# Melhores Soluções de Banco de Dados em Grafos - Página 2 *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Bancos de dados de grafos usam modelos de dados topográficos para armazenar dados. Esses bancos de dados conectam pontos de dados específicos (nós) e criam relacionamentos (arestas) na forma de grafos que podem ser acessados pelo usuário com consultas. Nós podem representar clientes, empresas ou qualquer dado que uma empresa escolha registrar. Arestas são formadas pelo banco de dados para que os relacionamentos entre nós sejam facilmente compreendidos pelo usuário. Empresas podem utilizar bancos de dados de grafos quando estão acessando dados e não querem gastar tempo organizando-os em relacionamentos distintos. Grandes empresas podem usar consultas complexas para obter informações precisas e detalhadas sobre seus clientes e informações de usuários ou dados de rastreamento de produtos, entre outros usos. Administradores de banco de dados podem escalar altos valores de dados e ainda criar modelos utilizáveis. Algumas empresas podem optar por executar um banco de dados RDF, um tipo de banco de dados de grafos que se concentra em recuperar triplas, ou informações organizadas em uma relação sujeito-predicado-objeto. Tipos semelhantes de bancos de dados incluem ferramentas de [banco de dados de documentos](https://www.g2.com/categories/document-databases), ferramentas de [armazenamento chave-valor](https://www.g2.com/categories/key-value-stores), ferramentas de [banco de dados orientado a objetos](https://www.g2.com/categories/object-oriented-databases) e mais. Desenvolvedores que procuram uma solução acessível podem considerar [software de banco de dados gratuito](https://learn.g2.com/free-database-software). ## How Many Bancos de Dados em Grafos Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 68 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.48/5 - **New Reviews This Quarter**: 1 - **Buyer Segments**: Empresa 67% │ Pequeno negócio 33% - **Top Trending Product**: Elastic Stack (+0.018) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Bancos de Dados em Grafos Products? **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 1,000+ Avaliações Autênticas - 68+ Produtos - Rankings Imparciais Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria. ## Which Bancos de Dados em Grafos Is Best for Your Use Case? - **Líder:** [Arango](https://www.g2.com/pt/products/arango/reviews) - **Melhor Desempenho:** [GraphJSON](https://www.g2.com/pt/products/graphjson/reviews) - **Mais Fácil de Usar:** [Amazon Neptune](https://www.g2.com/pt/products/amazon-neptune/reviews) - **Mais Tendência:** [Stardog](https://www.g2.com/pt/products/stardog/reviews) - **Melhor Software Gratuito:** [Neo4j Graph Database](https://www.g2.com/pt/products/neo4j-graph-database/reviews) --- **Sponsored** ### Kintone Kintone é uma plataforma de aplicativos empresariais sem código projetada para capacitar usuários não técnicos a criar aplicativos, fluxos de trabalho e bancos de dados robustos adaptados às suas equipes e organizações. Ao utilizar uma interface amigável que enfatiza cliques em vez de codificação, o Kintone permite que indivíduos desenvolvam aplicativos que simplificam processos de negócios, aprimorem a colaboração em projetos e tarefas e facilitem o relatório de dados complexos com facilidade. Esta plataforma é particularmente benéfica para usuários de negócios que precisam de soluções imediatas sem a necessidade de conhecimento extensivo de programação. O Kintone oferece uma ampla gama de aplicativos pré-construídos que atendem a vários casos de uso, incluindo gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), gerenciamento de projetos, gerenciamento de inventário e mais. Esses modelos permitem que os usuários comecem rapidamente e adaptem os aplicativos às suas necessidades específicas, reduzindo significativamente o tempo e o esforço necessários para implementar novos sistemas. O público-alvo do Kintone inclui pequenas e médias empresas, gerentes de projetos, líderes de equipe e qualquer profissional que busca otimizar seu fluxo de trabalho sem depender de departamentos de TI ou desenvolvedores externos. A abordagem sem código democratiza o desenvolvimento de aplicativos, permitindo que usuários de diversas origens participem da criação de soluções que abordem seus desafios únicos. Essa inclusão promove uma cultura de inovação dentro das organizações, à medida que os membros da equipe podem contribuir com ideias e melhorias baseadas em suas experiências diretas. Os principais recursos do Kintone incluem painéis personalizáveis, fluxos de trabalho automatizados e ferramentas de colaboração em tempo real. Os usuários podem projetar painéis que fornecem insights sobre seus projetos e dados de relance, enquanto os fluxos de trabalho automatizados ajudam a eliminar tarefas repetitivas, garantindo que os membros da equipe possam se concentrar em atividades de maior valor. A plataforma também suporta colaboração em tempo real, permitindo que as equipes trabalhem juntas de forma contínua, compartilhem atualizações e acompanhem o progresso dos projetos sem a necessidade de reuniões constantes ou trocas de e-mails. O Kintone se destaca na categoria de plataformas sem código ao oferecer uma solução flexível e escalável que cresce com as organizações. Sua capacidade de integrar-se com outras ferramentas e serviços aprimora ainda mais sua funcionalidade, permitindo que os usuários criem um ecossistema abrangente que atenda às suas necessidades de negócios em evolução. Ao fornecer uma plataforma poderosa e acessível para o desenvolvimento de aplicativos, o Kintone capacita os usuários a assumirem o controle de seus fluxos de trabalho e impulsionarem a eficiência dentro de suas equipes. [Visitar site](https://www.g2.com/pt/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=304&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=660&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=318&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=16406&secure%5Bresource_id%5D=304&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fpt%2Fcategories%2Fgraph-databases%3Fpage%3D2&secure%5Btoken%5D=d8b125404687c1bec8aff9d9c431984e739d33662467f5d01908744a378e2d8b&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.kintone.com%2Fhow-to-get-started-with-kintone2%2F%3Futm_campaign%3DG2%2520Ads%26utm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_term%3DGet%2520started%2520CTA&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Bancos de Dados em Grafos Products in 2026? ### 1. [AllegroGraph](https://www.g2.com/pt/products/allegrograph/reviews) AllegroGraph® é um banco de dados de grafos moderno, de alto desempenho e persistente. AllegroGraph utiliza uma utilização eficiente de memória em combinação com armazenamento baseado em disco. AllegroGraph suporta SPARQL, RDFS++ e raciocínio Prolog de várias aplicações cliente. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate AllegroGraph?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind AllegroGraph?** - **Vendedor:** [Franz](https://www.g2.com/pt/sellers/franz) - **Ano de Fundação:** 1984 - **Localização da Sede:** Lafayette, US - **Twitter:** @Franzinc (2,141 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/franz-inc (44 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 75% Pequena Empresa, 25% Médio Porte ### 2. [Bitsy](https://www.g2.com/pt/products/bitsy/reviews) Bitsy é um banco de dados gráfico em memória pequeno, rápido, incorporável e durável que implementa a API Blueprints. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Bitsy?** - **Modelo de dados:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Bitsy?** - **Vendedor:** [Bitsy](https://www.g2.com/pt/sellers/bitsy) - **Localização da Sede:** Cottonwood Heights, UT - **Twitter:** @Bitbucket (46,645 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 33% Empresa, 33% Médio Porte ### 3. [Connected Papers](https://www.g2.com/pt/products/connected-papers/reviews) https://www.connectedpapers.com é uma ferramenta visual única para ajudar pesquisadores e cientistas aplicados a encontrar e explorar artigos relevantes para sua área de trabalho. Começou como um projeto paralelo de fim de semana entre amigos. Quando vimos o quanto melhorou nossos próprios fluxos de trabalho de pesquisa e desenvolvimento - e recebemos cada vez mais pedidos de amigos e colegas para usá-lo - decidimos lançá-lo ao público. Você sabe... pela ciência. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Connected Papers?** - **Modelo de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Connected Papers?** - **Vendedor:** [Connected Papers](https://www.g2.com/pt/sellers/connected-papers) - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/connectedpapers (4 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Pequena Empresa, 33% Médio Porte ### 4. [HGraphDB](https://www.g2.com/pt/products/hgraphdb/reviews) HGraphDB é uma camada de cliente para usar o HBase como um banco de dados de grafos. É uma implementação das interfaces Apache TinkerPop 3. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate HGraphDB?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modelo de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind HGraphDB?** - **Vendedor:** [Apache HBase](https://www.g2.com/pt/sellers/apache-hbase) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Pequena Empresa, 33% Empresa ### 5. [Timbr](https://www.g2.com/pt/products/timbr/reviews) Timbr é a camada semântica baseada em ontologia usada por empresas líderes para tomar decisões mais rápidas e melhores com ontologias que transformam dados estruturados em conhecimento pronto para IA. Ao unificar dados empresariais em um grafo de conhecimento consultável por SQL, Timbr torna explícitas as relações, métricas e contexto, permitindo que tanto humanos quanto IA raciocinem sobre os dados com precisão e rapidez. Sua arquitetura aberta e modular conecta-se diretamente às fontes de dados existentes, virtualizando e governando-as sem replicação. O resultado é um modelo dinâmico e facilmente acessível que impulsiona análises, automação e LLMs através de SQL, APIs, SDKs e linguagem natural. Timbr permite que as organizações operacionalizem IA em seus dados - de forma segura, transparente e sem dependência de pilhas proprietárias - maximizando o ROI dos dados e permitindo que as equipes se concentrem em resolver problemas em vez de gerenciar complexidade. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 7 **How Do G2 Users Rate Timbr?** - **Modelo de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Timbr?** - **Vendedor:** [Timbr.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/timbr-ai) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** Raanana , IL - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timbr-ai (9 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 63% Pequena Empresa, 38% Empresa #### What Are Timbr's Pros and Cons? **Pros:** - Recursos (2 reviews) - Suporte SQL (2 reviews) - Automação (1 reviews) - Análise de Dados (1 reviews) - Gestão de Dados (1 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (2 reviews) - Usabilidade Complexa (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Personalização Limitada (1 reviews) ### 6. [ArchiGraph platform](https://www.g2.com/pt/products/archigraph-platform/reviews) ArchiGraph é uma plataforma de gerenciamento de dados e virtualização de dados baseada em ontologia. Inclui um editor de ontologia colaborativo, uma ferramenta de construção de restrições e regras SHACL, e uma camada de middleware que fornece acesso via API aos dados alinhados à ontologia de vários armazenamentos, e um conjunto de utilitários suplementares. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate ArchiGraph platform?** - **Modelo de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind ArchiGraph platform?** - **Vendedor:** [TriniData](https://www.g2.com/pt/sellers/trinidata) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Empresa, 33% Pequena Empresa ### 7. [BaseQL](https://www.g2.com/pt/products/baseql/reviews) BaseQL fornece uma API GraphQL dinâmica para bases do Airtable e Google Sheets. BaseQL é construído para velocidade de desenvolvimento sem o incômodo de um banco de dados gerenciado ou endpoints REST complicados. Ele permite que engenheiros e desenvolvedores de baixo/nenhum código em qualquer lugar construam rapidamente e de forma simples aplicações personalizadas usando ferramentas de dados amigáveis. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate BaseQL?** - **Modelo de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind BaseQL?** - **Vendedor:** [BaseQL](https://www.g2.com/pt/sellers/baseql) - **Localização da Sede:** Miami, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/baseql/ (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 8. [Graphwise GraphDB](https://www.g2.com/pt/products/graphwise-graphdb/reviews) Graphwise GraphDB é um banco de dados gráfico semântico pronto para empresas e um componente chave do conjunto Graphwise Graph AI. Projetado para grafos de conhecimento, integração complexa de dados e aplicações de IA, ele suporta padrões W3C e fornece consultas seguras e de alto desempenho. Ele se integra a fluxos de trabalho de agentes de IA para melhorar a precisão de LLM, permitindo que as informações sejam facilmente identificadas, desambiguadas e interconectadas. Graphwise GraphDB aborda problemas de negócios envolvendo dados altamente interconectados que desafiam bancos de dados relacionais. Ele ajuda as organizações a descobrir padrões usando inferência e buscas rápidas de texto completo/facetadas através de serviços sincronizados como Elasticsearch e OpenSearch. O GraphDB garante alta disponibilidade e nenhuma perda de dados por meio de implantações em cluster e multi-cluster. Esta arquitetura permite que as empresas passem de dados fragmentados para um ambiente gráfico unificado e pronto para IA. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 6 **How Do G2 Users Rate Graphwise GraphDB?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Graphwise GraphDB?** - **Vendedor:** [Graphwise](https://www.g2.com/pt/sellers/graphwise) - **Ano de Fundação:** 2024 - **Localização da Sede:** Sofia, BG - **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/graphwise (134 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Empresa, 33% Médio Porte ### 9. [Gun](https://www.g2.com/pt/products/gun/reviews) GUN é um mecanismo de banco de dados gráfico em tempo real, distribuído e offline-first. Leve e poderoso, com apenas ~9KB comprimido em gzip. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **Who Is the Company Behind Gun?** - **Vendedor:** [Gun.io](https://www.g2.com/pt/sellers/gun-io) - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** Nashville, TN - **Twitter:** @GUNdotIO (8,856 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2499131/ (107 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 10. [HyperGraphDB](https://www.g2.com/pt/products/hypergraphdb/reviews) HyperGraphDB é um mecanismo de armazenamento de dados de propósito geral e de código aberto baseado em um formalismo poderoso de gerenciamento de conhecimento conhecido como hipergrafos direcionados. Embora seja um modelo de memória persistente projetado principalmente para gerenciamento de conhecimento, projetos de IA e web semântica, ele também pode ser usado como um banco de dados orientado a objetos embutido para projetos Java de todos os tamanhos. Ou um banco de dados de grafos. Ou um banco de dados relacional (não-SQL). **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **Who Is the Company Behind HyperGraphDB?** - **Vendedor:** [HyperGraphDB](https://www.g2.com/pt/sellers/hypergraphdb) - **Localização da Sede:** Montreal, Canada - **Twitter:** @hypergraphdb (22 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Pequena Empresa ### 11. [Memgraph](https://www.g2.com/pt/products/memgraph/reviews) Memgraph é um banco de dados gráfico de alto desempenho, em memória, que impulsiona a análise de contexto e gráficos de IA em tempo real em escala. A busca vetorial encontra o que é similar. O raciocínio gráfico encontra o que está conectado — seguindo relações, dependências e hierarquias que a similaridade por si só não pode capturar. Sistemas de IA modernos precisam de ambos, e Memgraph é a camada gráfica - revelando um contexto estrutural preciso com trilhas de auditoria completas em tempo sub-milissegundo. Ele serve como o motor gráfico para pipelines GraphRAG, sistemas de memória de IA e fluxos de trabalho agentivos — uma única camada de alto desempenho para qualquer sistema que precise de contexto estruturado e conectado. A mesma arquitetura em memória impulsiona a análise gráfica em tempo real para detecção de fraudes, análise de redes, monitoramento de infraestrutura e outras cargas de trabalho operacionais onde milissegundos importam. A NASA usa o Memgraph para conectar pessoas, habilidades e projetos em toda a agência em um gráfico de conhecimento consultável que impulsiona a descoberta de especialistas em tempo real e o planejamento da força de trabalho. Cedars-Sinai o utiliza para ligar genes, medicamentos e caminhos clínicos em um gráfico de conhecimento sobre Alzheimer abrangendo mais de 230.000 entidades que impulsiona a pesquisa de reposicionamento de medicamentos e o raciocínio biomédico de múltiplos saltos. Organizações em cibersegurança, finanças, varejo e outros domínios intensivos em conhecimento confiam no Memgraph pelo mesmo motivo: travessias de gráfico em sub-milissegundos para o contexto estruturado e a percepção em tempo real que os sistemas modernos exigem. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **Who Is the Company Behind Memgraph?** - **Vendedor:** [Memgraph Ltd.](https://www.g2.com/pt/sellers/memgraph-ltd) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** London, GB - **Twitter:** @memgraphdb (1,554 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/memgraph (31 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 12. [NebulaGraph](https://www.g2.com/pt/products/nebulagraph/reviews) Um banco de dados gráfico verdadeiramente distribuído, linearmente escalável e extremamente rápido. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate NebulaGraph?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modelo de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind NebulaGraph?** - **Vendedor:** [VeSOFT](https://www.g2.com/pt/sellers/vesoft) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** Cupertino, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/vesoft-nebula-graph/ (119 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Médio Porte ### 13. [RecallGraph](https://www.g2.com/pt/products/recallgraph/reviews) RecallGraph é um armazenamento de dados de grafos versionados - ele retém todas as mudanças que seus dados (vértices e arestas) passaram para alcançar seu estado atual. Ele suporta travessias de grafos em um ponto no tempo, permitindo que o usuário consulte qualquer estado passado do grafo tão facilmente quanto o presente. É um Microserviço Foxx para ArangoDB que apresenta semânticas semelhantes a VCS em muitas partes de sua interface, e é suportado por um rastreador de eventos transacionais. Está atualmente sendo desenvolvido e testado no ArangoDB v3.5 e v3.6, com suporte para v3.7 em desenvolvimento. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate RecallGraph?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modelo de dados:** 7.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 7.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind RecallGraph?** - **Vendedor:** [RecallGraph](https://www.g2.com/pt/sellers/recallgraph) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Médio Porte ### 14. [Relay](https://www.g2.com/pt/products/relay-2021-05-24/reviews) Relay é um framework JavaScript projetado para construir aplicações React orientadas por dados usando GraphQL. Ele permite que os desenvolvedores especifiquem declarativamente os requisitos de dados para cada componente, permitindo que o Relay gerencie eficientemente a busca de dados e garanta que os componentes recebam os dados necessários sem intervenção manual. Essa abordagem promove a modularidade, reutilização e escalabilidade no desenvolvimento de aplicações. Principais Características e Funcionalidades: - Busca de Dados Declarativa: Os componentes declaram suas necessidades de dados usando GraphQL, e o Relay lida com o processo de busca, garantindo que cada componente receba os dados necessários. - Colocação de Consultas e Componentes: As consultas GraphQL são definidas junto aos componentes que as utilizam, tornando a base de código mais fácil de manter e entender. - Gestão Eficiente de Dados: O compilador do Relay otimiza os requisitos de dados em toda a aplicação, agregando-os em requisições de rede eficientes e mantendo um armazenamento de dados normalizado para uma gestão de estado consistente. - Atualizações Automáticas da UI: O Relay garante que os componentes sejam atualizados apenas quando necessário, prevenindo re-renderizações desnecessárias e mantendo a consistência da UI. - Suporte para Mutações e Assinaturas: O Relay fornece mecanismos para executar mutações GraphQL com atualizações otimistas e lidar com dados em tempo real através de assinaturas, facilitando experiências de usuário dinâmicas e interativas. Valor Principal e Problema Resolvido: O Relay aborda as complexidades de gerenciar dados em aplicações React de grande escala, fornecendo uma abordagem estruturada e eficiente para busca de dados e gestão de estado. Ao definir declarativamente as dependências de dados e aproveitar o GraphQL, o Relay simplifica o processo de garantir que os componentes tenham acesso aos dados de que precisam, reduz o código boilerplate e melhora o desempenho da aplicação. Isso resulta em bases de código mais fáceis de manter e uma melhor experiência para o desenvolvedor, especialmente à medida que as aplicações crescem em tamanho e complexidade. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Relay?** - **Modelo de dados:** 7.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Relay?** - **Vendedor:** [Relay](https://www.g2.com/pt/sellers/relay-7a3bf754-3753-49c6-89c8-9a5abbeaeb92) - **Localização da Sede:** Indianapolis, US - **Página do LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/relayhq (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Médio Porte, 50% Pequena Empresa ### 15. [Rocketgraph | Graph Analytics Platform Powered by GenAI](https://www.g2.com/pt/products/rocketgraph-graph-analytics-platform-powered-by-genai/reviews) Rocketgraph xGT descobre padrões difíceis de encontrar mais rapidamente e realiza análises que costumavam levar dias para serem executadas ou paravam antes de produzir resultados. Com o Rocketgraph e sua interface de usuário Mission Control, alimentada por IA, você pode fazer análises iterativas nos maiores e mais complicados conjuntos de dados do planeta e obter respostas centenas de vezes mais rápido do que com outras ferramentas de análise de gráficos. O Rocketgraph pode ser usado localmente ou na nuvem, com o Aurora - nossa oferta de nuvem totalmente gerenciada. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Rocketgraph | Graph Analytics Platform Powered by GenAI?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modelo de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Rocketgraph | Graph Analytics Platform Powered by GenAI?** - **Vendedor:** [Rocketgraph](https://www.g2.com/pt/sellers/rocketgraph) - **Ano de Fundação:** 2014 - **Localização da Sede:** Seattle, US - **Twitter:** @Rocketgraph_ai (481 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rocketgraph (12 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Empresa, 33% Pequena Empresa ### 16. [AnzoGraph](https://www.g2.com/pt/products/anzograph/reviews) Descubra um dos bancos de dados de grafos distribuídos mais rápidos e escaláveis, criado especificamente para obter insights analíticos de alto desempenho em toda a empresa. Resolver seus problemas complexos de dados conectados em velocidade recorde é o nosso negócio. Os casos de uso incluem habilitação de análise de intenção de compra, análise de líderes de opinião chave, motores de recomendação, aprendizado de máquina e IA, e até mesmo integração de dados e criação de grafos de conhecimento. Obtenha insights chave usando algoritmos nativos de grafos, análises no estilo de data warehouse, virtualização de dados em toda a empresa, análises de localização com geoespacial e muitas outras capacidades de ciência de dados e engenharia de características. No seu núcleo, o AnzoGraph DB é um banco de dados de grafos analítico, baseado em RDF\* e SPARQL\*, o novo padrão W3C emergente que suporta tanto grafos semânticos quanto propriedades. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate AnzoGraph?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind AnzoGraph?** - **Vendedor:** [Cambridge Semantics](https://www.g2.com/pt/sellers/cambridge-semantics) - **Ano de Fundação:** 2007 - **Localização da Sede:** Boston, Massachusetts - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/202709 (24 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 17. [Apache AGE](https://www.g2.com/pt/products/apache-age/reviews) Apache AGE® é uma extensão do PostgreSQL que fornece funcionalidade de banco de dados de grafos. O objetivo do Apache AGE® é fornecer capacidade de processamento e análise de dados de grafos para todos os bancos de dados relacionais. Através do Apache AGE, os usuários do PostgreSQL terão acesso à modelagem de consultas de grafos dentro do banco de dados relacional existente. Os usuários podem ler e escrever dados de grafos em nós e arestas. Eles também podem usar vários algoritmos, como comprimento variável e travessia de arestas ao analisar dados. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Apache AGE?** - **Modelo de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Apache AGE?** - **Vendedor:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/pt/sellers/the-apache-software-foundation-27b1adce-9be4-4620-85d0-2612155f63e5) - **Localização da Sede:** N/A - **Twitter:** @apache_age (756 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 18. [ApertureDB](https://www.g2.com/pt/products/aperturedb/reviews) ApertureDB é um banco de dados de vetores + grafos construído especificamente para simplificar o desenvolvimento e a escalabilidade de aplicações de IA multimodal e análises. Projetado para fluxos de trabalho modernos de IA e análises, ele combina gerenciamento de dados multimodais, capacidades de busca vetorial e grafo de conhecimento em uma única solução integrada. Com o ApertureDB, desenvolvedores e organizações obtêm um desempenho de busca vetorial 2 a 10 vezes mais rápido do que a concorrência, economizam de 6 a 9 meses em média no tempo de configuração de infraestrutura e melhoram a produtividade das equipes de aprendizado de máquina em 10 vezes. Ele alimenta casos de uso como busca semântica, chatbots RAG, aplicações de IA generativa e agentes impulsionados por IA. O ApertureDB se integra perfeitamente em toda a sua pilha de IA, incluindo Modelos de Linguagem de grande escala (LLMS) populares, frameworks e fluxos de trabalho de IA e aprendizado de máquina. Sua arquitetura robusta multi-inquilino, projetada para lidar com dados multimodais complexos como texto, imagens, vídeos, embeddings, metadados, escala facilmente para implantações em grande escala, mantendo desempenho e confiabilidade em nível empresarial. O ApertureDB oferece opções de implantação flexíveis e desempenho de preços otimizados. Disponível na nuvem, no local ou híbrido, o ApertureDB atende às necessidades de diversas organizações, desde startups até grandes empresas. Nosso preço otimizado capacita as equipes a escolher um modelo de implantação que se alinhe ao seu orçamento e pode escalar sem esforço sem estourar o orçamento. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate ApertureDB?** - **Modelo de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind ApertureDB?** - **Vendedor:** [ApertureData](https://www.g2.com/pt/sellers/aperturedata) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** Mountain View, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/aperturedata (12 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 19. [Blazegraph](https://www.g2.com/pt/products/blazegraph/reviews) Blazegraph é um banco de dados de grafos escalável e de alto desempenho com suporte para as APIs Blueprints e RDF/SPARQL. Blazegraph está disponível em uma variedade de versões que oferecem soluções para o desafio de escalar grafos. As soluções Blazegraph variam de milhões a trilhões de arestas no grafo. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Blazegraph?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Blazegraph?** - **Vendedor:** [Blazegraph](https://www.g2.com/pt/sellers/blazegraph) - **Ano de Fundação:** 2006 - **Localização da Sede:** Greensboro, US - **Twitter:** @BlazeGraph (697 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10445544 (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 20. [Graph Engine](https://www.g2.com/pt/products/graph-engine/reviews) Graph Engine (GE) é um mecanismo de processamento de grafos grandes, distribuído e em memória, sustentado por um armazenamento RAM fortemente tipado e um mecanismo de computação geral. O armazenamento RAM distribuído fornece um armazenamento de chave-valor de alto desempenho globalmente endereçável em um cluster de máquinas. Através do armazenamento RAM, o GE permite o acesso rápido e aleatório a dados em um grande conjunto de dados distribuídos. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Graph Engine?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Modelo de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Graph Engine?** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/pt/sellers/microsoft) - **Ano de Fundação:** 1975 - **Localização da Sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,101,622 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Empresa ### 21. [TerminusDB](https://www.g2.com/pt/products/terminusdb/reviews) TerminusDB é um banco de dados gráfico em memória de código aberto projetado para a era da web. TerminusDB faz uma mudança radical em relação às arquiteturas históricas. Primeiro, implementamos um banco de dados gráfico com um esquema forte para manter tanto a simplicidade quanto a generalidade do design. Em segundo lugar, implementamos esse gráfico usando estruturas de dados imutáveis sucintas, o que permite um uso mais econômico dos recursos de memória principal. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate TerminusDB?** - **Modelo de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind TerminusDB?** - **Vendedor:** [TerminusDB](https://www.g2.com/pt/sellers/terminusdb) - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** Dublin, IE - **Twitter:** @TerminusDB (1,206 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/42874959 (4 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Empresa ### 22. [TIBCO Graph Database](https://www.g2.com/pt/products/tibco-graph-database/reviews) TIBCO Graph Database permite que você descubra, armazene e converta dados dinâmicos complexos em insights significativos. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind TIBCO Graph Database?** - **Vendedor:** [Cloud Software Group](https://www.g2.com/pt/sellers/cloud-software-group) - **Localização da Sede:** Fort Lauderdale, FL - **Twitter:** @cloudsoftware (124 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cloudsoftwaregroup/ (9,677 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 23. [TopQuadrant](https://www.g2.com/pt/products/topquadrant/reviews) TopBraid EDG é uma plataforma abrangente de governança de dados projetada para ajudar as organizações a gerenciar, conectar e entender seus ativos de dados com flexibilidade e transparência incomparáveis. Alimentado por padrões da web semântica e tecnologia de grafo de conhecimento, o TopBraid EDG ajuda a construir uma base de dados pronta para IA para governar seus dados em escala. Ao integrar perfeitamente taxonomias, ontologias, dados estruturados e não estruturados e políticas, o TopBraid EDG permite uma interoperabilidade semântica dinâmica em toda a empresa para conectar sistemas díspares, impulsionar uma tomada de decisão mais inteligente e conformidade que injeta política na camada de dados. Com sua arquitetura escalável e extensível, o TopBraid EDG capacita as organizações a desbloquear todo o potencial de seus dados enquanto mantém confiança, precisão e agilidade. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate TopQuadrant?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind TopQuadrant?** - **Vendedor:** [TopQuadrant](https://www.g2.com/pt/sellers/topquadrant) - **Website da Empresa:** https://topquadrant.com - **Ano de Fundação:** 2001 - **Localização da Sede:** Raleigh, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/topquadrant (35 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Médio Porte ### 24. [VelocityGraph](https://www.g2.com/pt/products/velocitygraph/reviews) VelocityGraph estende o banco de dados orientado a objetos VelocityDB em um banco de dados de grafos. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate VelocityGraph?** - **Modelo de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Tipos de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Construído - Em busca:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind VelocityGraph?** - **Vendedor:** [VelocityDB](https://www.g2.com/pt/sellers/velocitydb) - **Ano de Fundação:** 2011 - **Localização da Sede:** N/A - **Twitter:** @VelocityDB (62 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/velocitydb-inc-/ (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 200% Médio Porte ### 25. [Aerospike](https://www.g2.com/pt/products/aerospike/reviews) A Plataforma de Dados em Tempo Real da Aerospike permite que as organizações ajam instantaneamente em bilhões de transações enquanto reduzem a pegada de servidores em até 80 por cento. A plataforma multi-nuvem da Aerospike alimenta aplicações em tempo real com desempenho previsível de sub-milissegundo em escala de petabytes com cinco noves de tempo de atividade com dados fortemente consistentes distribuídos globalmente. Aplicações construídas na Plataforma de Dados em Tempo Real da Aerospike combatem fraudes, fornecem recomendações que aumentam dramaticamente o tamanho do carrinho de compras, possibilitam pagamentos digitais globais e oferecem experiências de usuário hiperpersonalizadas para dezenas de milhões de clientes. Clientes como Airtel, Experian, Nielsen, PayPal, Snap, Wayfair e Yahoo confiam na Aerospike como sua base de dados para o futuro. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 80 **How Do G2 Users Rate Aerospike?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Aerospike?** - **Vendedor:** [Aerospike](https://www.g2.com/pt/sellers/aerospike) - **Ano de Fundação:** 2009 - **Localização da Sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @aerospikedb (7,833 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2696852/ (306 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software - **Top Industries:** Marketing e Publicidade, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 45% Médio Porte, 34% Empresa ## What Is Bancos de Dados em Grafos? [Software de Infraestrutura de TI](https://www.g2.com/pt/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Bancos de Dados em Grafos? - [Bancos de Dados de Documentos](https://www.g2.com/pt/categories/document-databases) - [Bancos de Dados de Valor-Chave](https://www.g2.com/pt/categories/key-value-databases) - [Provedores de Banco de Dados como Serviço (DBaaS)](https://www.g2.com/pt/categories/database-as-a-service-dbaas) --- ## How Do You Choose the Right Bancos de Dados em Grafos? ### O Que Você Deve Saber Sobre Bancos de Dados em Grafos ### O que são Bancos de Dados em Grafos? Bancos de dados em grafos são projetados para representar relações (_arestas_) entre pontos de dados (_nós_). Menos rigidamente estruturados do que bancos de dados relacionais, os bancos de dados em grafos permitem que os nós tenham uma infinidade de arestas; ou seja, não há limite para o número de relações que um nó pode ter. (Um exemplo disso está na seção a seguir.) Além disso, cada aresta pode ter múltiplas características que a definem. Não há limite formal — nem padronização — sobre quantas arestas cada nó pode ter, nem quantas características uma aresta pode ter. Bancos de dados em grafos também podem conter muitas peças diferentes de informação que não estariam necessariamente relacionadas normalmente. Cada nó é definido por peças de informação chamadas _propriedades_. Propriedades podem ser nomes, datas, números de identificação, descritores básicos ou outras informações — qualquer coisa que descreva o próprio nó. Os nós são conectados por arestas, que podem ser _direcionadas_ ou _não direcionadas_. Como na teoria dos grafos matemática, uma aresta não direcionada é _bidirecional_; ou seja, uma relação pode ser transportada do nó A para o nó B, e do nó B para o nó A. Uma aresta direcionada, no entanto, só tem significado em uma direção, digamos do nó B para o nó A. Principais Benefícios dos Bancos de Dados em Grafos - Organizar uma variedade de dados sem estruturas rígidas - Oferecer escalabilidade e ajuste flexíveis inerentemente - Descrever simultaneamente inúmeras características de relações de dados ### Por que Usar Bancos de Dados em Grafos? Bancos de dados em grafos são ideais para armazenar e recuperar informações que são independentes, mas relacionadas de várias maneiras. Por exemplo, digamos que um usuário queira mapear um grupo de amigos. Cada amigo seria um nó, com arestas entre cada amigo com a característica "amigos". Mas, digamos que dois desses amigos sejam colegas de trabalho; então, a aresta deles também teria a característica "colegas de trabalho". As arestas podem ganhar mais definição adicionando interesses comuns, experiências pessoais, e assim por diante. Como os bancos de dados em grafos são, por design, mais propícios a organizar amplos conjuntos de dados através dos quais não há relações uniformes ou tipos de dados, eles podem ser ferramentas inestimáveis para mapeamento social, gerenciamento de dados mestres, grafos de conhecimento/ontologia, mapeamento de infraestrutura, motores de recomendação, e mais. Uma empresa poderia definir cada nó como um de seus produtos, e deixar que as arestas desenhem relações de recomendação com base no produto que um consumidor poderia comprar. Também poderia mapear relações entre contatos, departamentos, e mais. Bancos de dados em grafos são flexíveis e escaláveis por design, então um usuário empresarial não precisaria saber um caso de uso exato ou completo para um banco de dados em grafos antes de criá-lo. Expandir um banco de dados em grafos é uma questão de adicionar novos nós e quaisquer arestas potenciais que possam estar associadas a eles. ### Quem Usa Bancos de Dados em Grafos? Como outros bancos de dados, os bancos de dados em grafos são mantidos principalmente por um administrador de banco de dados ou equipe. Dito isso, devido à sua ampla cobertura, os bancos de dados em grafos são frequentemente acessados por várias organizações dentro de uma empresa. Desenvolvimento, TI, faturamento, e mais teriam todos razões válidas para precisar de acesso a bancos de dados em grafos, dependendo de seus usos atribuídos dentro da empresa. ### 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](https://www.g2.com/categories/rdf-databases) — 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](https://www.g2.com/categories/relational-databases) — 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.