Banco de Dados em Grafos vs. Banco de Dados Relacional: Qual é o Vencedor?

Os dados continuam sendo um recurso inestimável. Quando processados adequadamente, alimentam decisões empresariais inteligentes. A forma como você armazena dados tem muito a ver com as maneiras como você pode processá-los posteriormente.

Os bancos de dados são úteis quando você precisa manter informações que o ajudarão a tomar decisões melhores. Diferentes tipos de bancos de dados, como bancos de dados de grafos, bancos de dados vetoriais e bancos de dados relacionais, têm propósitos e casos de uso específicos.

Neste artigo, vamos ajudá-lo a aprender sobre banco de dados de grafos vs banco de dados relacional, incluindo como eles diferem um do outro.

Banco de dados de grafos: uma visão geral

Um banco de dados de grafos é um banco de dados NoSQL que armazena informações como um grafo de rede. Ele possui quatro componentes.

• Nós, também chamados de vértices, compõem as principais entidades de um grafo.
• Relacionamentos são a conexão entre essas entidades. Eles são chamados de arestas ou links.
• Rótulos são atributos que agregam nós semelhantes.
• Propriedades são pares de chave ou valor armazenados dentro desses relacionamentos ou nós.

Os bancos de dados de grafos lidam com dados com relacionamentos complicados de forma mais hábil do que os relacionais, tornando-os ideais para uma ampla gama de aplicações.

O formato flexível de uma representação de bancos de dados de grafos permite que ele tenha um desempenho melhor do que um banco de dados relacional. Ele usa adjacência sem índice, o que significa que cada nó da rede contém ponteiros para nós relacionados.

Como resultado, o nó fornece acesso a extensos índices, de modo que o desempenho melhora dependendo do número de relacionamentos de travessia.

Aplicações de banco de dados de grafos

Os bancos de dados de grafos geram e consultam dados com relacionamentos complexos de forma competente e mostram valor nos casos de uso abaixo.

Detecção de fraudes

No caso de fraude com cartão de crédito, os bancos de dados de grafos destacam identificadores compartilhados, como números de segurança social ou endereços associados ao cartão afetado. Conhecida como análise de links, essa técnica funciona avaliando nós e arestas dentro de uma rede.

Motores de recomendação

O banco de dados de grafos funciona muito bem para aplicativos que fornecem sugestões. É possível salvar links de grafos entre tipos de dados, como interesses de clientes, amigos e histórico de compras.

Você pode configurar um banco de dados de grafos amplamente disponível para recomendar produtos aos usuários com base em quais produtos foram comprados por pessoas com interesses e históricos de compras semelhantes.

Essas capacidades de recomendação tornam os bancos de dados de grafos úteis no comércio eletrônico e em plataformas de redes sociais.

Otimização de rotas

A otimização de rotas examina um conjunto de dados e determina os valores que melhor se adequam a um determinado cenário. Por exemplo, use um banco de dados de grafos para:

• Encontrar a rota mais rápida do ponto A ao B em um mapa, considerando todos os caminhos possíveis.
• Analisar várias disponibilidades, locais e capacidades para escolher o melhor funcionário para um turno específico.
• Encomendar a maquinaria mais apropriada para operações, considerando fatores como custo e vida útil do equipamento.

Descoberta de padrões

Os bancos de dados de grafos identificam inter-relações complicadas e padrões ocultos nos dados. Para dar um exemplo, uma plataforma de mídia social pode empregar bancos de dados de grafos para diferenciar entre bots e contas legítimas.

Quando usar um banco de dados de grafos

As respostas a estas perguntas ajudarão você a entender se um banco de dados de grafos é a escolha certa para você.

• Você planeja analisar dados interconectados complexos? Se sim, um banco de dados de grafos é uma opção adequada.
• Você trabalha com um modelo de dados com um esquema rígido? Se sim, é melhor optar por um banco de dados relacional.
• Você tem consultas baseadas em caminhos? Se sim, opte por bancos de dados de grafos.
• O que importa mais: desempenho ou grandes conjuntos de dados? Se for o último, opte por grafos.
• Você precisaria realizar transações ACID completas? Se sim, escolha bancos de dados relacionais.
• Você usa o padrão Create, Read, Update, and Delete (CRUD) ao acessar o banco de dados? Um banco de dados relacional será suficiente se esse for o caso.

Exemplos de banco de dados de grafos

Aqui estão alguns exemplos populares de bancos de dados de grafos:

• Neo4j: Um banco de dados de grafos de código aberto amplamente utilizado, conhecido por sua poderosa linguagem de consulta Cypher. É bem adequado para uma ampla gama de aplicações, incluindo redes sociais, sistemas de recomendação, detecção de fraudes e grafos de conhecimento.   
• Amazon Neptune: Um serviço de banco de dados de grafos totalmente gerenciado oferecido pela Amazon Web Services (AWS). É projetado para cargas de trabalho de grafos de alto desempenho e é otimizado para lidar com grandes conjuntos de dados de grafos.   
• Dgraph: Um banco de dados de grafos distribuído que oferece uma abordagem única para modelagem e consulta de dados. É projetado para aplicações de grafos altamente escaláveis e de alto desempenho.   
• ArangoDB: Um banco de dados multi-modelo que suporta documentos, grafos e pares chave-valor. Ele oferece uma linguagem de consulta unificada (AQL) para consultar todos os modelos de dados.

Bancos de dados relacionais: uma visão geral

Um banco de dados relacional armazena dados na forma de tabelas. As tabelas funcionam de forma semelhante a arquivos físicos, pois cada pasta contém informações sobre um tópico.

Um banco de dados relacional conecta dados de acordo com relacionamentos lógicos. Como os dados são registrados em tabelas, eles têm uma estrutura lógica e direta. As linhas são registros únicos com identificadores; as colunas identificam os atributos de um conjunto de dados. As tabelas são então unidas usando relacionamentos.

Digamos que você queira reunir todos os compradores que moram em uma cidade específica. Você começa com sua tabela "clientes". Em seguida, você vai para sua tabela "cidades" e procura a cidade que lhe interessa. Finalmente, você combina as duas tabelas para encontrar todos os clientes que residem naquela cidade.

Por que você precisa de bancos de dados relacionais?

Os bancos de dados relacionais são críticos para aplicativos que precisam de armazenamento de dados estruturados e integridade transacional. Eles são adequados para:

• Lidar com dados estruturados. Os bancos de dados relacionais são úteis em situações em que a estrutura dos dados é bem definida e rígida. Se os dados estiverem corretamente estruturados em tabelas com colunas e relacionamentos estabelecidos, um banco de dados relacional é a melhor escolha para análises.
• Garantir conformidade com atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade (ACID). Um banco de dados relacional é o melhor se seu aplicativo exigir conformidade robusta com ACID para garantir a integridade e confiabilidade dos dados. Isso é particularmente importante para aplicativos como sistemas financeiros e registros médicos.
• Ter um esquema bem definido. Se seu aplicativo exigir menos modificações de dados, os bancos de dados relacionais podem aceitar essas mudanças de forma metódica. Isso é útil em casos onde a estrutura dos dados é relativamente estável.
• Garantir segurança de dados e controle de acesso. Quando a segurança dos dados e o controle de acesso são críticos, os bancos de dados relacionais fornecem uma base sólida para controlar os direitos dos usuários e proteger dados sensíveis.

Quando usar um banco de dados relacional

Os bancos de dados relacionais têm um esquema padronizado. Eles são uma opção adequada quando:

• Você está trabalhando com dados estruturados.
• Seu aplicativo envolve operações JOIN complexas entre tabelas.
• A conformidade com ACID e a consistência transacional são muito importantes.
• Os relacionamentos de dados são diretos e as chaves estrangeiras podem representá-los efetivamente. Uma chave estrangeira é uma coluna ou um conjunto de colunas em uma tabela que se refere a valores de chave primária de uma tabela diferente.

Exemplos de banco de dados relacional

Aqui estão alguns dos exemplos comuns de banco de dados relacional:

• MySQL: Um banco de dados relacional de código aberto amplamente utilizado, conhecido por seu desempenho, confiabilidade e flexibilidade.
• PostgreSQL: Um banco de dados relacional poderoso e de código aberto que suporta recursos avançados, como tipos de dados complexos, pesquisa de texto completo e extensões de dados espaciais
• MariaDB: Um fork do MySQL, conhecido por seu desempenho e compatibilidade com o MySQL.
• Oracle Database: Uma plataforma de banco de dados abrangente que oferece uma ampla gama de recursos, incluindo alta disponibilidade, segurança e escalabilidade.   
• IBM Db2: Uma plataforma de banco de dados robusta e escalável, frequentemente usada em aplicativos empresariais de grande escala.  

Bancos de dados de grafos vs. bancos de dados relacionais: principais diferenças

Tanto os bancos de dados de grafos quanto os relacionais armazenam bits de dados relacionados entre si de maneiras específicas. No entanto, eles representam os relacionamentos entre essas informações de maneira bastante diferente.

Um banco de dados de grafos organiza dados como uma rede de entidades e relacionamentos. Ele usa a teoria dos grafos matemáticos para armazenar e operar em relacionamentos de dados. Eles modelam esses relacionamentos de forma mais eficaz do que os bancos de dados relacionais, melhorando significativamente o desempenho do aplicativo.

Bancos de dados relacionais mantêm informações em tabelas com linhas e colunas. Ao contrário dos bancos de dados de grafos, eles tendem a se tornar ineficientes em operações que envolvem relacionamentos de dados complexos, pois exigem várias consultas em tabelas de dados.

Aqui, examinamos as principais diferenças entre banco de dados de grafos vs banco de dados relacional através de cinco aspectos.

• Modelo de dados. Bancos de dados relacionais mantêm dados em tabelas com linhas e colunas, tornando-os a opção mais adequada para informações estruturadas e bem definidas. Eles dificultam a representação de relacionamentos muitos-para-muitos.

Por outro lado, os bancos de dados de grafos usam nós e arestas para representar dados com relacionamentos flexíveis, mostrando-os como se comportam no mundo real. Como a importância dos relacionamentos aumenta nos bancos de dados de grafos, você pode conectar dados de forma mais natural.

• Flexibilidade do esquema. Bancos de dados relacionais podem exigir um esquema fixo que pode ser rígido ao lidar com dados dinâmicos ou semiestruturados.

Um banco de dados de grafos permite que você altere o esquema à medida que seu banco de dados se expande.

• Linguagem de consulta. Bancos de dados relacionais frequentemente usam SQL em suas consultas. SQL é projetado para trabalhar com dados tabulares e tem uma curva de aprendizado acentuada.

Bancos de dados de grafos usam a linguagem de consulta Cypher. A sintaxe e a funcionalidade do Cypher o tornam apropriado para consultar relacionamentos muitos-para-muitos. Pense no Cypher como uma maneira de mapear a estrutura de frases da língua inglesa para padrões em um grafo onde: substantivos geralmente representam nós; verbos para relacionamentos; e adjetivos e advérbios para propriedades.

• Escalabilidade. É mais fácil escalar rapidamente bancos de dados de grafos em várias máquinas para acomodar grandes conjuntos de dados e altos volumes de transações.

Os usuários podem achar difícil escalar eficientemente com bancos de dados relacionais. À medida que os dados crescem, eles se tornam mais distribuídos, interrompendo a estrutura. Usar vários servidores afeta o desempenho do banco de dados e impacta o tempo de resposta e a disponibilidade do aplicativo.

• Complexidade. Bancos de dados relacionais têm modelos de dados que simplificam a configuração e a manutenção.

Embora criar e consultar bancos de dados de grafos possa se tornar mais complexo, eles funcionam mais rapidamente em dados complexos baseados em relacionamentos. No entanto, consultas de grafos mal construídas podem prejudicar o desempenho se você não for cuidadoso. Bancos de dados de grafos podem levar sua equipe a uma curva de aprendizado, já que ainda estão evoluindo.

Banco de dados de grafos vs banco de dados relacional: Perguntas frequentes (FAQs)

Qual é a diferença entre uma relação e um grafo?

Relação (em bancos de dados relacionais) é uma tabela com linhas e colunas, representando um conjunto de tuplas. Os relacionamentos entre dados são definidos por meio de chaves estrangeiras. Enquanto isso, um grafo é uma coleção de nós (entidades) conectados por arestas (relacionamentos). Grafos são mais flexíveis e podem representar relacionamentos complexos e dinâmicos.

SQL é um banco de dados de grafos?

Não, SQL (Structured Query Language) é a linguagem padrão para consultar e manipular dados em bancos de dados relacionais.

MongoDB é um banco de dados de grafos?

Não, MongoDB é um banco de dados orientado a documentos. Embora possa armazenar e consultar documentos com relacionamentos incorporados, não é especificamente projetado para lidar eficientemente com estruturas de grafos complexas e travessias.

PostgreSQL é um banco de dados de grafos?

Não, PostgreSQL é um poderoso banco de dados relacional. Embora possa ser usado para modelar algumas estruturas semelhantes a grafos, não é tão eficiente ou otimizado para travessias de grafos quanto bancos de dados de grafos dedicados.

Fazendo a escolha perfeita

Escolher entre um banco de dados de grafos e um banco de dados relacional depende de seus requisitos e caso de uso. Avalie o propósito para o qual você pretende usar o banco de dados. Se for um caso de uso onde os relacionamentos entre dados são mais importantes, como em redes sociais ou recomendações de produtos, opte por bancos de dados de grafos.

Por outro lado, quando seus dados são mais estruturados, um banco de dados relacional oferece suporte facilmente.

Saiba mais sobre bancos de dados relacionais e entenda por que os engenheiros de banco de dados preferem trabalhar com eles.