Vista geral do gráfico do Spanner

O Spanner Graph combina as capacidades da base de dados de grafos com a escalabilidade, a disponibilidade e a consistência do Spanner. O Spanner Graph suporta uma interface de consulta de gráficos compatível com a linguagem de consulta de gráficos (GQL) ISO e permite a interoperabilidade entre modelos relacionais e de gráficos.

O Spanner Graph permite-lhe mapear tabelas para gráficos de propriedades através de um esquema declarativo sem migração de dados, o que traz os gráficos para conjuntos de dados tabulares. Também pode associar as escolhas do modelo de dados tardiamente por consulta, o que ajuda a escolher a ferramenta certa para os seus fluxos de trabalho.

Para começar a usar o Spanner Graph, consulte os artigos Configure e consulte o Spanner Graph e o codelab do Spanner Graph.

Vantagens das bases de dados de grafos do Spanner

Os gráficos oferecem um mecanismo natural para representar relações nos dados. Alguns exemplos de utilização de bases de dados de grafos incluem a deteção de fraudes, recomendações, segurança cibernética, deteção de comunidades, grafos de conhecimento, visão de 360 graus do cliente, catalogação de dados e acompanhamento da linhagem.

Tradicionalmente, as aplicações representam este tipo de dados de grafos como tabelas numa base de dados relacional, usando várias junções para percorrer o grafo. A expressão da lógica de travessia de grafos em SQL cria consultas complexas que são difíceis de escrever, manter e depurar.

A interface de gráficos no Spanner Graph permite-lhe navegar nas relações e identificar padrões no gráfico de formas intuitivas. Além disso, o Spanner Graph oferece melhorias de armazenamento e consultas otimizadas para gráficos adequadas para cargas de trabalho de gráficos analíticos e transacionais online, tudo integrado nas capacidades essenciais do Spanner.

Esta abordagem torna o Spanner Graph a solução ideal mesmo para aplicações de grafos de missão crítica. Em particular, a divisão transparente do Spanner é dimensionada de forma elástica para conjuntos de dados muito grandes. Usa o processamento em massa paralelo sem intervenção do utilizador.

Exemplos de utilização do gráfico do Spanner

Pode usar o Spanner Graph para criar muitos tipos de aplicações de grafos online, incluindo o seguinte:

  • Detetar fraudes financeiras: analise relações complexas entre utilizadores, contas e transações para identificar padrões e anomalias suspeitos, como branqueamento de capitais e ligações invulgares entre entidades, que podem ser difíceis de detetar através de bases de dados relacionais.

  • Acompanhe as relações com os clientes: acompanhe as relações com os clientes, as preferências e os históricos de compras. Compreenda cada cliente de forma holística, permita recomendações personalizadas, campanhas de marketing segmentadas e experiências de serviço ao cliente melhoradas.

  • Captar redes sociais: capte atividades e interações dos utilizadores e use a correspondência de padrões de grafos para recomendações de amigos e descoberta de conteúdo.

  • Gerir a produção e as cadeias de abastecimento: modele peças, fornecedores, encomendas, disponibilidade e defeitos no gráfico para analisar o impacto, acumular custos e verificar a conformidade.

  • Analise dados de cuidados de saúde: capture relações, condições, diagnósticos e tratamentos de pacientes para facilitar a análise de semelhanças entre pacientes e o planeamento de tratamentos.

  • Faça a gestão das cadeias de abastecimento: dado um plano de encaminhamento de envios, avalie os segmentos de trajeto para identificar violações das regras de segmentos.

Principais capacidades

O Spanner Graph é uma base de dados multimodelos que integra capacidades de gráficos, relacionais, de pesquisa e de IA. Oferece um elevado desempenho e escalabilidade, proporcionando o seguinte:

  • Experiência de gráfico nativa: a interface ISO GQL oferece uma experiência de gráfico familiar e criada especificamente com base em normas abertas.

  • Crie aplicações de fluxo de trabalho GraphRAG: o Spanner Graph integra-se com o LangChain para ajudar a criar aplicações GraphRAG. Embora a geração aumentada de recuperação (RAG) convencional use a pesquisa vetorial para fornecer contexto a um modelo de linguagem (conteúdo extenso) (LLM), não pode usar as relações implícitas nos seus dados. O GraphRAG supera esta limitação criando um gráfico a partir dos seus dados para captar estas relações complexas. Em seguida, combina a pesquisa de grafos (para contexto baseado em relações) com a pesquisa vetorial (para semelhança semântica), gerando respostas mais precisas, relevantes e completas do que a utilização de qualquer um dos métodos isoladamente. Para mais informações, consulte o artigo Crie aplicações com tecnologia de MDIs usando o LangChain. Para saber como pode usar o Spanner Graph com a Vertex AI para criar infraestrutura para uma aplicação de IA generativa compatível com GraphRAG, consulte o artigo Infraestrutura GraphRAG para IA generativa com a Vertex AI e o Spanner Graph.

  • Relacional e gráfico unificados: a interoperabilidade total entre GQL e SQL elimina os silos de dados. Isto permite-lhe escolher a ferramenta ideal para cada caso de utilização, sem custos operacionais para extrair, transformar e carregar (ETL).

  • Capacidades de pesquisa incorporadas: as capacidades de pesquisa de texto completo e vetorial avançadas estão integradas no gráfico, o que lhe permite usar o significado semântico e as palavras-chave na análise de gráficos.

  • Estatísticas baseadas em IA: a integração profunda com o Vertex AI desbloqueia um conjunto de modelos de IA diretamente no Spanner Graph, o que ajuda a acelerar os seus fluxos de trabalho de IA.

  • Escalabilidade, disponibilidade e consistência: a escalabilidade, a disponibilidade e a consistência estabelecidas do Spanner oferecem uma base sólida.

Obter apoio técnico

Se tiver mais perguntas sobre o Spanner Graph e as respetivas funcionalidades depois de ler este guia do utilizador, envie um email para spanner-graph-feedback@google.com.

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