10 meilleures solutions de base de données de graphes à essayer

Les bases de données de graphes stockent des données denses hautement connectées et traitent efficacement les requêtes. Mais savez-vous quand utiliser quelle base de données de graphes ? Lisez pour en savoir plus.

"Les données sont le nouveau pétrole." La croissance de toute organisation repose sur la manière dont elle stocke et utilise efficacement les données. 2,5 quintillions d'octets de données sont générés chaque jour. Nous avons donc besoin de systèmes et d'entrepôts tolérants aux pannes où les données peuvent être stockées et gérées efficacement. Initialement, des bases de données relationnelles ont été utilisées.

Mais au fil du temps, la quantité et le type de données ont changé rapidement. Il fallait donc stocker de la vidéo, de l'audio, des images, etc. Ce fut le point de départ du développement des bases de données SQL, NoSQL, Hadoop, des bases de données de graphes, etc. Chacune a ses propres cas d'utilisation et traite de différents formats de données. Des bases de données de graphes ont été développées pour simplifier les opérations sur les données et pour un stockage efficace.

Bases de données de graphes

Un graphe est une structure de données représentée sous forme de nœuds et d'arêtes. Une base de données est une collection de tables qui stocke des données et les relations entre les données. Une base de données de graphes est une base de données qui stocke les données dans des nœuds et les relations qui existent au sein des données sous la forme d'arêtes. Les bases de données de graphes aident à gérer les requêtes en temps réel et à gérer efficacement les relations plusieurs à plusieurs entre les entités.

Les modèles de données de graphes populaires incluent les graphes de propriétés et les graphes RDF. Les analyses et les requêtes sont principalement effectuées à l'aide de graphiques de propriétés. L'intégration des données se fait à l'aide de graphes RDF. La différence entre les graphes de propriété et RDF est que les graphes RDF sont représentés sous la forme de triplets, c'est-à-dire sujet, prédicat et objet.

Les bases de données de graphes stockent les données dans les nœuds et la relation entre les données sous la forme d'arêtes entre les nœuds. Les arêtes du graphe peuvent être dirigées (unidirectionnelles) ou non dirigées (bidirectionnelles).

Le traitement des requêtes se fait en parcourant le graphe. Les algorithmes de parcours de graphe qui aident à trouver le chemin d'un nœud à un autre, la distance entre les nœuds, à trouver des modèles, des boucles dans le graphe et la possibilité de formation de clusters, etc., sont utilisés pour répondre efficacement aux requêtes.

Applications des bases de données de graphes

Les bases de données de graphes sont utilisées dans la détection des fraudes. Les nœuds/entités peuvent être des noms de personnes, des adresses, des dates de naissance, etc., et certaines adresses IP frauduleuses, des numéros d'appareils, etc. Lorsqu'un nœud frauduleux interagit avec un nœud non frauduleux, des liens se forment entre eux et sont marqués comme méfiant.

Les sites Web de médias sociaux utilisent des bases de données graphiques pour afficher des recommandations sur les personnes avec lesquelles nous aimerions nous connecter et le contenu que nous souhaitons afficher. Il le fait à l'aide de parcours de graphes dans la base de données.

La cartographie du réseau et la gestion de l'infrastructure, les éléments de configuration, etc., sont également stockés et gérés efficacement à l'aide de bases de données de graphes.

Base de données de graphes vs base de données relationnelle

Dans une base de données graphique, les tables avec des lignes et des colonnes sont remplacées par des nœuds et des arêtes. Les relations entre les données sont stockées sur les arêtes dans une base de données de graphes.

Une base de données relationnelle stocke les relations entre les tables à l'aide de clés étrangères et d'autres tables. L'extraction de données ou l'interrogation est facile et ne nécessite pas de jointures complexes dans une base de données de graphes, mais ce n'est pas le cas avec les bases de données relationnelles.

Les bases de données relationnelles sont plus adaptées aux cas d'utilisation impliquant des transactions, tandis que les bases de données de graphes conviennent aux applications à forte intensité de relations et de données.

Les bases de données de graphes prennent en charge les données structurées, semi-structurées et non structurées, tandis que les bases de données relationnelles doivent avoir un schéma fixe.

Les bases de données de graphes satisfont aux exigences dynamiques, tandis que les bases de données relationnelles sont généralement utilisées pour des problèmes connus et statiques.

Voyons maintenant les meilleures solutions de base de données de graphes.

Cayley

Cayley est une base de données de graphes open source développée par Apache 2.0. Il a été construit à l'aide de Go et fonctionne sur des données liées. Cayley est la base de données utilisée lors de la création de la base gratuite et du graphe de connaissances de Google. Il prend en charge plusieurs langages de requête tels que MQL et Javascript avec un objet graphique basé sur Gremlin.

Il est facile à utiliser, rapide et a une conception modulaire. Il peut s'intégrer et interagir avec divers magasins backend tels que LevelDB, MongoDB et Bolt. Il prend en charge diverses API tierces écrites dans plusieurs langages tels que Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript et Clojure. Il peut être déployé dans Docker et Kubernetes. Les domaines clés dans lesquels Cayley est utilisé sont les technologies de l'information, les logiciels informatiques et les services financiers.

Amazone Neptune

Amazon Neptune est connu pour ses performances exceptionnelles sur des ensembles de données hautement connectés. Il est fiable, sécurisé, entièrement géré et prend en charge les API de graphes ouverts. Il peut stocker des milliards de relations et interroger des données avec une latence extrêmement faible de quelques millisecondes.

Le modèle de données de graphe Neptune se compose de 4 positions, à savoir sujet (S), prédicat (P), objet (O) et graphe (G). Chacune de ces positions est utilisée pour stocker la position du nœud source, du nœud cible, la relation entre eux et leurs propriétés.

Il utilise également un cache qui accélère l'exécution des requêtes de lecture. Les données sont stockées sous la forme de clusters de bases de données. Chaque cluster comprend une instance de base de données principale et des répliques en lecture d'instances de base de données. Neptune est hautement sécurisé car il utilise l'authentification IAM, la certification SSL et la surveillance des journaux. Il est également facile de migrer des données d'autres sources vers Amazon Neptune. Il assure également la résilience en créant des répliques et des sauvegardes périodiques. Certaines entreprises utilisant Neptune incluent Herren, Onedot, Juncture et Hi Platform.

Néo4j

Neo4j est une base de données de graphes évolutive, sécurisée, à la demande et fiable. Neo4j a été construit en utilisant Java, en utilisant Cypher comme langage de requête. Il utilise le protocole Bolt et toutes les transactions se produisent sur un point de terminaison HTTP. Il est beaucoup plus rapide pour répondre aux requêtes par rapport aux autres bases de données relationnelles. Il n'a pas la surcharge des jointures complexes et ses optimisations fonctionnent bien lorsque la taille de l'ensemble de données est grande et hautement connectée. Il offre l'avantage du stockage de graphes ainsi que les propriétés ACID d'une base de données relationnelle.

Neo4j prend en charge divers langages tels que Java, .NET, Node.js, Ruby, Python, etc., à l'aide de pilotes. Il est également utilisé dans les workflows de science des données graphiques, d'analyse et d'apprentissage automatique. Neo4j Aura DB est une base de données de graphes cloud tolérante aux pannes et entièrement gérée. Des entreprises comme Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung, etc. utilisent Neo4j.

ArangoDB

ArangoDB est une base de données multi-modèle open-source. L'approche multi-modèle permet aux utilisateurs d'interroger les données dans n'importe quel langage d'interrogation de leur choix. Les nœuds et les bords d'ArangoDB sont des documents JSON. Chaque document a un identifiant unique. Les relations entre deux nœuds sont indiquées sous la forme d'arêtes et leurs identifiants uniques sont stockés. Ses bonnes performances sont dues à la présence d'un index de hachage.

Les parcours, les jointures et les recherches dans les bases de données sont améliorés. Il aide à concevoir, mettre à l'échelle et s'adapter à diverses architectures. Il joue un rôle important dans les tâches complexes de science des données telles que l'extraction de caractéristiques et la recherche avancée.

ArrangoDB peut s'exécuter dans un environnement basé sur le cloud et est compatible avec Mac Os, Linux et Windows. L'authentification LDAP, le masquage des données et les algorithmes de cryptage garantissent la sécurité de la base de données. Il est utilisé dans la gestion des risques, l'IAM, la détection des fraudes, l'infrastructure réseau, les moteurs de recommandation, etc. Accenture, Cisco, Dish et VMware sont des organisations qui utilisent ArangoDB.

DataStax

DataStax est une base de données cloud NoSQL en tant que service basée sur Apache Cassandra. Il est hautement évolutif et utilise une architecture cloud native. Il est fiable et sécurisé. Chaque document stocké dans un DataStax possède un index qui facilite la recherche et la récupération rapide des données. Les partitions sont créées sur les données indexées. Diverses sources de données peuvent être utilisées pour créer des applications avec les outils Datastax Enterprise, Kafka et Docker.

Les données collectées à partir des sources sont envoyées à un écosystème Hadoop et DataStax. Hadoop gère la sécurité, les opérations, l'accès aux données et la gestion en interagissant avec DataStax. Les données sont affinées à l'aide des outils de développement et d'exploitation de Datastax.

Les informations analysées sont ensuite utilisées pour l'analyse statistique, les applications d'entreprise, les rapports, etc. Comme il est basé sur le cloud, les clients paient pour ce qu'ils utilisent et le prix est raisonnable. Verizon, CapitalOne, TMobile et Overstock sont des entreprises qui utilisent DataStax.

Orienter la BD

OrientDB est une base de données graphique qui gère efficacement les données et aide à créer des représentations visuelles pour présenter les données. Il s'agit d'une base de données de graphes multi-modèles et a été construite à l'aide de Java. Il stocke les données sous forme de paires clé-valeur, de documents, de modèles d'objet, etc. Il se compose de 3 composants importants : l'éditeur de graphes, la requête de studio et la console de ligne de commande.

Un éditeur de graphique est utilisé pour visualiser et interagir avec les données. L'interface de requête de Studio est utilisée pour exécuter des requêtes et fournir immédiatement une sortie sous forme d'image et de tableau. La console de ligne de commande est utilisée pour interroger les données d'OrientDB. Il a une architecture distribuée avec plusieurs serveurs qui peuvent effectuer des opérations de lecture et d'écriture. Les serveurs de réplication sont utilisés pour effectuer des opérations de lecture et d'interrogation. Il prend en charge l'indexation et est également conforme à ACID. Certaines des entreprises utilisant OrientDB sont Comcast Corporation et Blackfriars Group.

Dgraphe

Dgraph est une base de données de graphes en nuage qui prend en charge GraphQL. Il a été construit avec Go. Il minimise les appels réseau et réduit la latence en maximisant le traitement simultané des requêtes. L'intégration transparente de Dgraph avec GraphQL facilite le développement d'applications backend GraphQL.

Une mutation GraphQL est transmise via une fonction Lambda qui interagit avec la base de données et un pipeline de données. Cela simplifie le traitement des requêtes. Il est évolutif horizontalement, ce qui signifie que le nombre de ressources augmente avec l'augmentation des requêtes et des données. Il fournit diverses fonctionnalités telles que l'autorisation basée sur JWT, le visualiseur de données, l'authentification cloud, les sauvegardes de données, etc. Certaines organisations qui utilisent Dgraph incluent Intuit, Intel et Factset.

Tigregraphe

Tigergraph est une base de données de graphes de propriétés développée en C++. Il est hautement évolutif et effectue des analyses avancées sur des données hautement connectées. Il utilise une structure graphique native pour le stockage des données et un moteur de traitement graphique pour le traitement des données. La base de données est stockée sur disque et en mémoire et utilise également un cache CPU pour une récupération rapide. Il utilise la fonction Map Reduce pour le traitement parallèle des données.

Il est extrêmement rapide et évolutif. Il effectue des calculs parallèles et fournit des mises à jour en temps réel. Il utilise des techniques de compression de données et compresse les données par 10x. Il partitionne automatiquement les données sur les serveurs, ce qui permet à l'utilisateur d'économiser le temps et les efforts nécessaires pour partitionner les données manuellement. Il est utilisé pour la détection des fraudes dans les ménages, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'amélioration des soins de santé. JPMorgan Chase, Intuit et United Health Group sont des organisations qui utilisent Tigergraph.

AllegroGraph

AllegroGraph utilise la technologie des graphes de connaissances entité-événement pour effectuer des analyses et prendre des décisions sur des données hautement connectées, complexes et denses. Les données sont stockées au format JSON et JSON-LD dans les nœuds du graphe. Il utilise l'architecture du protocole REST. Il traite également des ensembles de données extrêmement volumineux en divisant les données en fonction de critères spécifiques et en les répartissant sur plusieurs référentiels de base de connaissances.

Cela est possible grâce à la fonctionnalité FedShard de la base de données AllegroGraph. L'exécution des requêtes s'effectue en combinant les fédérations avec les référentiels de la base de connaissances. Il prend en charge les types de schéma XML et utilise des index triples. Il stocke des données géospatiales comme les latitudes et longitudes et des données temporelles comme la date, l'horodatage, etc. Il est également compatible avec Windows, Mac et Linux. Il est utilisé dans la détection des fraudes, les soins de santé, l'identification des entités, la prédiction des risques, etc.

Stardog

Stardog est une base de données graphique qui effectue la virtualisation des données graphiques et relie les données des entrepôts de données et des lacs de données sans copier physiquement les données dans un nouvel emplacement de stockage. Stardog est construit sur des standards ouverts RDF. Il prend en charge les données structurées, semi-structurées et non structurées. Ce type de matérialisation réalisé par Stardog offre de la flexibilité. C'est la seule base de données de graphes qui combine les graphes de connaissances et la virtualisation.

Stardog utilise un moteur d'inférence alimenté par l'IA pour traiter et fournir efficacement les résultats des requêtes. Il s'agit d'une base de données de graphes compatible ACID. Les lectures et écritures simultanées sont prises en charge. Il gère facilement les requêtes complexes grâce à son architecture "à la pointe de la technologie". Il est utilisé dans la gestion des actifs informatiques, la gestion et l'analyse des données et offre une haute disponibilité. Certaines entreprises qui utilisent Stardog sont Cisco, eBay, la NASA et Finra.

Derniers mots

Les bases de données de graphes permettent d'interroger facilement les relations plusieurs à plusieurs et de stocker efficacement les données. Ils sont évolutifs, sécurisés et peuvent être intégrés à de nombreux outils, API et langages tiers. Ces dernières années, ils ont été intégrés au cloud et offrent les meilleures performances.

Ils simplifient les jointures complexes en requêtes simples, ce qui en fait une tâche facile pour les développeurs. Les tâches gourmandes en données telles que l'IoT et le Big Data sont également des bases de données de graphes. Celles-ci continueront d'évoluer et s'étendront sûrement à d'autres cas d'utilisation à l'avenir.