Che cos'è un database a grafo?

Un database NoSQL basato su grafi (comunemente chiamato database a grafo o GDB) organizza i dati come nodi e archi ed è progettato per rappresentare ed eseguire query sulle relazioni tra i punti dati.

A differenza dei tradizionali database relazionali che utilizzano tabelle strutturate, un database a grafo organizza i dati in modo da acquisire le relazioni tra i punti dati. Questa struttura rispecchia alcune reti del mondo reale, come le persone in un social network, i prodotti in una catena di fornitura o le transazioni in un giro di frodi finanziarie, rendendo i database a grafo particolarmente potenti per l'analisi delle connessioni. Non tutti i dati hanno questa forma, ovviamente, ma quando le relazioni sono centrali, un database a grafo semplifica l'analisi e la scoperta di connessioni significative.

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Concetti fondamentali

I database a grafo sono una categoria di database NoSQL appositamente progettati per modellare ed eseguire query sulle relazioni, utilizzando strutture a grafo di nodi e archi per rappresentare le entità e le loro connessioni. Ecco una breve panoramica delle loro caratteristiche e dei loro vantaggi principali:

Query sulle relazioni: a differenza dei database relazionali che si basano su tabelle e JOIN, i database grafici danno priorità alle query incentrate sulle relazioni, rendendoli altamente efficienti per l'esplorazione dei dati connessi
Flessibilità: il loro schema flessibile e la compatibilità con gli algoritmi grafici consentono di scoprire pattern, ottimizzare le reti e ottenere insight più approfonditi da set di dati complessi
Varietà di casi d'uso: i casi d'uso comuni includono l'alimentazione di grafi di social media, il rilevamento di frodi tramite connessioni anomale e l'ottimizzazione della logistica o della pianificazione dei percorsi

Che cos'è un grafo?

Un grafo è un modello di dati che modella le relazioni tra entità. È composto da due componenti chiave:

Nodi: rappresentano entità come persone, prodotti, luoghi o eventi. Questi sono le tue porzioni di dati.
Archi: rappresentano le relazioni tra i nodi, come le amicizie su una piattaforma social, le connessioni tra gli acquirenti e i prodotti acquistati o i collegamenti della catena di fornitura. Gli archi possono includere anche proprietà, come timestamp o pesi, che aggiungono contesto alla relazione.

Come funzionano i database a grafo?

Pensa ai database a grafo come a un grande puzzle di unisci i puntini. Archivia le informazioni come singoli punti (nodi) e utilizza linee (archi) per mostrare e archiviare direttamente il modo in cui questi punti sono correlati.

La flessibilità dei database a grafo consente di rappresentare una varietà di connessioni, dalle strutture gerarchiche (come gli alberi genealogici o gli organigrammi) alle reti raggruppate (come i consigli sui prodotti di e-commerce), fino all'identificazione di nodi influenti all'interno dei social network.

Gli algoritmi specializzati possono migliorare i grafici degli approfondimenti forniti con:

Percorso più breve: ottimizza i percorsi nella navigazione e nella logistica
Rilevamento della community: trova gruppi di nodi più strettamente connessi tra loro che al resto della rete, utile per la segmentazione dei social media o il rilevamento delle frodi
Classifica delle pagine web: calcola l'importanza di un nodo in base al numero e alla qualità dei link che puntano a esso

Sfruttando algoritmi come questi, i database a grafo aiutano a trasformare relazioni complesse in strategie attuabili.

Database a grafo e database relazionali

Mentre i database relazionali organizzano i dati in tabelle strutturate, i database a grafo si concentrano sulle relazioni. Di seguito puoi leggere le differenze principali:

Funzionalità	Database relazionali	Database a grafo
Struttura dei dati	Utilizza righe e colonne in schemi rigidi con proprietà predefinite. L'aggiunta di una nuova relazione richiede una ristrutturazione.	Modella i dati come nodi e archi, consentendo relazioni flessibili senza schemi predefiniti.
Efficienza delle query	Si basa su operazioni JOIN per collegare le tabelle, che possono diventare lente e complesse man mano che aumenta il numero di relazioni.	Attraversa direttamente gli archi, rendendoli più veloci e intuitivi per le query incentrate sulle relazioni.
Linguaggi di query	Structured Query Language (SQL) e i suoi derivati.	Graph Query Language (GQL), Cypher e Gremlin.
Casi d'uso	Eccellono in ambienti strutturati e prevedibili come i sistemi finanziari o la gestione dell'inventario.	Ideale per applicazioni in cui le relazioni sono fondamentali, come i social network, il rilevamento delle frodi o l'ottimizzazione dei percorsi.

Funzionalità

Database relazionali

Database a grafo

Struttura dei dati

Utilizza righe e colonne in schemi rigidi con proprietà predefinite. L'aggiunta di una nuova relazione richiede una ristrutturazione.

Modella i dati come nodi e archi, consentendo relazioni flessibili senza schemi predefiniti.

Efficienza delle query

Si basa su operazioni JOIN per collegare le tabelle, che possono diventare lente e complesse man mano che aumenta il numero di relazioni.

Attraversa direttamente gli archi, rendendoli più veloci e intuitivi per le query incentrate sulle relazioni.

Linguaggi di query

Structured Query Language (SQL) e i suoi derivati.

Graph Query Language (GQL), Cypher e Gremlin.

Casi d'uso

Eccellono in ambienti strutturati e prevedibili come i sistemi finanziari o la gestione dell'inventario.

Ideale per applicazioni in cui le relazioni sono fondamentali, come i social network, il rilevamento delle frodi o l'ottimizzazione dei percorsi.

Casi d'uso principali per i database a grafo

I database a grafo sono in genere adatti alle applicazioni in cui è essenziale comprendere le relazioni tra i punti dati. Ecco alcuni casi d'uso di spicco:

I database a grafo supportano funzionalità come i consigli di amicizia, l'identificazione degli influencer e il rilevamento delle community. Analizzando il grafo sociale e le connessioni tra utenti, post e interazioni, le piattaforme possono offrire esperienze personalizzate e scoprire informazioni chiave.

Rilevamento di frodi

Nel settore finanziario e nell'e-commerce, i database a grafo possono aiutare a rilevare modelli fraudolenti mappando transazioni, account e dispositivi. Sono ottimi nello scoprire collegamenti nascosti, come account che condividono indirizzi IP o dati della carta di credito. Quando un nodo è altamente connesso a nodi fraudolenti noti, aumenta il sospetto.

Ottimizzazione route

Le aziende di trasporto e logistica si affidano ai database a grafo per ottimizzare i percorsi di consegna. Analizzando i nodi (località) e gli archi (percorsi), possono ridurre al minimo i tempi di percorrenza, tagliare i costi e migliorare l'efficienza.

Motori per suggerimenti sui prodotti

Per i rivenditori di e-commerce, i database a grafo possono migliorare i consigli personalizzati collegando gli utenti ai prodotti con cui hanno interagito (acquistati, visualizzati, valutati) e ad altri prodotti o utenti simili in base a queste interazioni.

Confronto tra i principali database a grafo

Esistono più fornitori di database a grafo, con prodotti che offrono funzionalità diverse per adattarsi a casi d'uso specifici.

Oltre ai fornitori di database grafici dedicati, sono disponibili anche estensioni grafiche per i database tradizionali. Spanner Graph, ad esempio, è un prodotto di database a grafo di Google Cloud, basato sul database relazionale Spanner su scala globale. Combina elevata coerenza, scalabilità orizzontale e deployment multiregionali.

Neo4j

Neo4j è un database a grafo appositamente progettato, disponibile su Google Cloud, che offre prestazioni elevate per query complesse come i calcoli del percorso più breve e il rilevamento della community. Utilizza un linguaggio di query ottimizzato per i grafici ed è adatto alla visualizzazione delle relazioni per ottenere informazioni fruibili.

AWS Neptune

AWS Neptune è un servizio di database a grafo di Amazon Web Services. Supporta modelli di grafi popolari come i grafi di proprietà e i grafi RDF.

Enterprise Knowledge Graph

Sebbene non sia un database in sé, Enterprise Knowledge Graph (EKG) è una soluzione di Google Cloud che utilizza i principi dei grafici per consolidare, standardizzare e riconciliare i dati aziendali frammentati provenienti da varie fonti. Aiuta a creare un modello di grafo unificato e semanticamente ricco della conoscenza di un'organizzazione, che può quindi essere utilizzato per alimentare applicazioni di AI avanzate, ricerca contestuale e una visione completa a 360 gradi di entità come clienti o prodotti.

Spanner Graph

Il database Spanner di Google Cloud combina funzionalità relazionali e grafiche tramite Spanner Graph, offrendo coerenza globale, scalabilità orizzontale e la flessibilità necessaria per gestire dati grafici e relazionali in un unico ambiente unificato, il che lo rende ideale per deployment diversificati e su larga scala.

Puoi adottare diversi tipi di database a grafo a seconda delle tue esigenze. Soluzioni dedicate come Neo4j o AWS Neptune si concentrano esclusivamente su operazioni native per grafi, mentre i database multimodello come Spanner Graph combinano modelli relazionali e grafici all'interno di un unico sistema, offrendo flessibilità per diverse esigenze di dati.

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Domande frequenti sui database a grafo

Cosa sono i "nodi" e gli "archi" in un database a grafo?

I nodi rappresentano singole entità come persone, prodotti o luoghi. Gli archi sono le connessioni o le relazioni tra questi nodi, come un'amicizia, un acquisto o un percorso tra due località.

Perché dovrei scegliere un database a grafo rispetto a un database relazionale?

Potrebbe essere utile utilizzare un database a grafo quando le relazioni tra i dati sono importanti quanto i dati stessi. Un database a grafo è molto più veloce e intuitivo per casi d'uso come i social network, i motori di consigli e il rilevamento delle frodi, in cui è necessario analizzare connessioni complesse.

Ho bisogno sia di un database relazionale che di un database a grafo?

Per molte applicazioni moderne, potresti aver bisogno di entrambi. Pensa al tuo database relazionale (come PostgreSQL o MySQL) come alle solide fondamenta della tua architettura di dati. È molto affidabile per archiviare i dati fondamentali della tua attività, ovvero clienti, prodotti e transazioni, con una forte integrità dei dati.

Se devi anche comprendere le relazioni complesse e mutevoli tra questi fatti, un database a grafo è utile. È progettato per rispondere a domande sulle connessioni che sono più complesse per un database relazionale, ad esempio "Quali clienti sono stati influenzati da questa campagna di marketing?".

I due database possono formare una partnership efficace. Il database relazionale memorizza il "cosa" (il cliente, il prodotto), mentre il database a grafo esplora il "come" (come quel cliente è collegato ad altri clienti e prodotti).

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Vantaggi dei database a grafo

I database a grafo sono progettati per gestire dati altamente connessi e offrono vantaggi che possono renderli essenziali per le applicazioni incentrate sulle relazioni. Ecco alcuni dei vantaggi principali:

Query più rapide per i dati connessi

Attraversando direttamente gli archi, anziché affidarsi a costose operazioni JOIN, i database a grafo offrono prestazioni più rapide ed efficienti per le query con molte relazioni, come la scoperta del percorso più breve o il rilevamento dei cluster.

Scalabilità per reti in crescita

I database a grafo gestiscono set di dati di grandi dimensioni e in continua evoluzione senza problemi, il che li rende ideali per settori con modelli di dati dinamici, come social media, finanza e telecomunicazioni.

Flessibilità nella struttura dei dati

Grazie a progetti senza schema, i database a grafo consentono di aggiungere o modificare facilmente nodi e bordi senza richiedere una riorganizzazione significativa. Questa flessibilità supporta scenari in cui la natura delle relazioni tra i dati cambia frequentemente.

Analisi e approfondimenti specializzati

I database a grafo supportano algoritmi avanzati, come gli algoritmi di rilevamento della comunità e di analisi dei collegamenti, per estrarre insight utili da relazioni complesse. Queste funzionalità sono preziose per scoprire pattern nascosti e prendere decisioni basate sui dati.

Modellazione intuitiva delle relazioni

I database a grafo utilizzano nodi e archi per rispecchiare le relazioni del mondo reale, semplificando la rappresentazione e l'analisi di reti complesse come le interazioni sociali, le catene di fornitura o i sistemi di consigli.

Maggiore consapevolezza contestuale

Archiviando il significato e il tipo di relazioni, non solo i dati, i database a grafo consentono ai sistemi (in particolare nell'AI) di ottenere una comprensione più approfondita dei dati, che può essere fondamentale per attività come la ricerca contestuale accurata e il radicamento dei modelli di AI in fatti verificabili.

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