¿Qué es una base de datos de grafos?

El término “grafo” proviene del campo de las matemáticas. Un grafo contiene una colección de nodos y bordes.

Los nodos son vértices que almacenan los objetos de datos. Cada nodo puede tener un número y tipos de relaciones ilimitados.

Los bordes representan las relaciones entre los nodos. Por ejemplo, los bordes pueden describir relaciones entre elementos principales y secundarios, acciones o propiedad. Pueden representar relaciones tanto de uno a muchos como de varios a varios. Un borde siempre tiene un nodo inicial, un nodo final, un tipo y una dirección.

Cada nodo tiene propiedades o atributos que lo describen. En algunos casos, los bordes también tienen propiedades. Los grafos con propiedades también se denominan grafos de propiedades.

Las bases de datos de grafos presentan ventajas con respecto a los casos de uso como las redes sociales, los motores de recomendaciones y la detección del fraude, donde se usan para crear relaciones entre los datos y consultarlas rápidamente.

Las bases de datos de grafos son capaces de ofrecer una sofisticada prevención del fraude. Por ejemplo, puede utilizar relaciones en bases de datos de grafos para procesar transacciones financieras casi en tiempo real. Con consultas de grafos rápidas, puede detectar que un comprador potencial está utilizando la misma dirección de correo electrónico y la misma tarjeta de crédito incluidas en un caso de fraude conocido. Las bases de datos de grafos también pueden ayudarlo a detectar fraudes a través de patrones de relación, como varias personas asociadas a una dirección de correo electrónico personal o varias personas que comparten la misma dirección IP pero residen en ubicaciones físicas diferentes.

El modelo de grafo es una buena opción para aplicaciones que ofrecen recomendaciones. Puede almacenar relaciones de grafos entre categorías de información como intereses de clientes, amigos e historial de compras. Puede utilizar una base de datos de grafos de alta disponibilidad para hacer recomendaciones de productos a un usuario basándose en qué productos han comprado otras personas con intereses e historiales de compra similares. También puede identificar a las personas que tienen un amigo en común pero que aún no se conocen y hacerles una recomendación de amistad.

Los problemas de optimización de rutas implican analizar un conjunto de datos y encontrar los valores que mejor se adapten a un escenario concreto. Por ejemplo, puede usar una base de datos de grafos para buscar lo siguiente:

• La ruta más corta del punto A al B de un mapa teniendo en cuenta varios caminos.
• El empleado adecuado para un turno en particular mediante el análisis de diversas disponibilidades, ubicaciones y habilidades.
• La maquinaria óptima para las operaciones teniendo en cuenta parámetros como el costo y la vida útil del equipo.

Las consultas de grafos pueden analizar estas situaciones mucho más rápido porque pueden contar y comparar el número de enlaces entre dos nodos.

Las bases de datos de grafos son ideales para descubrir relaciones complejas y patrones ocultos en los datos. Por ejemplo, una empresa de redes sociales utiliza una base de datos de grafos para distinguir entre cuentas de bots y cuentas reales. Analiza la actividad de la cuenta para descubrir conexiones entre las interacciones de la cuenta y la actividad de los bots.

Las bases de datos de grafos ofrecen técnicas para la integración de datos, datos enlazados e intercambio de información. Representan metadatos complejos o conceptos de dominio en un formato estandarizado y proporcionan una rica semántica para el procesamiento del lenguaje natural. También puede utilizar estas bases de datos para grafos de conocimiento y gestión de datos maestros. Por ejemplo, los algoritmos de machine learning distinguen entre la selva amazónica y la marca Amazon mediante modelos de grafos.

Una base de datos de grafos está hecha a medida para gestionar datos altamente conectados. A medida que aumentan la conectividad y el volumen de los datos modernos, las bases de datos de grafos ofrecen la oportunidad de utilizar y analizar los datos de forma rentable. Estas son las tres ventajas principales de la analítica de grafos.

El esquema y la estructura de los modelos de grafos pueden cambiar con sus aplicaciones. Los analistas de datos pueden agregar o modificar las estructuras de grafos existentes sin afectar a las funciones existentes. No es necesario modelar los dominios por adelantado.

Los modelos de bases de datos relacionales se vuelven menos óptimos a medida que aumentan el volumen y la profundidad de las relaciones. Esto da como resultado la duplicación y la redundancia de los datos: es necesario procesar varias tablas para descubrir los resultados de las consultas. Por el contrario, el rendimiento de la base de datos de grafos mejora en varios órdenes de magnitud cuando se consultan relaciones. El rendimiento se mantiene constante incluso cuando aumenta el volumen de datos de los grafos.

Las consultas de grafos son más cortas y más eficientes al generar los mismos informes en comparación con las bases de datos relacionales. Las tecnologías de grafos aprovechan los nodos enlazados. Recorrer las uniones o relaciones es un proceso muy rápido, ya que las relaciones entre nodos no se calculan en el momento de la consulta, sino que se mantienen en la base de datos.

Las bases de datos de grafos funcionan con un lenguaje de consulta estandarizado y algoritmos de grafos.

Los lenguajes de consulta de grafos se utilizan para interactuar con una base de datos de grafos. Similar a SQL, el lenguaje tiene características para agregar, editar y consultar datos. Sin embargo, estos lenguajes aprovechan las estructuras de grafos subyacentes para procesar consultas complejas de manera eficiente. Proporcionan una interfaz para que pueda hacer preguntas como:

• Número de saltos entre nodos
• Ruta más larga/ruta más corta/rutas óptimas
• Valor de los nodos

Apache TinkerPop Gremlin, SPARQL y OpenCypher son lenguajes de consulta de grafos populares.

Los algoritmos de grafos son operaciones que analizan las relaciones y los comportamientos en los datos interconectados. Por ejemplo, exploran la distancia y las rutas entre los nodos o analizan los bordes entrantes y los nodos vecinos para generar informes. Los algoritmos pueden identificar patrones, anomalías, comunidades y rutas comunes que conectan los elementos de datos. Algunos ejemplos de algoritmos de grafos incluyen:

Una base de datos de grafos dedicada proporciona el máximo valor para los conjuntos de datos altamente conectados y cualquier análisis que requiera buscar relaciones ocultas y aparentes. Si esto no se ajusta a su caso de uso, es posible que otros tipos de bases de datos sean más adecuados.

Por ejemplo, imagine un escenario en el que necesita registrar el inventario de productos por artículo. Solo necesita almacenar detalles como el nombre del artículo y las unidades disponibles. Como no es necesario retener información adicional, las columnas de la tabla no cambiarán. Debido a la naturaleza tabular, una base de datos relacional es más adecuada para este tipo de datos no relacionados.

También es importante no utilizar las bases de datos de grafos simplemente como almacenes de valores clave. El resultado de una búsqueda de una clave conocida no maximiza la función para la que se crearon las bases de datos de grafos.

Amazon Neptune es un motor de base de datos de grafos de alto rendimiento creado específicamente y optimizado para almacenar miles de millones de relaciones y consultar el grafo con una latencia de milisegundos. Neptune admite los modelos de grafos populares: los grafos de propiedades y el marco de descripción de recursos (RDF) del W3C. También admite los respectivos lenguajes de consulta, Apache TinkerPop Gremlin y SPARQL, para permitirle construir consultas que naveguen de manera eficiente por conjuntos de datos fuertemente conectados. Las principales características de Neptune incluyen:

• Sin servidor: le permite escalar de forma instantánea las cargas de trabajo de grafos en incrementos detallados y ahorrar hasta un 90 % en los costos de la base de datos en comparación con el aprovisionamiento para los picos de capacidad.
• Alta disponibilidad: incluye Amazon Neptune Global Database para aplicaciones distribuidas por todo el mundo que permiten un rápido rendimiento de lectura local.
• Almacenamiento y procesamiento desacoplados para que pueda aumentar el rendimiento de lectura con hasta 15 réplicas de lectura que comparten el mismo almacenamiento subyacente, sin tener que realizar escrituras en los nodos de réplica.
• Altamente fiable y duradero, con almacenamiento con recuperación automática y tolerante a errores, recuperación puntual, copias de seguridad continuas y mucho más. Amazon Neptune hace que sus datos sean duraderos en tres AZ dentro de una región al replicar las nuevas escrituras de seis maneras mientras usted solo paga por una copia.
• Muy seguro, con cifrado en reposo predeterminado, aislamiento de la red y auditoría avanzada, a la vez que permite controlar los permisos a nivel de recursos con un acceso detallado.
• Amplia cobertura de cumplimiento que incluye desde FedRAMP (moderada y alta) hasta SOC (1, 2 y 3), y cumple con los requisitos de la HIPAA.
• Es un servicio completamente administrado, por lo que ya no debe preocuparse por las tareas de administración de la base de datos, como el aprovisionamiento de hardware, la aplicación de parches de software, la instalación, la configuración o las copias de seguridad.

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