Melhores Soluções de Banco de Dados em Grafos

O que são Bancos de Dados em Grafos?

Por que Usar Bancos de Dados em Grafos?

Quem Usa Bancos de Dados em Grafos?

Recursos dos Bancos de Dados em Grafos

Soluções de banco de dados em grafos geralmente têm os seguintes recursos.

Criação e manutenção de banco de dados — Bancos de dados em grafos permitem que os usuários construam e mantenham facilmente um ou mais bancos de dados.

Operações CRUD — Um acrônimo para criar, ler, atualizar e excluir, operações CRUD delineiam operações básicas de muitos bancos de dados. Bancos de dados em grafos devem ser capazes de realizar essas operações e geralmente podem com capacidade semelhante ao tipo de banco de dados mais notável orientado a CRUD, o relacional.

Escalabilidade e flexibilidade — Bancos de dados em grafos podem crescer e expandir com os requisitos de negócios. Ao contrário de algumas outras soluções de banco de dados, eles podem escalar mais rapidamente com menos preocupação sobre organização de dados estrita, confiando em vez disso no desenvolvimento de relações entre novos e existentes nós.

Consulta simplificada — Bancos de dados em grafos podem pular algumas complexidades de consulta maiores, evitando coisas como chaves estrangeiras, consultas aninhadas e instruções de junção em favor de relações diretas ou transitivas.

Compatibilidade com SO — Bancos de dados em grafos não requerem um sistema operacional específico para rodar, tornando-os uma escolha flexível para qualquer sistema operacional.

Tendências Relacionadas a Bancos de Dados em Grafos

Grafos vs. relacionais — A discussão entre banco de dados em grafos e banco de dados relacional é um ponto de conflito contínuo para usuários e administradores de banco de dados. Bancos de dados em grafos geralmente se prestam a consultas de dados mais fluidas com sintaxe de consulta mais simples, e são geralmente melhores em escalar sem precisar preparar novos ou específicos esquemas. Mas, a rigidez do esquema dos bancos de dados relacionais e a normalização de dados podem ser extremamente benéficas em alguns casos de uso, e eles também são geralmente mais propícios à implementação e aplicação de políticas de segurança e privacidade.

Problemas Potenciais com Bancos de Dados em Grafos

Segurança e privacidade — Como aludido acima, bancos de dados em grafos podem ter dificuldades com situações de segurança e privacidade. Eles requerem implementações mais rigorosas de medidas de segurança e acesso. Como os bancos de dados em grafos são mais orientados para mapear relações, essa estrutura também pode ser utilizada de maneiras que podem levantar preocupações de privacidade, como revelar uma visão mais exposta de um cliente ou consumidor — e de todos os outros potenciais clientes ou consumidores aos quais estão relacionados. Empresas que implementam bancos de dados em grafos devem ter cuidado extra para proteger tanto como esses bancos de dados são acessados, quanto os próprios bancos de dados.

Implicações de integridade de dados — Bancos de dados em grafos simplificam as maneiras pelas quais a informação se relaciona com outras informações. Ao fazer isso, encurtando ou condensando a relação (em comparação, por exemplo, a percorrer inúmeras tabelas em um banco de dados relacional), é particularmente vital que todos os dados em um banco de dados em grafos sejam precisos. Uma relação mal alinhada pode levar diretamente a dados incorretos, ao contrário de um banco de dados relacional onde dados impróprios podem encontrar um obstáculo durante uma consulta aninhada, gerar um erro e expor o problema. Portanto, ao usar bancos de dados em grafos, a integridade dos dados é de importância particularmente alta.

Software e Serviços Relacionados a Bancos de Dados em Grafos

Muitas conversas em torno de bancos de dados em grafos são contextualizadas por uma ou ambas as alternativas a seguir.

Bancos de dados RDF — Um tipo de banco de dados em grafos, o framework de descrição de recursos (RDF) ou triplestore funciona em torno do conceito de armazenar dados como triplas. Triplas — em um formato "sujeito-predicado-objeto" — são usadas especificamente para descrever a relação entre duas coisas.

Bancos de dados relacionais — Bancos de dados relacionais — os tradicionais armazenamentos de dados "linhas e colunas" — foram o padrão para bancos de dados praticamente desde o início. Eles carregam consigo uma estrutura significativamente mais rígida do que os bancos de dados em grafos, o que pode ser extremamente benéfico para rastrear grandes volumes de dados semelhantes, mas pode tornar mais complicado seguir as relações entre esses dados.