Cet article traite de ce qu'est une base de données graph et des critères d'évaluation pour distinguer les véritables bases de données graph des produits construits sur d'autres plateformes.
Qu'est-ce qu'une Base de Données Graph
Dans l'article précédent, nous avons fourni une introduction détaillée aux caractéristiques des données graph. Il n'est pas difficile de voir que les données graph sont un format de données parfaitement adapté pour exprimer des relations complexes entre les entités. Les systèmes de bases de données spécifiquement conçus pour stocker et traiter ce type de données graph sont appelés bases de données graph.
Dans une base de données graph, les données sont organisées sous la forme d'un graph, qui inclut des nodes et des edges. Dans cette structure, les nodes représentent les entités, tandis que les edges décrivent les relations entre les nodes.
Par conséquent, une base de données graph n'est pas seulement une forme de stockage de données ; c'est aussi un outil puissant pour le traitement et l'analyse des données. Elle fournit des solutions efficaces et flexibles pour divers ensembles de données complexes en relation.
Comment Évaluer une Base de Données Graph
En plus de répondre aux exigences de base des bases de données générales, telles que les transactions ACID, l'évolutivité et la sécurité, les bases de données graph doivent également remplir certains critères spécifiques.
Stockage Graph Natif
Stockage Graph Natif fait référence à un moteur de stockage de base de données qui a été spécialement conçu et optimisé pour stocker et gérer efficacement les nodes et les edges dans un graph. Cette conception répond aux exigences de performance des requêtes et analyses complexes, telles que les traversées, la recherche de chemins, et les algorithmes de graph.
Un moteur de stockage graph natif est adapté pour gérer les données de node et d'edge plutôt que de réutiliser le stockage tabulaire des bases de données relationnelles. En conséquence, les moteurs de stockage graph natif intègrent généralement des structures de données et algorithmes uniques.
Il est important de noter que tous les produits de 'base de données graph' ne sont pas de véritables bases de données graph natives. En général, les produits construits sur des bases de données relationnelles, des bases de données NoSQL (telles que des magasins clé-valeur, des bases de données documentaires), et des plateformes similaires qui mettent en œuvre des fonctionnalités de calcul de graph, des frameworks de traitement de graph, ou des bibliothèques de graph via des fonctionnalités étendues ou des plugins, ne respectent pas pleinement les normes de stockage graph natif dans leurs implémentations internes. En conséquence, ils présentent souvent des disparités significatives en termes de performance de requêtes et de flexibilité par rapport aux véritables bases de données graph.
Exactitude des Algorithmes
En plus de répondre aux défis liés à des problèmes tels que la distribution, les opérations concurrentes, et les mécanismes de transactions, les bases de données graph doivent garantir l'exactitude de leurs requêtes graph et des calculs algorithmiques de graph.
Les algorithmes de graph soutenus par les bases de données graph, tels que les chemins les plus courts, les voisins à k sauts, la mesure de la connectivité, la détection de communautés, etc., impliquent des implémentations internes hautement complexes. De plus, les structures de graph peuvent impliquer diverses conditions de frontière, telles que des boucles, des nodes isolés, etc. La gestion de ces situations nécessite un support algorithmique spécialisé. Une gestion inappropriée de ces cas pourrait entraîner des erreurs de calcul.
L'exactitude des algorithmes de graph doit être assurée grâce à une conception rigoureuse des algorithmes et des tests algorithmiques minutieux. De plus, les capacités de calcul du moteur de base de données graph lui-même doivent s'améliorer continuellement pour garantir l'exactitude des résultats de calcul dans divers scénarios complexes.
Visualisation des Résultats de Requête
En plus des opérations de base telles que la modélisation graph visuelle, l'importation de données, l'exécution d'algorithmes, et la gestion des utilisateurs, les bases de données graph devraient prêter une attention particulière à l'amélioration des capacités de visualisation des résultats de requête.
Les données graph elles-mêmes sont une forme de données plus dimensionnelle par rapport aux tables traditionnelles. La perception intuitive et la vitesse de traitement du cerveau humain pour les données de haute dimension surpassent naturellement celles des machines. Par conséquent, la vraie valeur d'une base de données graph réside dans sa capacité à présenter les résultats de calcul sous un format graphique, permettant aux personnes de tirer des insights intuitifs des données.
Une base de données graph doit être capable de présenter les résultats de requêtes ou d'analyses sous forme de graphs 2D ou 3D, où les nodes peuvent être représentés par des formes ou des icônes, et les edges peuvent être représentés par des lignes ou des flèches. Différentes couleurs, tailles, et formes de nodes et edges peuvent transmettre diverses informations, aidant les utilisateurs à comprendre et analyser les données de manière plus intuitive. Cette capacité de visualisation améliore non seulement la compréhension des utilisateurs vis-à-vis des données, mais facilite également la découverte et l'analyse des relations et des motifs complexes.
