Bases de datos de gráficos y bases de datos relacionales: diferencias entre bases de datos

¿Cuál es la diferencia entre una base de datos de grafos y una base de datos relacional?

Tanto las bases de datos de grafos como las bases de datos relacionales almacenan elementos de datos relacionados con relaciones; sin embargo, representan las relaciones de datos de manera muy diferente. Las bases de datos relacionales almacenan datos en formato tabular con filas y columnas. Todos los datos también se almacenan en tablas y las relaciones entre los datos se almacenan como referencias representadas a la tabla original (también conocidas como claves externas). En tiempo de ejecución, una base de datos relacional usa afirmaciones JOIN para resolver explícitamente estas referencias. Si bien la mayoría de las bases de datos relacionales pueden hacer esto de manera eficiente a ciertas escalas, estas operaciones se vuelven ineficaces cuando es necesario procesar un número grande o desconocido de estas referencias, por ejemplo, cuando se desea buscar referencias relacionadas a través de un número desconocido de conexiones, como averiguar cómo se relacionan dos personas en una red social.

Por el contrario, una base de datos de grafos almacena los datos como una red de entidades y relaciones. Las bases de datos de grafos almacenan explícitamente los datos de entidad y relación en lugar de almacenar los datos como referencias. En tiempo de ejecución, una base de datos de grafos aprovecha la teoría matemática de grafos para realizar operaciones de manera eficiente en entidades y relaciones. Dado que las relaciones entre las entidades se almacenan de forma explícita en lugar de calcularse, las bases de datos de grafos son más eficientes a la hora de realizar consultas y administrar la memoria en casos de uso con interconexiones de datos complejas, lo que puede mejorar significativamente el rendimiento de las aplicaciones.

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Modelo de datos: base de datos de grafos frente a base de datos relacional

Las bases de datos de gráficos y las relacionales almacenan información y representan relaciones entre datos. Sin embargo, el modelo relacional prioriza las entidades de datos, mientras que el modelo gráfico prioriza las relaciones entre las entidades.

Modelo de base de datos relacional

La base de datos relacional utiliza tablas de datos que organizan la información en filas y columnas. Las columnas contienen atributos específicos de la entidad de datos, mientras que las filas representan registros de datos individuales.

El esquema fijo de las bases de datos relacionales exige que las relaciones entre las tablas se definan con anticipación con claves principales y externas.

Ejemplo

Piense en una aplicación de redes sociales con perfiles de clientes que puedan ser amigos entre sí. Un modelo típico necesitaría dos tablas para modelar los datos.
La tabla de clientes tendrá el siguiente aspecto:

ID	Nombre	Ubicación
C1	Alejandro	EE. UU.
C2	Ana	EE. UU.
C3	Kwaku	EE. UU.
C4	Pat	EE. UU.

La tabla de amigos tendrá el siguiente aspecto:

ID de cliente	ID de amigo
C1	C2
C1	C3
C2	C4
C2	C1
C3	C1
C3	C4

En el momento de la consulta, si quiere responder a una pregunta como “¿cuáles son los nombres de los amigos de Alejandro?” el motor de base de datos encontraría primero la fila de Alejandro en la tabla de clientes.

ID	Nombre	Ubicación
C1	Alejandro	EE. UU.

A continuación, el motor crearía una unión de todas las filas de la tabla de amigos para Alejandro usando su ID

ID	Nombre	Ubicación	ID de cliente	ID de amigo
C1	Alejandro	EE. UU.	C1	C2
C1	Alejandro	EE. UU.	C1	C3

Ahora, para cada fila, el motor crearía una unión para volver a la tabla de clientes para cada ID de amigo

ID	Nombre	Ubicación	ID de cliente	ID de amigo	ID	Nombre	Ubicación
C1	Alejandro	EE. UU.	C1	C2	C2	Ana	EE. UU.
C1	Alejandro	EE. UU.	C1	C3	C3	Kwaku	EE. UU.

Finalmente, el motor devuelve los nombres de sus amigos.

Nombre

Ana

Kwaku

Como podemos ver, a medida que utilizamos las conexiones en nuestros datos relacionales, terminamos creando una gran estructura de datos para representar la información que queremos recuperar. Si bien las bases de datos relacionales tienen optimizaciones para minimizar el impacto de estas estructuras, a medida que aumenta el número de uniones, la cantidad de datos que se requieren aumenta significativamente, lo que reduce el rendimiento y aumenta el uso de la memoria.

Modelo de base de datos de grafos

Por otro lado, una base de datos de grafos utiliza una estructura de grafos con atributos, relaciones y objetos para representar los datos. Los nodos son objetos, los bordes demuestran la relación entre los nodos y las propiedades describen los atributos de los nodos y los bordes. Esta estructura dinámica hace que una base de datos de grafos sea útil para representar datos conectados. Ofrece más flexibilidad con respecto a las relaciones y los tipos de datos.

Ejemplo

Con el mismo ejemplo de datos de redes sociales que el anterior, nuestra base de datos de grafos almacenaría los datos mediante 3 nodos, cada uno con 4 propiedades y 2 periferias.

Ahora, veamos cómo una base de datos de grafos procesa la consulta “¿cuáles son los nombres de los amigos de Alejandro?”.

En primer lugar, buscamos nuestro nodo de cliente que representa a Alejandro (resaltado a continuación).

A continuación, atravesaremos o cruzaremos las periferias de nuestros amigos. Recorrer una base de datos de grafos es similar a realizar un JOIN en una base de datos relacional, excepto que, a menos que se solicite explícitamente, no se retiene la información anterior de la consulta. En el ejemplo siguiente, solo se retienen en la memoria las periferias de los dos amigos.

En tercer lugar, continuamos nuestro recorrido hacia los nodos adyacentes.

Finalmente, el motor devuelve los nombres de sus amigos.

Nombre

Ana

Kwaku

Como podemos ver, ambos motores son capaces de devolver la misma información; sin embargo, al atravesar muchas conexiones, el almacenamiento explícito de las relaciones en una base de datos de grafos le permite procesar esta solicitud de manera más eficiente. Si bien esta ventaja no es significativa para las consultas simples, como la que se muestra aquí, esta optimización, junto con la estructura de los lenguajes de consulta de grafos, puede reducir significativamente la complejidad y el uso de memoria para procesar preguntas que requieren muchos, o un número desconocido, de estos recorridos de relación.

Diferencias clave: la base de datos de grafos en comparación con la base de datos relacional

Más allá de sus diferentes modelos de datos, las bases de datos de grafos y relacionales tienen muchas variantes que las diferencian por su función y utilidad.

Consultas

Las bases de datos de grafos utilizan lenguajes de consulta personalizados que están optimizados para buscar y recuperar datos conectados rápidamente. Estos lenguajes, como TinkerPop Gremlin, openCypher y SPARQL, están diseñados específicamente para simplificar la escritura de consultas que aprovechan las interconexiones de datos complejas, como las que se requieren para operaciones como el acceso recursivo a datos, la búsqueda de rutas y los algoritmos gráficos.

Por el contrario, las bases de datos relacionales utilizan SQL para recuperar y manipular datos. Con SQL, los usuarios pueden realizar varios tipos de consultas, como SELECT, INSERT, UPDATE y DELETE, en las tablas. Las bases de datos relacionales se destacan en el manejo de datos estructurados con relaciones bien definidas entre tablas. Son particularmente eficaces para filtrados complejos, agregaciones y uniones en varias tablas.

Rendimiento

Las bases de datos de grafos almacenan objetos y relaciones como datos y utilizan índices para recorrer de manera eficiente entre entidades relacionadas. Dado que las bases de datos de grafos almacenan las relaciones como datos, la base de datos puede navegar rápidamente entre entidades sin necesidad de calcular dinámicamente estas conexiones. La conexión directa entre los nodos permite un acceso inmediato, por lo que puede consultar y rastrear rápidamente las relaciones. Estas características hacen que las bases de datos de grafos sean muy eficientes.

Como alternativa, las bases de datos relacionales utilizan búsquedas de índices y uniones calculadas dinámicamente para identificar las relaciones entre las entidades. Puede unir varias tablas, pero lleva mucho tiempo, ya que el sistema tiene que escanear índices más grandes con más datos. Por este motivo, una base de datos relacional no ofrece el mismo rendimiento que una base de datos de grafos para los casos de uso en los que se requiere un gran número de conexiones para recuperar los datos necesarios.

Facilidad de uso

Las bases de datos de grafos se centran en las relaciones, lo que facilita el trabajo con ellas cuando se utilizan datos conectados. Estas bases de datos se destacan en las consultas de saltos múltiples, en las que recorre rutas con varias relaciones. También puede usar lenguajes de consulta de grafos como SPARQL, Gremlin u openCypher para expresar consultas que exploren datos interconectados con una sintaxis simple y específica para grafos.

Las bases de datos relacionales utilizan SQL, lo que puede resultar poco natural cuando gestiona consultas de saltos múltiples. Si una consulta tiene varias uniones y abarca subconsultas anidadas, resulta difícil escribir el SQL. Si no tiene cuidado, esto puede traducirse fácilmente en consultas voluminosas que son difíciles de leer y mantener.

Dicho esto, las bases de datos relacionales son maduras y populares en varios casos de uso. Existen varias herramientas y recursos, así como el apoyo de la comunidad, a los que puede acceder para optimizar su sistema.

Cuándo usar: base de datos de grafos en comparación con la base de datos relacional

Las bases de datos de gráficos y relacionales tienen muchos casos de uso efectivos. Como tienen diferentes modelos de datos y varias distinciones fundamentales, se destacan en diferentes áreas.

Base de datos de grafos

Las bases de datos de grafos proporcionan un esquema flexible que permite cambios dinámicos y adaptaciones de los datos. El enfoque en las relaciones de datos hace que sea útil para análisis, búsquedas semánticas o motores de recomendación. Una base de datos de grafos es la mejor opción en estas situaciones:

Trabaja con datos que tienen relaciones complejas, como en las redes sociales, la detección de fraudes, los grafos de conocimiento, los grafos de seguridad o los motores de recomendación personalizados
Necesita un esquema en evolución, ya que puede modificar la periferia, los nodos y las propiedades sin alterar el resto de la estructura de la base de datos
Trabaja con datos interconectados y necesita realizar varios o un número desconocido de saltos entre las relaciones (consultas de tipo amigo a amigo)

Las bases de datos de grafos son flexibles, escalables, dinámicas y excelentes para mostrar las relaciones entre los datos.

Base de datos relacional

Las bases de datos relacionales ofrecen un esquema estructurado con un excelente soporte para la integridad de los datos. Una base de datos relacional es la mejor opción en estas situaciones:

Necesita el cumplimiento de ACID y altos niveles de integridad y coherencia de datos, como en las transacciones financieras
Trabaja con datos altamente estructurados que se ajustan bien al modelo de datos tabulares, como en la administración de recursos empresariales
Los datos tienen relaciones limitadas

Resumen de las diferencias: base de datos relacional en comparación con la base de datos de grafos

	Bases de datos relacionales	Bases de datos de gráficos
Modelo	Tabular con filas y columnas.	Nodos interconectados con datos representados como nodos y periferia
Operaciones	Operaciones SQL como crear, leer, actualizar y eliminar (CRUD).	Las operaciones incluyen CRUD y operaciones de recorrido de grafos
Rendimiento	Las bases de datos relacionales se enfrentan a consultas complejas cuando recorren relaciones que pueden ralentizar el rendimiento.	Las bases de datos de grafos se destacan en la representación y la consulta de las relaciones entre datos conectados.
Facilidad de uso	Las bases de datos relacionales funcionan bien con conjuntos de datos grandes y datos estructurados. Tienen dificultades cuando se trata de consultas de saltos múltiples.	Una base de datos de grafos es fácil de utilizar cuando se trata de datos centrados en las relaciones. Un lenguaje de consulta de gráficos permite consultar rápidamente datos de saltos múltiples.

¿Cómo puede ayudar AWS con los requisitos de las bases de datos relacionales y las de grafos?

Amazon Web Services (AWS) cuenta con soluciones para casos de uso de bases de datos relacionales y de grafos.

Bases de datos relacionales

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) es un servicio administrado que facilita la configuración, el funcionamiento y el escalado de las bases de datos relacionales en la nube. Proporciona una capacidad rentable y redimensionable, a la vez que gestiona las tareas de administración de base de datos que llevan más tiempo. Amazon RDS admite varios motores de bases de datos, como los siguientes:

Amazon Aurora es un servicio moderno de bases de datos relacionales que ofrece rendimiento y alta disponibilidad a escala, ediciones de código abierto por completo compatibles con MySQL y PostgreSQL. Además, Aurora es un servicio completamente administrado que automatiza las tareas de administración que consumen mucho tiempo, como el aprovisionamiento de hardware, la configuración de la base de datos, la aplicación de parches y las copias de seguridad, mientras brinda la seguridad, la disponibilidad y la fiabilidad de las bases de datos comerciales por una décima parte del costo.

Bases de datos de gráficos

Amazon Neptune es un motor de base de datos de grafos de alto rendimiento y personalizado. Está optimizado para almacenar miles de millones de relaciones y consultar el gráfico con una latencia de milisegundos.
Neptune admite los modelos de gráficos populares: los gráficos de propiedades y el marco de descripción de recursos (RDF) del W3C. Además, admite lenguajes de consulta como Gremlin y SPARQL. Por lo tanto, se pueden crear consultas que naveguen por conjuntos de datos altamente conectados.
Neptune ofrece varias características:

Ofrece alta disponibilidad con réplicas de lectura, recuperación a un momento dado, copia de seguridad continua y replicación entre zonas de disponibilidad.
Es seguro y admite cifrado en reposo.
Completamente administrado. Es decir que ya no tendrá que preocuparse por las tareas de administración de la base de datos, como el aprovisionamiento de hardware, la aplicación de parches de software, la instalación, la configuración y las copias de seguridad.

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¿Cuál es la diferencia entre una base de datos de grafos y una base de datos relacional?

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