Modelo de datos basado en gráficos en NoSQL

El modelo de datos basado en gráficos en NoSQL es un tipo de modelo de datos que intenta centrarse en construir la relación entre los elementos de datos. Como sugiere el nombre Modelo de datos basado en gráficos, cada elemento aquí se almacena como un Node, y la asociación entre estos elementos a menudo se conoce como Enlaces. La asociación se almacena directamente ya que estos son los elementos de primera clase del modelo de datos. Estos modelos de datos nos dan una vista conceptual de los datos.

Estos son los modelos de datos que se basan en la estructura de red topográfica. Obviamente, en la teoría de grafos, tenemos términos como Nodes, aristas y propiedades, veamos qué significa aquí en el modelo de datos basado en gráficos.

• Nodes: Estas son las instancias de datos que representan objetos que se van a rastrear.
• Aristas: Como ya sabemos, las aristas representan relaciones entre Nodes.
• Propiedades: Representa información asociada a los Nodes.

La siguiente imagen representa Nodes con propiedades de relaciones representadas por bordes.

Funcionamiento del modelo de datos gráficos: 

En estos modelos de datos, los Nodes que están conectados entre sí están conectados físicamente y la conexión física entre ellos también se toma como un dato. Conectando datos de esta manera se vuelve fácil consultar una relación. Este modelo de datos lee la relación del almacenamiento directamente en lugar de calcular y consultar los pasos de conexión. Al igual que muchas bases de datos NoSQL diferentes, estos modelos de datos no tienen ningún esquema, ya que es importante porque el esquema hace que el modelo sea bueno y fácil de editar.

Ejemplos de modelos de datos gráficos:

• JanusGraph: Estos son muy útiles en el análisis de big data. También es un sistema de base de datos de gráficos escalable de código abierto. JanusGraph tiene diferentes características como:
  • Almacenamiento: hay muchas opciones disponibles para almacenar datos de gráficos como Cassandra.  
  • Soporte para transacciones: hay muchos soportes disponibles como ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad) que pueden contener miles de usuarios concurrentes.
  • Opciones de búsqueda: Hay opciones de búsqueda complejas disponibles y soporte opcional también.
• Neo4j: Son las siglas de Network Exploration and Optimization 4 Java. Como sugiere el nombre, esta base de datos de gráficos está escrita en Java con almacenamiento y procesamiento de gráficos nativos. Neo4j tiene diferentes características como:
  • Escalable: escalable a través de la partición de datos en piezas conocidas como fragmentos.
  • Mayor disponibilidad: la disponibilidad es muy alta debido a las copias de seguridad continuas y las actualizaciones continuas.
  • Lenguaje de consulta: utiliza un lenguaje de consulta fácil de programar. Lenguaje de consulta de gráfico Cypher. Las características principales de DGraph son:
• DGraph: es un sistema de base de datos de gráficos distribuidos de código abierto diseñado con escalabilidad.
  • Lenguaje de consulta: utiliza GraphQL, que está hecho únicamente para API.
  • sistema de código abierto: soporte para muchos estándares abiertos.

Ventajas del modelo de datos gráficos:

• Estructura: Las estructuras son muy ágiles y trabajables también.
• Representación explícita: la representación de las relaciones entre entidades es explícita.
• Resultados O/P en tiempo real: la consulta nos brinda resultados de salida en tiempo real. 

Desventajas del modelo de datos gráficos:

• Sin lenguaje de consulta estándar: dado que el idioma depende de la plataforma que se utiliza, no hay un lenguaje de consulta estándar determinado.
• Gráficos poco profesionales: los gráficos son muy poco profesionales para los sistemas basados ​​en transacciones.
• Base de usuarios pequeña: la base de usuarios es pequeña, lo que hace que sea muy difícil obtener soporte cuando se ejecuta en un sistema.

Aplicaciones del modelo de datos gráficos:

• Los modelos de datos gráficos se utilizan mucho en la detección de fraudes, lo que en sí mismo es muy útil e importante.
• Se utiliza en la gestión de activos digitales, que proporciona un modelo de base de datos escalable para realizar un seguimiento de los activos digitales.
• Se utiliza en la gestión de redes que alerta a un administrador de red sobre problemas en una red.
• Se utiliza en servicios contextuales al brindar actualizaciones de tráfico y muchos más.
• Se utiliza en motores de recomendación en tiempo real que brindan una mejor experiencia de usuario.