi unite utilizzando relazioni.

Supponiamo che tu voglia raccogliere tutti gli acquirenti che vivono in una città specifica. Inizi con la tua tabella "clienti". Poi vai alla tua tabella "città" e cerchi la città che ti interessa. Infine, combini le due tabelle per trovare tutti i clienti che risiedono in quella città.

Perché hai bisogno di database relazionali?

I database relazionali sono fondamentali per le applicazioni che necessitano di archiviazione dati strutturata e integrità transazionale. Sono adatti per:

• Gestire dati strutturati. I database relazionali sono utili in situazioni in cui la struttura dei dati è ben definita e rigida. Se i dati sono correttamente strutturati in tabelle con colonne e relazioni stabilite, un database relazionale è la scelta migliore per l'analisi.
• Garantire la conformità a atomicità, coerenza, isolamento e durabilità (ACID). Un database relazionale è la scelta migliore se la tua applicazione richiede una robusta conformità ACID per garantire l'integrità e l'affidabilità dei dati. Questo è particolarmente importante per applicazioni come sistemi finanziari e cartelle cliniche.
• Avere uno schema ben definito. Se la tua applicazione richiede meno modifiche ai dati, i database relazionali possono accettare metodicamente questi cambiamenti. Questo è utile nei casi in cui la struttura dei dati è relativamente stabile.
• Garantire la sicurezza dei dati e il controllo degli accessi. Quando la sicurezza dei dati e il controllo degli accessi sono critici, i database relazionali forniscono una solida base per controllare i diritti degli utenti e proteggere i dati sensibili.

Quando utilizzare un database relazionale

I database relazionali hanno uno schema standardizzato. Sono un'opzione adatta quando:

• Stai lavorando con dati strutturati.
• La tua applicazione coinvolge operazioni JOIN complesse tra tabelle.
• La conformità ACID e la coerenza transazionale sono molto importanti.
• Le relazioni tra i dati sono semplici e le chiavi esterne possono rappresentarle efficacemente. Una chiave esterna è una colonna o un insieme di colonne in una tabella che si riferisce ai valori della chiave primaria di un'altra tabella.

Esempi di database relazionali

Ecco alcuni degli esempi comuni di database relazionali:

• MySQL: Un database relazionale open-source ampiamente utilizzato, noto per le sue prestazioni, affidabilità e flessibilità.
• PostgreSQL: Un potente database relazionale open-source che supporta funzionalità avanzate come tipi di dati complessi, ricerca full-text ed estensioni di dati spaziali
• MariaDB: Un fork di MySQL, noto per le sue prestazioni e compatibilità con MySQL.
• Oracle Database: Una piattaforma di database completa che offre una vasta gamma di funzionalità, tra cui alta disponibilità, sicurezza e scalabilità.   
• IBM Db2: Una piattaforma di database robusta e scalabile, spesso utilizzata in applicazioni aziendali su larga scala.  

Database a grafo vs. database relazionali: differenze chiave

Sia i database a grafo che quelli relazionali memorizzano bit di dati correlati tra loro in modi particolari. Tuttavia, rappresentano le relazioni tra questi pezzi di informazione in modo piuttosto diverso.

Un database a grafo organizza i dati come una rete di entità e relazioni. Utilizza la teoria dei grafi matematici per memorizzare e operare sulle relazioni dei dati. Modellano queste relazioni in modo più efficace rispetto ai database relazionali, migliorando significativamente le prestazioni delle applicazioni.

I database relazionali contengono informazioni in tabelle con righe e colonne. A differenza dei database a grafo, tendono a diventare inefficienti nelle operazioni che coinvolgono relazioni complesse tra dati perché richiedono diverse ricerche nelle tabelle dei dati.

Qui esaminiamo le differenze chiave tra database a grafo e database relazionale attraverso cinque aspetti.

• Modello di dati. I database relazionali mantengono i dati in tabelle con righe e colonne, rendendoli l'opzione più adatta per informazioni strutturate e ben definite. Rendono difficile rappresentare relazioni molti-a-molti.

Al contrario, i database a grafo utilizzano nodi e archi per rappresentare dati con relazioni flessibili, mostrandoli come si comportano nel mondo reale. Poiché l'importanza delle relazioni aumenta nei database a grafo, puoi connettere i dati in modo più naturale.

• Flessibilità dello schema. I database relazionali possono richiedere uno schema fisso che potrebbe essere rigido quando si tratta di dati dinamici o semi-strutturati.

Un database a grafo ti consente di modificare lo schema man mano che il tuo database si espande.

• Linguaggio di interrogazione. I database relazionali utilizzano frequentemente SQL nelle loro query. SQL è progettato per lavorare con dati tabulari e ha una curva di apprendimento ripida.

I database a grafo utilizzano il linguaggio di interrogazione Cypher. La sintassi e la funzionalità di Cypher lo rendono appropriato per interrogare relazioni molti-a-molti. Pensa a Cypher come a un modo per mappare la struttura delle frasi in lingua inglese ai modelli in un grafo dove: i sostantivi di solito rappresentano i nodi; i verbi le relazioni; e gli aggettivi e gli avverbi le proprietà.

• Scalabilità. È più facile scalare rapidamente i database a grafo su più macchine per ospitare dataset massicci e volumi di transazioni elevati.

Gli utenti possono trovare difficile scalare efficientemente con i database relazionali. Man mano che i dati crescono, diventano più distribuiti, interrompendo la struttura. L'utilizzo di più server influisce sulle prestazioni del database e impatta sui tempi di risposta e sulla disponibilità delle applicazioni.

• Complessità. I database relazionali hanno modelli di dati che semplificano l'installazione e la manutenzione.

Anche se creare e interrogare database a grafo può diventare più complesso, lavorano più velocemente su dati complessi basati su relazioni. Tuttavia, query a grafo mal costruite possono rallentare le prestazioni se non si è attenti. I database a grafo possono portare il tuo team attraverso una curva di apprendimento poiché sono ancora in evoluzione.

Database a grafo vs database relazionale: domande frequenti (FAQ)

Qual è la differenza tra una relazione e un grafo?

Relazione (nei database relazionali) è una tabella con righe e colonne, che rappresenta un insieme di tuple. Le relazioni tra i dati sono definite tramite chiavi esterne. Mentre, un grafo è una raccolta di nodi (entità) collegati da archi (relazioni). I grafi sono più flessibili e possono rappresentare relazioni complesse e dinamiche.

SQL è un database a grafo?

No, SQL (Structured Query Language) è il linguaggio standard per interrogare e manipolare i dati nei database relazionali.

MongoDB è un database a grafo?

No, MongoDB è un database orientato ai documenti. Sebbene possa memorizzare e interrogare documenti con relazioni incorporate, non è specificamente progettato per gestire in modo efficiente strutture e attraversamenti di grafi complessi.

PostgreSQL è un database a grafo?

No, PostgreSQL è un potente database relazionale. Sebbene possa essere utilizzato per modellare alcune strutture simili a grafi, non è efficiente o ottimizzato per gli attraversamenti di grafi come i database a grafo dedicati.

Fare una scelta perfetta

Scegliere tra un database a grafo e uno relazionale dipende dai tuoi requisiti e casi d'uso. Valuta lo scopo per cui intendi utilizzare il database. Se è un caso d'uso in cui le relazioni tra i dati contano di più, come nei social network o nelle raccomandazioni di prodotti, opta per i database a grafo.

D'altra parte, quando i tuoi dati sono più strutturati, un database relazionale ti supporta facilmente.

Scopri di più sui database relazionali e capisci perché gli ingegneri di database preferiscono lavorare con essi.