De las bases de datos relacionales a grafos se hace un viaje largo en la historia de la gestión de datos. Las bases de datos orientadas a grafos han ofrecido una perspectiva diferente, amplia y productiva en tiempos recientes.
Éstas representan un conjunto interesante y amplio de posibilidades para atender demandas complejas del mundo tecnológico de hoy. Gracias a ellas podemos entender y darle contexto a diversos tipos de datos complejos estructurados o no.
Adicionalmente tenemos forma de contextualizar dichos datos y entender cómo se vinculan unos con otros. Pero estas bases de datos han tenido un auge reciente.
Durante muchos años el mundo tecnológico del análisis de datos estuvo dominado principalmente por las bases de datos SQL o relacionales. El auge de las bases de datos NoSQL dictado por el dominio del Big Data ha hecho a los desarrolladores y gestores de datos a pensar a profundidad sobre las ventajas y posibilidades de los gestores de bases de datos.
Bases de datos relacionales vs Bases de datos orientadas a grafos
Esquema de funcionamiento de una bases de datos relacional
Como ya se ha dicho, las bases de datos relacionales durante años dominaron el terreno tecnológico en cuanto a la gestión de datos. Es importante entender que estas bases de datos no han sido descartadas o descontinuadas.
Aún son opciones muy importantes e idóneas para algunos proyectos que se adapten a las características y potencialidades que estas ofrecen. A continuación podrás observar un ejemplo de su funcionamiento:
Las desventajas por las cuales debemos evaluar a profundidad su practicidad se centran principalmente en la dificultad de alimentar datos que no sean altamente estructurados. La rigidez de la conformación de estas bases de datos representa una limitante para proyectos complejos y adicionalmente su compleja y costosa escalabilidad las hacen poco prácticas para proyectos de volúmenes gigantescos de datos.
La evolución del desarrollo de las bases de datos NoSQL ha representado un importante salto en la calidad de la gestión de datos para cubrir necesidades de personas y empresas. Dentro de estas bases de datos potentes, escalables y flexibles destacan las bases de datos orientadas a grafos.
La Evolución gracias a los grafos
A diferencia de los sistemas de bases de datos relacionales, las bases de datos orientadas a grafos permiten construir estructuras simples o complejas que permiten entender la relación estrecha de los datos. En ellas podemos llegar a representar los datos y sus relaciones con un nivel muy alto de cercanía o exactitud a lo que sucede en la realidad.
Cada nodo en el modelo de base de datos orientadas a grafos contiene de forma directa y física una lista de registros de relaciones que representan las relaciones que este tiene con otros nodos. Los registros de relación están organizados por tipo y dirección, pero a diferencia de otros modelos, estos registros pueden contener atributos adicionales.
Esta capacidad de materializar o de visibilizar las relaciones en las estructuras de las bases de datos permite a los gestores de bases de datos a grafos proporcionar un rendimiento de varios órdenes de magnitud por encima de otros modelos, especialmente en consultas de gran volumen a una velocidad increíble. Con el mismo ejemplo de la imagen anterior vamos a observar el funcionamiento de una bases de datos de grafos para entender mejor sus diferencias.
Funcionamiento de un modelo de bases de datos de grafos
Diferencias en los modelos de datos
Como se puede notar casi de forma obvia, las diferencias estructurales expuestas en líneas anteriores nos dicen que los modelos relacionales y orientados a grafos son muy diferentes.
Los modelos de datos orientados a grafos nos otorgan sencillez y resultados expresivos que son más fáciles de interpretar y aprovechar que los que resultan de modelos relacionales u otras bases de datos NoSQL.
Los puntos de coincidencia entre estos dos modelos no se encuentran en su estructuración o en su funcionamiento, sino que podemos encontrarlos sutilmente en los resultados que pueden arrojar.
Un modelo relacional nos ofrece la facilidad, seguridad de la recuperación de los datos y fácil comprensión exactamente como lo ofrece un modelo de grafos. Ambos modelos representan soluciones eficientes a diferentes escalas.
En cuanto al almacenamiento y recuperación de datos, en los modelos relacionales o SQL utilizan un lenguaje declarativo que permite ejecutar consultas específicas desde el código de la aplicación o con herramientas de bases de datos.
Esto es ciertamente interesante ya que existen algunos gestores de bases de datos orientados a grafos como Neo4J que también implementan lenguaje declarativo para ejecutar sus consultas.
En este caso hablando de Neo4J, se utiliza el lenguaje Cypher que se basa en los conceptos básicos y cláusulas de SQL pero que incorpora funcionalidades adicionales y específicas para el trabajo con grafos que facilitan en gran parte el trabajo.
Como podéis observar, a pesar de sus diferencias potenciales, existen puntos de coincidencia entre estos interesantes modelos de gestión de bases de datos. Por tanto debemos evaluar a profundidad los requerimientos de nuestros proyectos para decidir qué tipo de bases de datos vamos a implementar.
A continuación te presentamos un video desarrollado por el equipo de Neo4J donde podemos aprender más sobre la vinculación de las bases de datos de grafos y los modelos relacionales:
Esperamos que esta información sea de utilidad en tu búsqueda de conocimiento sobre bases de datos. Para seguir aprendiendo sobre esta interesante materia te recomendamos seguir navegando por la web y el blog.
