¿Cuál es la diferencia entre una base de datos de grafos y una base de datos relacional?
¿Cuál es la diferencia entre una base de datos de grafos y una base de datos relacional?
Tanto las bases de datos de grafos como las bases de datos relacionales almacenan elementos de datos con relaciones predefinidas entre ellos. Sin embargo, representan las relaciones de datos de manera muy diferente. Las bases de datos relacionales almacenan datos en formato tabular con filas y columnas. Los datos relacionados también se almacenan en tablas y los puntos de datos se vinculan a la tabla original. Las operaciones relacionadas con las relaciones de datos se vuelven ineficientes, ya que requieren múltiples búsquedas en tablas de datos. Por el contrario, una base de datos de grafos almacena los datos como una red de entidades y relaciones. Utiliza la teoría matemática de gráficos para almacenar y realizar operaciones sobre las relaciones de datos. Las bases de datos de grafos son mucho más eficientes en el modelado de relaciones. Mejoran significativamente el rendimiento de las aplicaciones para casos de uso con interconexiones de datos complejas.
Modelo de datos: base de datos de grafos frente a base de datos relacional
Las bases de datos de gráficos y las relacionales almacenan información y representan relaciones entre datos. Sin embargo, el modelo relacional prioriza las entidades de datos, mientras que el modelo gráfico prioriza las relaciones entre las entidades.
Modelo de base de datos relacional
La base de datos relacional utiliza tablas de datos que organizan la información en filas y columnas. Las columnas contienen atributos específicos de la entidad de datos, mientras que las filas representan registros de datos individuales.
El esquema fijo de las bases de datos relacionales exige que las relaciones entre las tablas se definan con anticipación con claves principales y externas.
Ejemplo
Piense en una aplicación de redes sociales con perfiles de clientes que puedan ser amigos entre sí. Necesitará dos tablas para modelar los datos.
La tabla de clientes tendrá el siguiente aspecto:
| ID |
Nombre |
Ubicación |
| C1 |
Alejandro |
EE. UU. |
| C2 |
Ana |
EE. UU. |
| C3 |
Kwaku |
EE. UU. |
| C4 |
Pat |
EE. UU. |
La tabla de amigos tendrá el siguiente aspecto:
| ID de cliente |
ID de amigo |
| C1 |
C2 |
| C1 |
C3 |
| C2 |
C4 |
| C2 |
C1 |
| C3 |
C1 |
| C3 |
C4 |
Como puede ver, hay redundancia y duplicación cuando se representan relaciones complejas. Puede aumentar los requisitos de almacenamiento y reducir el rendimiento a escala.
Modelo de base de datos de grafos
Por otro lado, una base de datos de grafos utiliza una estructura gráfica con propiedades, bordes y nodos para representar los datos. Los nodos son objetos, los bordes demuestran la relación entre los nodos y las propiedades describen los atributos de los nodos y los bordes. Esta estructura dinámica hace que una base de datos de grafos sea útil para representar datos conectados. Ofrece más flexibilidad con respecto a las relaciones y los tipos de datos.
Ejemplo
Los datos de la aplicación de redes sociales de la sección anterior ahora se representarían de la siguiente manera:
{customer_id: “C1”
name: “Alejandro”
location:“USA”
friends:”C2,C3”}
Ya no hay duplicación ni redundancia de los registros de datos mientras se modelan las relaciones. 
Diferencias clave: la base de datos de grafos en comparación con la base de datos relacional
Más allá de sus diferentes modelos de datos, las bases de datos de grafos y relacionales tienen muchas variantes que las diferencian por su función y utilidad.
Operaciones
Los algoritmos de recorrido de gráficos se utilizan para consultar un modelo de datos de gráficos. Estos algoritmos priorizan la profundidad o la amplitud, y esto ayuda a encontrar y recuperar datos conectados rápidamente. Las bases de datos de grafos son útiles para interconexiones y consultas complejas, ya que pueden comprender las relaciones entre los datos.
Por el contrario, las bases de datos relacionales utilizan SQL para recuperar y manipular datos. Con SQL, los usuarios pueden realizar varios tipos de consultas, como SELECT, INSERT, UPDATE y DELETE, en las tablas. Las bases de datos relacionales se destacan en el manejo de datos estructurados con relaciones bien definidas entre tablas. Son particularmente eficaces para filtrados complejos, agregaciones y uniones en varias tablas.
Escalabilidad
Cuando se escalan bases de datos relacionales, normalmente se lo hace verticalmente. El escalamiento vertical consiste en actualizar el hardware, como la CPU, el almacenamiento o la memoria, para aumentar la carga de trabajo que puede administrar un servidor. El escalamiento vertical tiene limitaciones que, junto con los requisitos de costos, pueden crear desafíos.
Las bases de datos relacionales también pueden usar la fragmentación para escalar horizontalmente, lo que permite distribuir los datos en muchos servidores. Sin embargo, la fragmentación aumenta la complejidad del almacenamiento de datos y puede provocar problemas de coherencia.
Por el contrario, las bases de datos de grafos son excelentes para el escalado horizontal y utilizan particiones para hacerlo. Todas las particiones se encuentran en servidores diferentes, lo que permite que muchos servidores procesen en paralelo las consultas de gráficos. Mediante la distribución en muchos nodos, el motor de base de datos puede consultar datos de forma eficaz, incluso a escala.
Rendimiento
Las bases de datos de grafos ofrecen adyacencia libre de índice, lo que mejora el rendimiento. La adyacencia libre de índice permite que el sistema atraviese entidades relacionadas. Como las bases de datos de grafos almacenan las relaciones como referencias o punteros entre los nodos, una base de datos puede seguir un puntero de memoria y navegar rápidamente entre las entidades. En este caso, la base de datos no necesita índices ni tablas de asignación.
Este sistema de adyacencia libre de índice permite a las bases de datos de grafos lograr un recorrido de relaciones en tiempo constante. El tiempo constante significa que puede recorrer consistentemente una relación en una base de datos de grafos en la misma cantidad de tiempo, sin importar el tamaño de los datos. La conexión directa entre los nodos permite un acceso inmediato, por lo que puede consultar y rastrear rápidamente las relaciones. Estas características hacen que las bases de datos de grafos sean muy eficientes.
Como alternativa, las bases de datos relacionales utilizan búsquedas de índices y deben escanear tablas para identificar las relaciones entre las entidades. Puede unir varias tablas, pero lleva mucho tiempo, ya que el sistema tiene que escanear índices más grandes con más datos. Debido a esto, una base de datos relacional no ofrece el mismo rendimiento que una base de datos de grafos.
Facilidad de uso
Las bases de datos de grafos se centran en las relaciones, lo que facilita el trabajo con ellas cuando se utilizan datos conectados. Estas bases de datos se destacan en las consultas de saltos múltiples, en las que recorre rutas con varias relaciones. También puede usar lenguajes de consulta de gráficos como Gremlin o Cypher para expresar las relaciones de forma visual. Puede explorar datos interconectados con estos lenguajes, lo que simplifica la sintaxis que utiliza para explorar datos anidados y unidos.
Las bases de datos relacionales utilizan SQL, lo que puede resultar poco natural cuando gestiona consultas de saltos múltiples. Si una consulta tiene varias uniones y abarca subconsultas anidadas, resulta difícil escribir el SQL. Si no tiene cuidado, esto puede traducirse fácilmente en consultas voluminosas que son difíciles de leer y mantener.
Dicho esto, las bases de datos relacionales son maduras y populares en varios casos de uso. Existen varias herramientas y recursos, así como el apoyo de la comunidad, a los que puede acceder para optimizar su sistema. Del mismo modo, estos se destacan a la hora de gestionar datos estructurados de forma fiable y compatible con ACID. Las propiedades de ACID son la atomicidad, la consistencia, el aislamiento y la durabilidad, y ayudan a garantizar la validez de los datos.
Cuándo usar: base de datos de grafos en comparación con la base de datos relacional
Las bases de datos de gráficos y relacionales tienen muchos casos de uso efectivos. Como tienen diferentes modelos de datos y varias distinciones fundamentales, se destacan en diferentes áreas.
Base de datos de grafos
Las bases de datos de grafos proporcionan un esquema flexible que permite cambios dinámicos y adaptaciones de los datos. El enfoque en las relaciones de datos hace que sea útil para análisis, búsquedas semánticas o motores de recomendación. Una base de datos de grafos es la mejor opción en estas situaciones:
- Trabaja con datos que tienen relaciones complejas, como en las redes sociales, la detección de fraudes, los gráficos de conocimiento y los motores de búsqueda
- Necesita un esquema en evolución, ya que puede modificar la periferia, los nodos y las propiedades sin alterar el resto de la estructura de la base de datos
- Trabaja con datos interconectados y necesita realizar tres o más saltos entre las relaciones (consultas de tipo amigo a amigo)
Las bases de datos de grafos son flexibles, escalables, dinámicas y excelentes para mostrar las relaciones entre los datos.
Base de datos relacional
Las bases de datos relacionales ofrecen un esquema estructurado con un excelente soporte para la integridad de los datos. Una base de datos relacional es la mejor opción en estas situaciones:
- Necesita el cumplimiento de ACID y altos niveles de integridad y coherencia de datos, como en las transacciones financieras
- Trabaja con datos altamente estructurados que se ajustan bien al modelo de datos tabulares, como en la administración de recursos empresariales
- Los datos tienen relaciones limitadas
Resumen de las diferencias: base de datos relacional en comparación con la base de datos de grafos
| Bases de datos relacionales |
Bases de datos de gráficos |
|
| Modelo |
Tabular con filas y columnas. |
Nodos interconectados con datos representados como documentos JSON. |
| Operaciones |
Operaciones SQL como crear, leer, actualizar y eliminar (CRUD). |
Las operaciones incluyen operaciones CRUD y de recorrido de gráficos basadas en la teoría matemática de gráficos. |
| Escalabilidad |
Las bases de datos relacionales tradicionales pueden escalar verticalmente, pero tienen dificultades para escalar horizontalmente. |
Las bases de datos de grafos se destacan en el escalado horizontal. Puede utilizar la partición para distribuir datos entre muchos nodos. |
| Rendimiento |
Las bases de datos relacionales se enfrentan a consultas complejas cuando recorren relaciones que pueden ralentizar el rendimiento. |
Las bases de datos de grafos se destacan en la representación y la consulta de las relaciones entre datos. |
| Facilidad de uso |
Las bases de datos relacionales funcionan bien con conjuntos de datos grandes y datos estructurados. Tienen dificultades cuando se trata de consultas de saltos múltiples. |
Una base de datos de grafos es fácil de utilizar cuando se trata de datos centrados en las relaciones. Un lenguaje de consulta de gráficos permite consultar rápidamente datos de saltos múltiples. |
¿Cómo puede ayudar AWS con los requisitos de las bases de datos relacionales y las de grafos?
Amazon Web Services (AWS) cuenta con soluciones para casos de uso de bases de datos relacionales y de grafos.
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) es un conjunto de servicios administrados que facilita las tareas de configuración, funcionamiento y escalabilidad de las bases de datos relacionales en la nube. Amazon RDS admite varios motores de bases de datos, como los siguientes:
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para SQL Server para implementar varias ediciones de SQL Server (2014, 2016, 2017 y 2019)
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para MySQL compatible con las versiones 5.7 y 8.0 de MySQL Community Edition
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para MariaDB compatible con las versiones 10.3, 10.4, 10.5 y 10.6 de MariaDB
Del mismo modo, Amazon Neptune es un motor de base de datos de grafos personalizado y de alto rendimiento. Está optimizado para almacenar miles de millones de relaciones y consultar el gráfico con una latencia de milisegundos.
Neptune admite los modelos de gráficos populares: los gráficos de propiedades y el marco de descripción de recursos (RDF) del W3C. Además, admite lenguajes de consulta como Gremlin y SPARQL. Por lo tanto, se pueden crear consultas que naveguen por conjuntos de datos altamente conectados.
Neptune ofrece varias características:
- Ofrece alta disponibilidad con réplicas de lectura, recuperación a un momento dado, copia de seguridad continua y replicación entre zonas de disponibilidad.
- Es seguro y admite cifrado en reposo.
- Completamente administrado. Es decir que ya no tendrá que preocuparse por las tareas de administración de la base de datos, como el aprovisionamiento de hardware, la aplicación de parches de software, la instalación, la configuración y las copias de seguridad.
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