Un graphe est un modèle de données qui modélise les relations entre des entités. Il se compose de deux éléments clés :

• Nœuds : représentent des entités telles que des personnes, des produits, des lieux ou des événements. Ce sont vos éléments de données.
• Arêtes : représentent les relations entre les nœuds, comme les amitiés sur un réseau social, les liens entre les clients et les produits achetés, ou les liens de la chaîne d'approvisionnement. Les arêtes peuvent également inclure des propriétés, comme des codes temporels ou des pondérations, qui ajoutent du contexte à la relation.

Considérez les bases de données de graphes comme un grand jeu de points à relier. Elles stockent vos informations sous forme de points individuels (nœuds) et utilise des lignes (arêtes) pour afficher et stocker directement les relations entre ces points.

La flexibilité des bases de données de graphes leur permet de représenter différentes connexions, des structures hiérarchiques (comme les arbres généalogiques ou les organigrammes) aux réseaux en cluster (comme les recommandations de produits en e-commerce), en passant par l'identification des nœuds influents sur les réseaux sociaux.

Les algorithmes spécialisés peuvent enrichir les informations issues des graphes. Par exemple :

• Chemin le plus court : optimisez les itinéraires dans les services de navigation et logistiques.
• Détection de communautés : identifiez des groupes de nœuds plus étroitement connectés entre eux qu'avec le reste du réseau. Cette technique est utile pour la segmentation des réseaux sociaux ou la détection des fraudes.
• Classement des pages Web : calculez l'importance d'un nœud en fonction du nombre et de la qualité des liens qui pointent vers lui.

En exploitant des algorithmes de ce type, les bases de données de graphes aident à transformer des relations complexes en stratégies concrètes.

Alors que les bases de données relationnelles organisent les données en tables structurées, les bases de données de graphes se concentrent sur les relations. Voici quelques différences fondamentales :

Il existe plusieurs fournisseurs de bases de données de graphes, dont les produits offrent différentes fonctionnalités pour répondre à des cas d'utilisation spécifiques.

Outre les fournisseurs de bases de données de graphes dédiés, il existe également des extensions de graphes pour les bases de données traditionnelles. Spanner Graph, par exemple, est un produit de base de données de graphes de Google Cloud, qui s'appuie sur la base de données relationnelle Spanner à l'échelle mondiale. Il combine une cohérence forte, une évolutivité horizontale et des déploiements multirégionaux.

Neo4j est une base de données spécialement conçue pour les graphes, disponible sur Google Cloud, qui offre des performances élevées pour les requêtes complexes telles que les calculs de chemin le plus court et la détection de communautés. Elle utilise un langage de requête optimisé pour les graphes et convient pour visualiser les relations afin d'obtenir des insights pratiques.

AWS Neptune est un service de base de données de graphes d'Amazon Web Services. Il prend en charge les modèles de graphes courants, comme les graphes de propriétés et les graphes RDF.

Bien qu'il ne s'agisse pas d'une base de données à proprement parler, Enterprise Knowledge Graph (EKG) est une solution Google Cloud qui utilise les principes des graphes pour consolider, standardiser et rapprocher les données d'entreprise fragmentées provenant de différentes sources. Elle permet de créer un modèle de graphe unifié et sémantiquement riche des connaissances d'une organisation, qui peut ensuite être utilisé pour alimenter des applications d'IA avancées, la recherche contextuelle et une vue à 360 degrés complète des entités, telles que les clients ou les produits.

La base de données Spanner de Google Cloud combine des fonctionnalités relationnelles et de graphes via Spanner Graph. Elle offre une cohérence globale, une évolutivité horizontale et la flexibilité nécessaire pour gérer les données relationnelles et de graphes dans un environnement unifié. Elle est donc idéale pour les déploiements diversifiés et à grande échelle.

Vous pouvez adopter différents types de bases de données de graphes en fonction de vos besoins. Les solutions dédiées comme Neo4j ou AWS Neptune se concentrent exclusivement sur les opérations natives de graphes, tandis que les bases de données multimodèles comme Spanner Graph combinent les modèles relationnels et de graphes dans un seul système, offrant ainsi une certaine flexibilité pour répondre à différentes exigences en matière de données.

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