Una base de datos de grafos en la actualidad puede ser la herramienta perfecta para solventar un gran número de problemas en nuestras organizaciones. Estas bases de datos, nos permiten representar de forma fiel y exacta nuestros datos para dar respuesta certera a nuestras necesidades, entender relaciones y adicionalmente nos ayuda a gestionar volumenes gigantescos de datos.

El nivel de escalabilidad y las ventajas que representa contar con una base de datos de grafos es impresionante. Derrumba límites análiticos dentro de las estructuras empresariales ya que el nivel de complejidad es inmensamente superior a los permitidos por bases de datos relacionales.

A continuación profundizaremos un poco más sobre las ventajas de las bases de datos orientadas a grafos y realizaremos un recorrido por situaciones usuales para las organizaciones donde tal vez una base de datos de grafos no necesariamente sea la solución que necesitas.

Cuando usar una base de datos de grafos

Hablar de las prestaciones que proporciona una base de datos de grafos demanda abarcar innumerables características importantes. Partiendo por las capacidades de análisis complejo que pueden manejar o las facilidades que otorga para estudiar e interactuar con los datos. También podemos incluir el hecho de que podemos obtener visualizaciones impactantes en las que podemos consultar de forma veloz nuestros datos.

Pero algo que debemos tener en cuenta para incorporar una base de datos de grafos a nuestros proyectos y organizaciones es que la decisión sobre su incorporación depende de nuestras necesidades. Las bases de datos orientadas a grafos juegan un papel fundamental si en nuestros proyectos precisamos gestionar volúmenes gigantescos y crecientes de datos.

También debemos considerarlas cuando imperativamente necesitamos obtener información contextual de nuestros datos a través del estudio de relaciones y la visualización total de las mismas. En estos casos no hay que realizar mayor cantidad de cuestionamientos. Es fundamental investigar a profundidad las soluciones que estas bases de datos aportarán a nuestros objetivos e implementarlas para beneficiarnos.

Pero aunque sean maravillosas y funcionen a la perfección para casos comunes y extraordinarios, no son la solución ideal siempre. Veamos a continuación cuando debemos pensar en otras opciones que sean más satisfactorias para nuestros requerimientos.

¿Cuándo debemos evaluar otras opciones?

Las bases de datos de grafos ofrecen capacidades análiticas superiores. Pero en ocasiones puntuales otros modelos de bases de datos pueden implicar menores costos de implementación, lapsos más rápidos de desarrollo y aplicaciones directo para satisfacer nuestras necesidades de análisis. Veamos a continuación casos puntuales para considerarlos:

Datos desconectados y sin relación

Si los datos que necesitamos estudiar responden a transacciones aisaldas, donde la relación entre los diferentes tipos de datos no aportan valor alguno a nuestro proyecto, las bases de datos de grafos no son precisamente lo que necesitamos. Podemos recurrir a métodos más simples de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos sin perder niveles de eficiencia. Puede suceder también que dentro de las consultas necesariamente se rijan por indexación secuencial, lo que hace que las busquedas de elementos sea de forma individual sin tomar en cuenta el contexto.

Optimización y almacenamiento de datos para escritura

Existen necesidades puntuales en las organizaciones, en las que el simple registro y optimización de información de escritura es un proyecto en si mismo. Estos procesos responden a consultas simples que no ameritan análisis profundos ni consultas en SQL. En estos casos las bases de datos de grafos no son recomendables ya que el nivel de simplicidad de estas consultas desaprovecharía la enorme potencia de los motores orientados a grafos.

Estructuras de datos fijas y tabulares

Si dentro de los datos que necesitamos estudiar contamos con datos constantes y que no son variables, los grafos serán de poca utilidad. Al contar con estructuras que no cambian para el análisis de datos, estos registros permanentes pueden ser consultados con una base de datos relacional tradicional. Lo importante en estos casos es estimar el nivel de escalabilidad de la base de datos en el caso de que la cantidad de datos a estudiar pueda llegar a incrementar.

Análisis másivos desde puntos desconocidos

En el caso de que nuestras consultas partan de tablas que nos permitan encontrar coincidencias dentro de los conjuntos de datos en base a categorías generales, los grafos tampoco son la respuesta. Ya que estos son creados y optimizados para hacer recorridos a través de las relaciones. Los algorimtos de estas bases de datos estudian de un nodo X a un nodo determinado para entender información contextual. En este caso, la información a obtener recorriendo todo el grafo sin contar con un punto de partida puede ser de poca utilidad.

Análisis de almacén de clave-valor

Si al colectar los datos y concentrarlos en una base, nuestro interés es simplemente realizar consultas o busquedas, las bases de datos de grafos no son nuestra opción. Un resultado de búsqueda de una clave conocida no maximiza la función para la que se crearon las bases de datos de grafos. De hecho puede complejizar de más el análisis de datos ya que puede almacenar de forma incorrecta la información en los nodos. Al no contar con relaciones puede devolver dentro de las consultas un solo nodo o datos detallados sobre un nodo único.

Almancenamiento de grandes cantidades de texto

En los casos donde necesitamos almacenar y recuperar propiedades provenientes de entidades con valores extremadamente grandes (párrafos de texto, etc), Los grafos nos permiten recorrer relaciones de forma rápida, especialmente entre muchas entidades de datos pequeñas, pero no son la mejor opción para almacenar muchas propiedades dentro de un solo nodo ya que la consulta puede omitir datos importantes debido a la velocidad de análisis y el tipo de procesamiento adicional que tiene que realizar para extraer los detalles de cada entidad que encuentra a lo largo de una ruta.

Esperamos que esta información sea de utilidad para entender cuando utilizar una graph data base

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