Apa itu database grafik?
Database NoSQL berbasis grafik (biasa disebut database grafik, atau GDB) mengatur data sebagai node dan edge, serta dirancang untuk merepresentasikan dan mengkueri hubungan antara titik data.
Tidak seperti database relasional tradisional yang menggunakan tabel terstruktur, database grafik mengatur data dengan cara yang menangkap hubungan antara titik data. Struktur ini mencerminkan beberapa jaringan dunia nyata, seperti orang-orang dalam jaringan sosial, produk dalam rantai pasokan, atau transaksi dalam jaringan penipuan keuangan, sehingga database grafik sangat berguna untuk membantu menganalisis koneksi. Tentu saja, tidak semua data berbentuk seperti ini, tetapi jika hubungan adalah hal yang utama, database grafik akan memudahkan analisis dan penemuan koneksi yang bermakna.
Poin-poin penting
Database grafik adalah kategori database NoSQL yang dibuat khusus untuk memodelkan dan mengkueri hubungan, dengan menggunakan struktur grafik node dan edge untuk merepresentasikan entitas dan koneksinya. Berikut ringkasan singkat fitur dan manfaat utama mereka:
- Kueri hubungan: Tidak seperti database relasional yang mengandalkan tabel dan JOIN, database grafik memprioritaskan kueri yang berpusat pada hubungan, sehingga sangat efisien untuk mengeksplorasi data yang terhubung
- Fleksibilitas: Skema fleksibel dan kompatibilitasnya dengan algoritma grafik memungkinkan Anda menemukan pola, mengoptimalkan jaringan, dan mendapatkan insight yang lebih mendalam dari set data yang kompleks
- Beragam kasus penggunaan: Kasus penggunaan umum mencakup mendukung grafik media sosial, mendeteksi penipuan melalui koneksi anomali, dan mengoptimalkan logistik atau perencanaan rute
Apa itu database grafik?
Grafik adalah model data yang memodelkan hubungan antar-entitas. Grafik terdiri dari dua komponen utama:
- Node: Merepresentasikan entity seperti orang, produk, lokasi, atau acara. Ini adalah potongan data Anda.
- Edge: Merepresentasikan hubungan antar-node, seperti pertemanan di platform sosial, koneksi antara pembeli dan produk yang dibeli, atau link rantai pasokan. Edge juga dapat mencakup properti, seperti stempel waktu atau bobot, yang menambahkan konteks ke hubungan.
Bagaimana cara kerja database grafik?
Anggap database grafik sebagai teka-teki besar menghubungkan titik. Database ini menyimpan informasi Anda sebagai titik-titik individual (node) dan menggunakan garis (edge) untuk secara langsung menunjukkan dan menyimpan hubungan antar-titik tersebut.
Fleksibilitas database grafik memungkinkan database ini merepresentasikan berbagai koneksi, mulai dari struktur hierarkis (seperti silsilah keluarga atau bagan organisasi), hingga jaringan terkluster (seperti rekomendasi produk e-commerce), hingga identifikasi node berpengaruh dalam jejaring sosial.
Algoritma khusus dapat meningkatkan insight yang diberikan grafik dengan:
- Jalur terpendek: Mengoptimalkan rute dalam navigasi dan logistik
- Deteksi komunitas: Menemukan kelompok node yang lebih terhubung satu sama lain daripada ke bagian jaringan lainnya, berguna untuk segmentasi media sosial atau deteksi penipuan
- Peringkat halaman web: Menghitung pentingnya sebuah node berdasarkan jumlah dan kualitas link yang mengarah ke node tersebut
Dengan memanfaatkan algoritma seperti ini, database grafik membantu mengubah hubungan yang kompleks menjadi strategi yang dapat ditindaklanjuti.
Database grafik versus database relasional
Database relasional mengatur data ke dalam tabel terstruktur, sedangkan database grafik berfokus pada hubungan. Berikut beberapa perbedaan utama:
Fitur | Database relasional | Database grafik |
Struktur data | Menggunakan baris dan kolom dalam skema ketat dengan properti yang telah ditentukan sebelumnya. Penambahan hubungan baru memerlukan penataan ulang. | Modelkan data sebagai node dan edge, sehingga memungkinkan hubungan yang fleksibel tanpa skema yang telah ditentukan sebelumnya. |
Efisiensi kueri | Mengandalkan operasi JOIN untuk menghubungkan tabel, yang dapat menjadi lambat dan kompleks seiring bertambahnya jumlah hubungan. | Melintasi edge secara langsung, sehingga lebih cepat dan intuitif untuk kueri yang berfokus pada hubungan. |
Bahasa kueri | Structured Query Language (SQL) dan turunannya. | Graph Query Language (GQL), Cypher, dan Gremlin. |
Kasus penggunaan | Unggul dalam lingkungan terstruktur dan dapat diprediksi seperti sistem keuangan atau pengelolaan inventaris. | Ideal untuk aplikasi yang berfokus pada hubungan, seperti jaringan sosial, deteksi penipuan, atau pengoptimalan rute. |
Fitur
Database relasional
Database grafik
Struktur data
Menggunakan baris dan kolom dalam skema ketat dengan properti yang telah ditentukan sebelumnya. Penambahan hubungan baru memerlukan penataan ulang.
Modelkan data sebagai node dan edge, sehingga memungkinkan hubungan yang fleksibel tanpa skema yang telah ditentukan sebelumnya.
Efisiensi kueri
Mengandalkan operasi JOIN untuk menghubungkan tabel, yang dapat menjadi lambat dan kompleks seiring bertambahnya jumlah hubungan.
Melintasi edge secara langsung, sehingga lebih cepat dan intuitif untuk kueri yang berfokus pada hubungan.
Bahasa kueri
Structured Query Language (SQL) dan turunannya.
Graph Query Language (GQL), Cypher, dan Gremlin.
Kasus penggunaan
Unggul dalam lingkungan terstruktur dan dapat diprediksi seperti sistem keuangan atau pengelolaan inventaris.
Ideal untuk aplikasi yang berfokus pada hubungan, seperti jaringan sosial, deteksi penipuan, atau pengoptimalan rute.
Kasus penggunaan utama untuk database grafik
Database grafik biasanya berfungsi dengan baik dalam aplikasi yang memerlukan pemahaman tentang hubungan antara titik data. Berikut beberapa kasus penggunaan utama:
Database grafik mendukung fitur seperti rekomendasi teman, identifikasi influencer, dan deteksi komunitas. Dengan menganalisis grafik sosial dan koneksi antara pengguna, postingan, dan interaksi, platform dapat memberikan pengalaman yang dipersonalisasi dan mengungkap insight penting.
Deteksi penipuan
Dalam bidang keuangan dan e-commerce, database grafik dapat membantu mendeteksi pola penipuan dengan memetakan transaksi, akun, dan perangkat. Mereka unggul dalam mengungkap hubungan tersembunyi, seperti akun yang berbagi alamat IP atau detail kartu kredit. Jika sebuah node sangat terhubung dengan node penipuan yang diketahui, hal ini menimbulkan kecurigaan.
Pengoptimalan rute
Perusahaan transportasi dan logistik mengandalkan database grafik untuk mengoptimalkan rute pengiriman. Dengan menganalisis node (lokasi) dan edge (rute), mereka dapat meminimalkan waktu tempuh, memangkas biaya, dan meningkatkan efisiensi.
Mesin pemberi saran produk
Bagi retailer e-commerce, database grafik dapat meningkatkan rekomendasi yang dipersonalisasi dengan menghubungkan pengguna ke produk yang telah mereka interaksikan (dibeli, dilihat, dinilai) dan ke produk atau pengguna serupa lainnya berdasarkan interaksi tersebut.
Perbandingan database grafik utama
Ada banyak vendor database grafik, dengan produk yang menawarkan fitur berbeda untuk menyesuaikan kasus penggunaan grafik tertentu.
Selain vendor database grafik khusus, ekstensi grafik untuk database tradisional juga tersedia. Spanner Graph, misalnya, adalah produk database grafik dari Google Cloud, yang dibangun di atas database relasional Spanner berskala global. Spanner Graph menggabungkan konsistensi kuat, skalabilitas horizontal, dan deployment multi-region.
Neo4j
Neo4j adalah database grafik yang dibuat khusus dan tersedia di Google Cloud, yang menawarkan performa tinggi untuk kueri kompleks seperti perhitungan jalur terpendek dan deteksi komunitas. Neo4j menggunakan bahasa kueri yang dioptimalkan untuk grafik dan cocok untuk memvisualisasikan hubungan untuk insight yang dapat ditindaklanjuti.
AWS Neptune
AWS Neptune adalah layanan database grafik dari Amazon Web Services. Layanan ini mendukung model grafik populer seperti grafik properti dan grafik RDF.
Enterprise Knowledge Graph
Meskipun bukan database, Enterprise Knowledge Graph (EKG) adalah solusi dari Google Cloud yang menggunakan prinsip grafik untuk mengonsolidasikan, menstandarkan, dan merekonsiliasi data perusahaan yang terfragmentasi dari berbagai sumber. Hal ini membantu membuat model grafik terpadu yang kaya secara semantik dari pengetahuan organisasi, yang kemudian dapat digunakan untuk mendukung aplikasi AI canggih, penelusuran kontekstual, dan tampilan menyeluruh dan lengkap dari entitas seperti pelanggan atau produk.
Spanner Graph
Database Spanner Google Cloud menggabungkan kemampuan relasional dan grafik melalui Spanner Graph, yang menawarkan konsistensi global, skalabilitas horizontal, dan fleksibilitas untuk mengelola data grafik dan relasional dalam satu lingkungan terpadu, sehingga ideal untuk deployment yang beragam dan berskala besar.
Anda dapat mengadopsi berbagai jenis database grafik bergantung pada kebutuhan Anda. Solusi khusus seperti Neo4j atau AWS Neptune berfokus secara eksklusif pada operasi berbasis grafik, sementara database multimodel seperti Spanner Graph menggabungkan model relasional dan grafik dalam satu sistem, sehingga menawarkan fleksibilitas untuk beragam persyaratan data.
FAQ tentang database grafik
Apa yang dimaksud dengan "node" dan "edge" dalam database grafik?
Node merepresentasikan entitas individual seperti orang, produk, atau lokasi. Edge adalah koneksi atau hubungan antara node tersebut, seperti persahabatan, pembelian, atau rute antara dua lokasi.
Mengapa saya harus memilih database grafik daripada database relasional?
Database grafik mungkin bermanfaat jika hubungan antara data sama pentingnya dengan data itu sendiri. Database grafik jauh lebih cepat dan lebih intuitif untuk kasus penggunaan seperti jejaring sosial, mesin rekomendasi, dan deteksi penipuan, yang memerlukan analisis koneksi yang kompleks.
Apakah saya memerlukan database relasional dan database grafik?
Untuk banyak aplikasi modern, Anda mungkin memerlukan keduanya. Anggap database relasional Anda (seperti PostgreSQL atau MySQL) sebagai fondasi yang kuat untuk arsitektur data Anda. Database ini sangat andal untuk menyimpan fakta inti bisnis Anda—pelanggan, produk, dan transaksi Anda—dengan integritas data yang kuat.
Jika Anda juga perlu memahami hubungan yang kompleks dan berubah-ubah antara fakta-fakta tersebut, database grafik akan berguna. Database ini dirancang untuk menjawab pertanyaan tentang koneksi yang lebih rumit bagi database relasional, seperti, "Pelanggan mana yang dipengaruhi oleh kampanye pemasaran ini?"
Kedua database ini dapat membentuk kemitraan yang kuat. Database relasional Anda menyimpan 'apa' (pelanggan, produk), sedangkan database grafik mengeksplorasi 'bagaimana' (bagaimana pelanggan tersebut terhubung dengan pelanggan dan produk lain).
Manfaat database grafik
Database grafik dirancang untuk menangani data yang sangat terhubung, sehingga menawarkan keuntungan yang menjadikannya penting untuk aplikasi yang berfokus pada hubungan. Berikut beberapa manfaat utamanya:
Kueri yang lebih cepat untuk data yang terhubung
Kueri yang lebih cepat untuk data yang terhubung
Dengan melintasi edge secara langsung, bukan mengandalkan operasi JOIN yang mahal, database grafik memberikan performa yang lebih cepat dan efisien untuk kueri yang banyak menggunakan hubungan, seperti menemukan jalur terpendek atau mendeteksi cluster.
Skalabilitas untuk jaringan yang berkembang
Skalabilitas untuk jaringan yang berkembang
Database grafik menangani set data yang besar dan terus berkembang dengan lancar, sehingga ideal untuk industri dengan model data dinamis, seperti media sosial, keuangan, dan telekomunikasi.
Fleksibilitas dalam struktur data
Fleksibilitas dalam struktur data
Dengan desain tanpa skema, database graf memungkinkan penambahan atau perubahan node dan edge yang mudah tanpa memerlukan reorganisasi yang signifikan. Fleksibilitas ini mendukung skenario di mana sifat hubungan data sering berubah.
Analisis dan insight khusus
Analisis dan insight khusus
Database grafik mendukung algoritma canggih, seperti deteksi komunitas dan algoritma analisis link, untuk mengekstrak insight yang dapat ditindaklanjuti dari hubungan yang kompleks. Kemampuan ini sangat berharga untuk mengungkap pola tersembunyi dan membuat keputusan berbasis data.
Pemodelan hubungan yang intuitif
Pemodelan hubungan yang intuitif
Database grafik menggunakan node dan edge untuk mencerminkan hubungan dunia nyata, sehingga memudahkan representasi dan analisis jaringan kompleks seperti interaksi sosial, supply chain, atau sistem rekomendasi.
Peningkatan kesadaran kontekstual
Peningkatan kesadaran kontekstual
Dengan menyimpan makna dan jenis hubungan, bukan hanya data, database grafik memungkinkan sistem (khususnya dalam AI) mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang data, yang bisa jadi sangat penting untuk tugas-tugas seperti penelusuran kontekstual yang akurat dan grounding model AI pada fakta yang dapat diverifikasi.
Langkah selanjutnya
Mulailah membangun solusi di Google Cloud dengan kredit gratis senilai $300 dan lebih dari 20 produk yang selalu gratis.
Perlu bantuan untuk memulai?
Hubungi bagian penjualanBekerja sama dengan partner tepercaya
Temukan partnerLanjutkan menjelajah
Lihat semua produk
Media sosial