Bases de datos nativas de grafos vs no nativas

Las Bases de datos nativas de grafos son herramientas especiales. Estas bases de datos pertenecientes a la familia NoSQL, en tiempos recientes han tomado un rol más que relevante dentro del mundo tecnologico debido a que sus capacidades de análisis superior sobre grandes volumenes de datos nos ayudan a crear soluciones importantes para el mundo actual. Con este tipo de bases podemos explotar todas las potencialidades del Machine Learning, la inteligencia artificial y estimular el desarollo de proyectos de Big Data.

Pero es importante destacar que existen diferentes bases de datos que funcionen con grafos. A continuación descubrirás cómo son las bases de datos nativas de grafos y en que se diferencian de bases de datos de grafos consideradas «no nativas».

Bases de datos nativas de grafos

Para que poder referirse a bases de datos nativas de grafos tenemos que entender que se trata de características intrincecas a su funcionamiento y composición. En primer lugar, al entender el almacenamiento de datos, este se refiere a la estructura subyacente de la base de datos que contiene los datos de un grafo. Cuando se crea especificamente para almacenar y procesar datos similares a un grafo, podemos llamarla como una base de datos nativa.

Estas bases de datos están optimizadas para componer y analizar grafos en todos sus aspectos, lo que nos permite garantizar que los datos están siendo almecenados de forma correcta dentro de los nodos y siendo conectados con los otros nodos que tienen afinidad a través de las respectivas arístas. Esta característica especial significa que están diseñadas para maximizar la velocidad de los recorridos durante los algoritmos de gráficos arbitrarios.

Bases de datos nativas de grafos

Un ejemplo excelente de bases de datos nativas de grafos es Neo4j. Esta base de datos nativa está creada para el almacenamiento de grafos nativos ya que cada capa de su arquitectura, modulos y lenguaje de consulta está optimizada y pensada para almacenar todos los datos de un grafo, sin utilizar tablas u otros métodos de almacenamiento.

Bases de datos no nativas

Ahora, para comprender cuando una base de datos que interperta grafos se clasifica como no nativo, es debido a que el almacenamiento de los datos representados en el grafo proviene de una fuente externa. Esta puede ser una base de datos relacional, columnas u otra base de datos NoSQL. Estas bases de datos utilizan otros algoritmos para almacenar los datos sobre nodos y relaciones, pero pudiendo los datos quedar separados de las características reales, pudiendo generar resultados latentes, ya que su capa de almacenamiento no está totalmente optimizada para gráficos.

Estos modelos no nativos no están optimizados para almacenar grafos, por lo que los algoritmos pueden escribir y almacenar los nodos y las relaciones de forma más dispersa, generando dificultades de rendimiento y velocidad al momento de ejecutar la recuperación de la información. Esto quiere decir que los nodos y las relaciones se ensamblan en cada consulta que ejecutemos.

Cuando elegir bases de datos nativas de grafos

La respuesta a esta pregunta reside en las necesidades de tu proyecto. Debes considerar, si en tu organización procesarás cantidades grandes de datos y si incrementarán de forma constante. De ser así, el optar por una base de datos no nativa progresivamente ralentizaría la velocidad de las consultas. Por tanto si la demanda de análisis  y consultas tiende a crecer, es mejor optar por bases de datos nativas de grafos (como Neo4j).  La escalabilidad que proveen estas bases de datos nos permite aprovechar una gran cantidad de optimizaciones en el almacenamiento y procesamiento de datos, mientras que las no nativas deben utilizar la fuerza bruta pra resolver los problemas.

Bases de datos nativas de grafos

Adicionalmente es importante destacar que la escalabilidad de las bases no nativas al construir el grafo en la memoria, partiendo de datos almacenados en tablas, necesitan el mismo valor de memoria RAM que el storage que es utilizado para almacenar los datos, lo que implica un esfuerzo económico muy grande.

También debemos destacar que un grafo no nativo no es ágil. El proceso de re factorización o los cambios que se realicen en el modelo implica procesos costos en el caso de que se sufra alguna caida de la estructuctura de datos. El tiempo de reconstrucción podría ser largo y por ende, representar perdidas importantes. En cuanto al lenguaje declarativo los grafos no nativos presentan importante limitaciones y un incremento importante de la complejidad.

Otro caso donde es mejor optar por bases de datos nativas de grafos es en proyectos que requieran almacenar, consultar y recorrer grandes conjuntos de datos interconectados en tiempo real para tomar decisiones, ya que podemos ejecutar consultas y manejar datos a gran escala.

Esperamos que esta informacións ea de utilidad para comprender mejor las bases de datos nativas de grafos.

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