Quelle est la différence entre une base de données orientée graphe et une base de données relationnelle ?
Quelle est la différence entre une base de données orientée graphe et une base de données relationnelle ?
Les bases de données orientées graphe et les bases de données relationnelles stockent des éléments de données avec des relations prédéfinies entre eux. Cependant, ils représentent les relations entre les données de manière très différente. Les bases de données relationnelles stockent les données sous forme de tableau avec des lignes et des colonnes. Les données associées sont également stockées dans des tables, et les points de données renvoient à la table d'origine. Les opérations liées aux relations entre les données deviennent inefficaces car elles nécessitent plusieurs recherches dans les tables de données. En revanche, une base de données orientée graphe stocke les données sous la forme d'un réseau d'entités et de relations. Il utilise la théorie mathématique des graphes pour stocker et effectuer des opérations sur les relations entre les données. Les bases de données orientées graphe sont beaucoup plus efficaces pour la modélisation des relations. Elles améliorent considérablement les performances des applications dans les cas d'utilisation impliquant des interconnexions de données complexes.
Modèle de données : base de données orientée graphe ou base de données relationnelle
Les bases de données orientées graphe et les bases de données relationnelles stockent des informations et représentent les relations entre les données. Cependant, le modèle relationnel hiérarchise les entités de données tandis que le modèle graphique hiérarchise les relations entre les entités.
Modèle de base de données relationnelle
Une base de données relationnelle utilise des tables de données qui organisent les informations en lignes et en colonnes. Les colonnes contiennent des attributs spécifiques de l'entité de données, tandis que les lignes représentent les enregistrements de données individuels.
Le schéma fixe des bases de données relationnelles nécessite que vous définissiez dès le départ les relations entre les tables à l'aide de clés primaires et étrangères.
Exemple
Envisagez une application de réseau social avec des profils de clients qui peuvent être amis les uns avec les autres. Vous aurez besoin de deux tables pour modéliser les données.
Le tableau des clients pourrait ressembler à ceci :
| ID |
Nom |
Lieu |
| C1 |
Alejandro |
États-Unis |
| C2 |
Ana |
États-Unis |
| C3 |
Kwaku |
États-Unis |
| C4 |
Pat |
États-Unis |
La table des amis pourrait ressembler à ceci :
| ID client |
ID d'ami |
| C1 |
C2 |
| C1 |
C3 |
| C2 |
C4 |
| C2 |
C1 |
| C3 |
C1 |
| C3 |
C4 |
Comme vous pouvez le constater, il y a redondance et duplication lors de la représentation de relations complexes. Cela peut augmenter les besoins en stockage et réduire les performances à grande échelle.
Modèle de base de données orientée graphe
D'autre part, une base de données orientée graphe utilise une structure graphique avec des propriétés, des périphéries et des nœuds pour représenter les données. Les nœuds sont des objets, les périphéries illustrent la relation entre ces nœuds et les propriétés décrivent les attributs des nœuds et des périphéries. Cette structure dynamique rend une base de données orientée graphe utile pour la représentation de données connectées. Elle offre une plus grande flexibilité en ce qui concerne les relations et les types de données.
Exemple
Les données de l'application de réseau social de la section précédente seraient désormais représentées comme suit :
{customer_id: « C1 »
nom : « Alejandro »
lieu : « États-Unis »
amis : « C2,C3 »}
Il n'y a plus de duplication ni de redondance des enregistrements de données lors de la modélisation des relations. 
Principales différences : base de données orientée graphe et base de données relationnelle
Au-delà de leurs différents modèles de données, les bases de données orientées graphe et les bases de données relationnelles présentent de nombreuses différences qui les distinguent en termes de fonction et d'utilité.
Opérations
Vous utilisez des algorithmes de traversée de graphiques pour interroger un modèle de données graphique. Ces algorithmes privilégient la profondeur ou l'étendue, ce qui permet de trouver et de récupérer rapidement les données connectées. Les bases de données orientées graphe sont utiles pour les interconnexions et les requêtes complexes, car elles permettent de comprendre les relations entre les données.
En revanche, les bases de données relationnelles utilisent le langage SQL pour récupérer et manipuler des données. Avec SQL, les utilisateurs peuvent effectuer différents types de requêtes, telles que SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE, sur des tables. Les bases de données relationnelles excellent dans la gestion de données structurées avec des relations bien définies entre les tables. Elles sont particulièrement efficaces pour effectuer des filtrages, des agrégations et des jointures complexes sur plusieurs tables.
Évolutivité
Lorsque vous mettez à l'échelle des bases de données relationnelles, vous procédez généralement à une mise à l'échelle verticale. La mise à l'échelle verticale permet de mettre à niveau le matériel, tel que le processeur, le stockage ou la mémoire, afin d'augmenter la charge de travail qu'un serveur peut gérer. La mise à l'échelle verticale présente des limites, qui peuvent créer des défis en plus des exigences en matière de coûts.
Les bases de données relationnelles peuvent également utiliser le partitionnement pour mettre à l'échelle horizontalement, ce qui permet de répartir les données sur de nombreux serveurs. Cependant, le partitionnement accroît la complexité du stockage des données et peut entraîner des problèmes de cohérence.
En revanche, les bases de données orientées graphe sont excellentes pour la mise à l'échelle horizontale et utilisent le partitionnement pour ce faire. Les partitions se trouvent toutes sur des serveurs différents, ce qui permet à de nombreux serveurs de traiter en parallèle des requêtes graphiques. En les répartissant sur de nombreux nœuds, le moteur de base de données peut interroger efficacement les données, même à grande échelle.
Performances
Les bases de données orientées graphe offrent une contiguïté sans index, ce qui améliore les performances. La contiguïté sans indice permet au système de passer d'une entité associée à une autre. Comme les bases de données orientées graphe stockent les relations sous forme de références ou de pointeurs entre les nœuds, une base de données peut suivre un pointeur mémoire et naviguer rapidement entre les entités. Dans ce cas, la base de données n'a pas besoin d'index ou de tables de mappage.
Ce système de contiguïté sans indice permet aux bases de données orientées graphe de réaliser une traversée de relations en temps constant. Le temps constant signifie que vous pouvez parcourir de manière cohérente une relation dans une base de données orientées graphe dans le même laps de temps, quelle que soit la taille des données. La connexion directe entre les nœuds permet un accès immédiat, ce qui vous permet d'interroger et de suivre rapidement les relations. Ces fonctionnalités rendent les bases de données orientées graphe très efficaces.
Les bases de données relationnelles utilisent également des recherches d'index et doivent scanner les tables pour identifier les relations entre les entités. Vous pouvez joindre plusieurs tables, mais cela prend du temps car le système doit analyser des index plus importants sur un plus grand nombre de données. De ce fait, une base de données relationnelle n'offre pas les mêmes performances qu'une base de données orientée graphe.
Simplicité d'utilisation
Les bases de données orientées graphe sont centrées sur les relations, ce qui facilite leur utilisation lorsque vous utilisez des données connectées. Ces bases de données sont excellentes pour les requêtes à sauts multiples, dans lesquelles vous pouvez parcourir des chemins comportant de multiples relations. Vous pouvez également utiliser des langages de requête graphique tels que Gremlin ou Cypher pour exprimer visuellement les relations. Vous pouvez explorer des données interconnectées à l'aide de ces langages, ce qui simplifie la syntaxe que vous utilisez pour explorer les données imbriquées et jointes.
Les bases de données relationnelles utilisent le langage SQL, ce qui peut sembler anormal lorsque vous gérez des requêtes à sauts multiples. Si une requête comporte plusieurs jointures et s'étend sur des sous-requêtes imbriquées, l'écriture du code SQL devient difficile. Si vous ne faites pas attention, cela peut facilement se traduire par des requêtes volumineuses difficiles à lire et à gérer.
Cela dit, les bases de données relationnelles sont matures et populaires dans divers cas d'utilisation. Vous pouvez accéder à plusieurs outils et ressources ainsi qu'à l'assistance de la communauté pour optimiser votre système. De même, ils excellent lorsqu'il s'agit de gérer des données structurées de manière fiable et conforme à l'ACID. Les propriétés ACID sont l'atomicité, la cohérence, l'isolation et la durabilité et contribuent à garantir la validité des données.
Quand utiliser : base de données orientée graphe ou base de données relationnelle
Les bases de données orientées graphe et les bases de données relationnelles présentent de nombreux cas d'utilisation efficaces. Comme ils ont différents modèles de données et plusieurs distinctions fondamentales, ils excellent dans différents domaines.
Bases de données orientées graphe
Les bases de données orientées graphe fournissent un schéma flexible qui permet des modifications dynamiques et des adaptations des données. L'accent mis sur les relations entre les données le rend utile dans les analyses, les recherches sémantiques ou les moteurs de recommandation. Une base de données orientée graphe constitue le meilleur choix dans les scénarios suivants :
- Vous travaillez avec des données qui entretiennent des relations complexes, comme celles des réseaux sociaux, de la détection des fraudes, des graphiques de connaissances et des moteurs de recherche
- Vous avez besoin d'un schéma évolutif, car vous pouvez modifier les périphéries, les nœuds et les propriétés sans perturber le reste de la structure de la base de données
- Vous travaillez avec des données interconnectées et devez effectuer au moins trois sauts entre les relations (requêtes de type ami d'ami)
Les bases de données orientées graphe sont flexibles, évolutives, dynamiques et présentent très bien les relations entre les données.
Base de données relationnelle
Les bases de données relationnelles offrent un schéma structuré offrant une excellente prise en charge de l'intégrité des données. Une base de données relationnelle constitue le meilleur choix dans les scénarios suivants :
- Vous avez besoin de la conformité ACID et de niveaux élevés d'intégrité et de cohérence des données, comme dans le cas des transactions financières
- Vous travaillez avec des données hautement structurées qui s'intègrent parfaitement au modèle de données tabulaire, comme dans le cas de la gestion des ressources d'entreprise
- Vos données ont des relations limitées
Résumé des différences : base de données relationnelle et base de données orientée graphe
| Bases de données relationnelles |
Bases de données orientées graphe |
|
| Modèle |
Tableau avec lignes et colonnes. |
Nœuds interconnectés avec des données représentées sous forme de documents JSON. |
| Opérations |
Les opérations SQL telles que la création, la lecture, la mise à jour et la suppression (CRUD). |
Les opérations incluent le CRUD et les opérations de traversée de graphes basées sur la théorie mathématique des graphes. |
| Évolutivité |
Les bases de données relationnelles traditionnelles peuvent mettre à l'échelle verticalement, mais ont du mal à s'adapter à l'échelle horizontale. |
Une base de données orientée graphe excelle dans la mise à l'échelle horizontale. Elle peut utiliser le partitionnement pour distribuer les données sur de nombreux nœuds. |
| Performances |
Les bases de données relationnelles font face à des requêtes complexes lorsqu'elles traversent des relations, ce qui peut ralentir les performances. |
Une base de données orientée graphe excelle dans la représentation et l'interrogation des relations entre les données. |
| Simplicité d'utilisation |
Les bases de données relationnelles fonctionnent bien avec de grands jeux de données et des données structurées. Elles éprouvent des difficultés lorsqu'il s'agit de requêtes à sauts multiples. |
Une base de données orientée graphe est facile à utiliser lorsqu'il s'agit de données centrées sur les relations. À l'aide d'un langage de requête graphique, vous pouvez rapidement interroger des données sur plusieurs sauts. |
Comment AWS peut-il vous aider à répondre à vos besoins en matière de bases de données orientées graphe et de bases de données relationnelles ?
Amazon Web Services (AWS) propose des solutions pour les cas d'utilisation de bases de données relationnelles et de bases de données orientées graphe.
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) est un ensemble de services gérés qui facilite la configuration, l'utilisation et la mise à l'échelle d'une base de données relationnelle dans le cloud. Amazon RDS prend en charge plusieurs moteurs de base de données, tels que ceux-ci :
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server afin de déployer plusieurs éditions de SQL Server (2014, 2016, 2017 et 2019)
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for MySQL afin de prendre en charge les versions 5.7 et 8.0 de MySQL Community Edition
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for MariaDB pour prendre en charge les versions 10.3, 10.4, 10.5 et 10.6 du serveur MariaDB
De même,. Amazon Neptune est un moteur de base de données orientée graphe sur mesure et haute performance. Il est optimisé pour stocker des milliards de relations et interroger le graphique avec une latence de quelques millisecondes.
Neptune prend en charge les modèles de graphes populaires, à savoir le graphe de propriétés et le Resource Description Framework (RDF) du W3C. Il prend également en charge les langages de requête tels que Gremlin et SPARQL, ce qui vous permet de créer des requêtes qui parcourent des jeux de données hautement connectés.
Neptune propose plusieurs fonctionnalités :
- Il est hautement disponible grâce aux réplicas de lecture, à la restauration à un instant dans le passé, à la sauvegarde continue et à la réplication à travers les zones de disponibilité.
- Il est sécurisé avec prise en charge du chiffrement au repos.
- Il est entièrement géré. Vous n'avez donc plus besoin de vous soucier des tâches de gestion des bases de données, comme la mise en service de matériel, l'application de correctifs logiciels, l'installation, la configuration ou les sauvegardes.
Commencez à utiliser des bases de données orientées graphe et des bases de données relationnelles sur AWS en créant un compte dès aujourd’hui.
