Um grafo é um modelo de dados que modela relações entre entidades. Ele consiste em dois componentes principais:

• Nós: representam entidades como pessoas, produtos, locais ou eventos. Esses são seus dados.
• Bordas: representam relações entre nós, como amizades em uma plataforma social, conexões entre compradores e produtos adquiridos ou links da cadeia de suprimentos. As bordas também podem incluir propriedades, como carimbos de data/hora ou pesos, adicionando contexto ao relacionamento.

Pense nos bancos de dados de grafos como um grande jogo de ligar os pontos. Ele armazena suas informações como pontos individuais (nós) e usa linhas (bordas) para mostrar e armazenar diretamente como esses pontos estão relacionados.

A flexibilidade dos bancos de dados de grafos permite que eles representem uma variedade de conexões, desde estruturas hierárquicas (como árvores genealógicas ou organogramas) até redes agrupadas (como recomendações de produtos de e-commerce) e a identificação de nós influentes em redes sociais.

Algoritmos especializados podem melhorar os insights fornecidos pelos gráficos com:

• Caminho mais curto: otimize rotas na navegação e logística
• Detecção de comunidade: encontre grupos de nós que estão mais conectados entre si do que com o restante da rede, o que é útil para segmentação de mídias sociais ou detecção de fraudes
• Classificação de páginas da Web: calcular a importância de um nó com base no número e na qualidade dos links que apontam para ele

Ao usar algoritmos como esses, os bancos de dados de grafos ajudam a transformar relações complexas em estratégias úteis.

Enquanto os bancos de dados relacionais organizam os dados em tabelas estruturadas, os bancos de dados de grafos se concentram nos relacionamentos. Veja algumas das principais diferenças:

Há vários fornecedores de bancos de dados de grafos, com produtos que oferecem recursos diferentes para atender a casos de uso específicos.

Além de fornecedores de bancos de dados de grafos dedicados, também estão disponíveis extensões de grafos para bancos de dados tradicionais. O Spanner Graph, por exemplo, é um produto de banco de dados de grafos do Google Cloud, criado com base no banco de dados relacional Spanner de escala global. Ele combina consistência forte, escalonabilidade horizontal e implantações multirregionais.

O Neo4j é um banco de dados de grafos criado especificamente para essa finalidade, disponível no Google Cloud, que oferece alto desempenho para consultas complexas, como cálculos de caminho mais curto e detecção de comunidade. Ele usa uma linguagem de consulta otimizada para grafos e é adequado para visualizar relações para insights úteis.

O AWS Neptune é um serviço de banco de dados de grafos da Amazon Web Services. Ele é compatível com modelos de grafos conhecidos, como grafos de propriedade e grafos RDF.

Embora não seja um banco de dados, o Enterprise Knowledge Graph (EKG) é uma solução do Google Cloud que usa princípios de grafos para consolidar, padronizar e reconciliar dados corporativos fragmentados de várias fontes. Ele ajuda a criar um modelo de grafo unificado e semanticamente rico do conhecimento de uma organização, que pode ser usado para alimentar aplicativos avançados de IA, pesquisa contextual e uma visão completa de 360 graus de entidades como clientes ou produtos.

O banco de dados Spanner do Google Cloud combina recursos relacionais e de grafos com o Spanner Graph, oferecendo consistência global, escalonabilidade horizontal e a flexibilidade para gerenciar dados de grafos e relacionais em um ambiente unificado, o que o torna ideal para implantações diversas e em grande escala.

Você pode adotar diferentes tipos de bancos de dados de grafos dependendo das suas necessidades. Soluções dedicadas como o Neo4j ou o AWS Neptune se concentram exclusivamente em operações nativas de grafos, enquanto bancos de dados multimodelo como o Spanner Graph combinam modelos relacionais e de grafos em um único sistema, oferecendo flexibilidade para diversas necessidades de dados.

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