Qual é a diferença entre um banco de dados de grafos e um banco de dados relacional?
Qual é a diferença entre um banco de dados de grafos e um banco de dados relacional?
Tanto os bancos de dados de grafos quanto os bancos de dados relacionais armazenam itens de dados com relações predefinidas entre eles. No entanto, eles representam os relacionamentos dos dados de maneiras muito diferentes. Os bancos de dados relacionais armazenam dados em um formato tabular com linhas e colunas. Os dados relacionados também são armazenados em tabelas, e os pontos de dados são vinculados à tabela original. As operações relacionadas aos relacionamentos de dados se tornam ineficientes, pois exigem várias pesquisas na tabela de dados. Por outro lado, um banco de dados de grafos armazena dados como uma rede de entidades e relacionamentos. Ele usa a teoria matemática dos grafos para armazenar e realizar operações em relacionamentos de dados. Os bancos de dados de grafos são muito mais eficientes na modelagem de relacionamentos. Eles melhoram significativamente a performance das aplicações em casos de uso com interconexões de dados complexas.
Modelo de dados: banco de dados de grafos versus banco de dados relacional
Os bancos de dados de grafos e relacionais armazenam informações e representam relacionamentos entre os dados. No entanto, o modelo relacional prioriza entidades de dados, enquanto o modelo de grafo prioriza os relacionamentos entre as entidades.
Modelo de banco de dados relacional
O banco de dados relacional usa tabelas de dados que organizam as informações em linhas e colunas. As colunas contêm atributos específicos da entidade de dados, enquanto as linhas representam os registros de dados individuais.
O esquema fixo dos bancos de dados relacionais exige que você descreva os relacionamentos entre tabelas com antecedência com chaves primárias e estrangeiras.
Exemplo
Considere uma aplicação de mídia social com perfis de clientes que podem ser amigos uns dos outros. Você precisaria de duas tabelas para modelar os dados.
A tabela de clientes pode ter a seguinte aparência:
| ID |
Nome |
Local |
| C1 |
Alejandro |
EUA |
| C2 |
Ana |
EUA |
| C3 |
Kwaku |
EUA |
| C4 |
Pat |
EUA |
A tabela de amigos pode ter a seguinte aparência:
| ID do cliente |
ID do amigo |
| C1 |
C2 |
| C1 |
C3 |
| C2 |
C4 |
| C2 |
C1 |
| C3 |
C1 |
| C3 |
C4 |
Como você pode ver, há redundância e duplicação ao representar relacionamentos complexos. Isso pode aumentar os requisitos de armazenamento e diminuir a performance em grande escala.
Modelo de banco de dados de grafos
Por outro lado, um banco de dados de grafos usa uma estrutura de grafos com propriedades, bordas e nós para representar dados. Nós são objetos, bordas demonstram o relacionamento entre esses nós e propriedades descrevem os atributos dos nós e das bordas. Essa estrutura dinâmica torna um banco de dados de grafos útil para representação de dados conectados. Ela oferece mais flexibilidade em relação aos relacionamentos e aos tipos de dados.
Exemplo
Os dados da aplicação de mídia social da seção anterior agora seriam representados da seguinte forma:
{customer_id: “C1”
name: “Alejandro”
location:”USA”
friends:”C2,C3”}
Não há mais duplicação ou redundância de registros de dados ao modelar relacionamentos. 
Principais diferenças: banco de dados de grafos versus banco de dados relacional
Além de seus diferentes modelos de dados, os bancos de dados relacionais e de grafos têm muitas diferenças que os distinguem em função e utilidade.
Operações
Você usa algoritmos de travessia de grafos para consultar um modelo de dados de grafos. Esses algoritmos priorizam a profundidade ou a amplitude e isso ajuda a encontrar e recuperar dados conectados rapidamente. Os bancos de dados de grafos são úteis para interconexões e consultas complexas, pois podem entender as relações entre os dados.
Por outro lado, os bancos de dados relacionais empregam SQL para recuperar e manipular dados. Com o SQL, os usuários podem realizar vários tipos de consultas, como SELECT, INSERT, UPDATE e DELETE, em tabelas. Os bancos de dados relacionais se destacam no tratamento de dados estruturados com relações bem definidas entre tabelas. Eles são particularmente eficazes para realizar filtragens, agregações e junções complexas em várias tabelas.
Escalabilidade
Ao escalar bancos de dados relacionais, você normalmente escala na vertical. O ajuste de escala vertical é onde você atualiza o hardware, como CPU, armazenamento ou memória, para aumentar a workload que um servidor pode suportar. O ajuste de escala vertical tem limitações, que podem criar desafios paralelamente aos requisitos de custo.
Bancos de dados relacionais também podem usar fragmentação para ajustar a escala na horizontal, em que você distribui dados entre vários servidores. No entanto, a fragmentação aumenta a complexidade do armazenamento de dados e pode causar problemas de consistência.
Por outro lado, os bancos de dados de grafos são ótimos em ajuste de escala horizontal e usam particionamento para fazer isso. Todas as partições estão em servidores diferentes, o que permite que muitos servidores processem consultas de grafos paralelamente. Ao distribuir entre vários nós, o mecanismo de banco de dados pode consultar dados com eficiência, até mesmo em grande escala.
Performance
Bancos de dados de grafos oferecem adjacência sem índices, o que aumenta a performance. A adjacência sem índices permite que o sistema atravesse entre entidades relacionadas. Como os bancos de dados de grafos armazenam relacionamentos como referências ou ponteiros entre nós, um banco de dados pode seguir um ponteiro de memória e navegar rapidamente entre entidades. Nesse caso, o banco de dados não precisa de índices ou tabelas de mapeamento.
Esse sistema de adjacência sem índices permite que bancos de dados de grafos alcancem a travessia de relacionamentos em tempo constante. Tempo constante significa que você pode percorrer consistentemente um relacionamento em um banco de dados de grafos no mesmo período de tempo, independentemente do tamanho dos dados. A conexão direta entre os nós permite acesso imediato, para que você possa consultar e rastrear relacionamentos rapidamente. Esses atributos tornam os bancos de dados de grafos muito eficientes.
Por outro lado, os bancos de dados relacionais usam pesquisas de índice e devem verificar tabelas para identificar relacionamentos entre entidades. Você pode unir várias tabelas, mas isso é demorado, pois o sistema precisa verificar índices maiores em busca de mais dados. Por conta disso, um banco de dados relacional não oferece a mesma performance que um banco de dados de grafos.
Facilidade de uso
Os bancos de dados de grafos são centrados no relacionamento, o que facilita o trabalho com eles quando você usa dados conectados. Esses bancos de dados se destacam em consultas de vários saltos, nas quais você percorre caminhos com vários relacionamentos. Você também pode usar linguagens de consulta de grafos, como o Gremlin ou o Cypher, para expressar relacionamentos visualmente. Você pode explorar dados interconectados com essas linguagens, e isso simplifica a sintaxe usada para explorar dados agrupados e unidos.
Os bancos de dados relacionais usam SQL, o que pode parecer pouco natural quando você gerencia consultas com vários saltos. Se uma consulta tem várias junções e abrange subconsultas aninhadas, torna-se difícil escrever o SQL. Se você não tomar cuidado, isso pode facilmente se converter em consultas volumosas que são difíceis de ler e manter.
Dito isso, os bancos de dados relacionais são maduros e populares em vários casos de uso. Existem várias ferramentas e atributos, bem como o suporte da comunidade, que você pode acessar para otimizar seu sistema. Da mesma forma, eles se destacam ao gerenciar dados estruturados de maneira confiável e compatível com o ACID. As propriedades ACID são atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade e ajudam a garantir a validade dos dados.
Quando usar: banco de dados de grafos versus banco de dados relacional
Bancos de dados de grafos e relacionais têm muitos casos de uso eficazes. Por terem modelos de dados diferentes e várias distinções fundamentais, eles se destacam em diferentes áreas.
Banco de dados de grafos
Os bancos de dados de grafos fornecem um esquema flexível que permite mudanças e adaptações dinâmicas aos dados. O foco nos relacionamentos de dados o torna úteis em análises, pesquisas semânticas ou mecanismos de recomendação. Um banco de dados de grafos é a melhor escolha nestes cenários:
- Você está trabalhando com dados que têm relacionamentos complexos, como em redes sociais, detecção de fraudes, gráficos de conhecimento e mecanismos de pesquisa
- Você precisa de um esquema em evolução, pois pode modificar bordas, nós e propriedades sem perturbar o restante da estrutura do banco de dados
- Você está trabalhando com dados interconectados e precisa realizar três ou mais saltos entre relacionamentos (consultas do tipo amigo do amigo)
Os bancos de dados de grafos são flexíveis, escaláveis, dinâmicos e excelentes para mostrar relacionamentos entre dados.
Banco de dados relacional
Os bancos de dados relacionais oferecem um esquema estruturado com excelente suporte à integridade dos dados. Um banco de dados relacional é a melhor escolha nestes cenários:
- Você precisa de conformidade com o ACID e de altos níveis de integridade e consistência de dados, como em transações financeiras
- Você está trabalhando com dados altamente estruturados que se encaixam bem no modelo de dados tabulares, como no gerenciamento de atributos corporativos
- Seus dados têm relacionamentos limitados
Resumo das diferenças: banco de dados relacional versus banco de dados de grafos
| Bancos de dados relacionais |
Bancos de dados de gráficos |
|
| Modelo |
Tabular com linhas e colunas. |
Nódulos interconectados com dados representados como documentos JSON. |
| Operações |
Operações SQL como criar, ler, atualizar e excluir (CRUD). |
As operações incluem CRUD e operações de travessia de grafos com base na teoria matemática dos grafos. |
| Escalabilidade |
Os bancos de dados relacionais tradicionais podem ser escalados na vertical, mas têm dificuldades com o ajuste de escala horizontal. |
Um banco de dados de grafos se destaca no ajuste de escala horizontal. Ele pode usar o particionamento para distribuir dados em vários nós. |
| Performance |
Os bancos de dados relacionais enfrentam consultas complexas ao percorrer relacionamentos que podem diminuir a performance. |
Um banco de dados de grafos se destaca na representação e consulta de relacionamentos entre dados. |
| Facilidade de uso |
Bancos de dados relacionais funcionam bem com conjuntos de dados grandes e dados estruturados. Eles têm dificuldades quando se trata de consultas com vários saltos. |
Um banco de dados de grafos é fácil de usar ao lidar com dados centrados no relacionamento. Usando uma linguagem de consulta de grafos, você pode consultar dados de vários saltos rapidamente. |
Como a AWS pode ajudar com seus requisitos de bancos de dados relacionais e de grafos?
A Amazon Web Services (AWS) tem soluções para casos de uso de bancos de dados relacionais e de grafos.
O Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) é uma coleção de serviços gerenciados que simplifica a configuração, a operação e a ajuste de escala de um banco de dados relacional na nuvem. O Amazon RDS oferece suporte a vários mecanismos de banco de dados, como estes:
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para SQL Server para implantar várias edições do SQL Server (2014, 2016, 2017 e 2019)
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para MySQL para oferecer suporte às versões 5.7 e 8.0 do MySQL Community Edition
- O Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para MariaDB oferece suporte às versões 10.3, 10.4, 10.5 e 10.6 do MariaDB Server
Da mesma forma, o Amazon Neptune é um mecanismo de banco de dados de grafos de alta performance e criada para fins específicos. Ele é otimizado para armazenar bilhões de relacionamentos e consultar o gráfico com milissegundos de latência.
O Neptune oferece suporte a modelos de grafos populares: grafo de propriedades e o Resource Description Framework (RDF) do W3C. Ele também oferece suporte a linguagens de consulta como Gremlin e SPARQL, para que você possa criar consultas que naveguem por conjuntos de dados altamente conectados.
O Neptune oferece vários atributos:
- Ele é altamente disponível com réplicas de leitura, recuperação para um ponto no tempo, backup contínuo e replicação entre zonas de disponibilidade.
- Ele é seguro e oferece suporte para criptografia em repouso.
- Além disso, ele é totalmente gerenciado. Dessa maneira, você não precisa mais se preocupar com tarefas de gerenciamento de banco de dados como provisionamento de hardware, aplicação de patches de software, instalação, configuração ou backups.
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