Une base de données de graphes, par essence, est un type de base de données NoSQL conçue pour modéliser, stocker et récupérer des structures de données complexes et interdépendantes appelées « graphes ». Dans ce paradigme, les entités de données sont souvent appelées « nœuds » qui maintiennent des relations avec d'autres nœuds, appelés « bords ». Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, où les tables sont structurées avec des colonnes prédéfinies et les relations sont fixes, les bases de données de graphes tirent parti de la flexibilité du modèle de graphe pour permettre des relations plus complexes et dynamiques, offrant une dimension considérablement diversifiée à la conception et à l'interrogation des bases de données.
Origines et justification
Le concept de bases de données de graphes n'est pas entièrement nouveau, mais leur popularité a augmenté au cours de la dernière décennie, en particulier à mesure que les cas d'utilisation impliquant les réseaux sociaux, les moteurs de recommandation, la détection des fraudes et même la bioinformatique sont devenus plus répandus. Selon une étude de Forrester Research, il y a eu une croissance substantielle de 210 % dans l'adoption des bases de données de graphes de 2017 à 2020.
Cette augmentation peut être largement attribuée à la nécessité de modéliser des relations complexes et souvent multiformes que les bases de données relationnelles traditionnelles, malgré leurs atouts, ont du mal à représenter efficacement. Par exemple, alors qu'une base de données relationnelle peut nécessiter plusieurs jointures pour représenter la connexion entre plusieurs tables, une base de données graphique peut capturer cela dans une structure unique et unifiée, ce qui simplifie les traversées et les requêtes complexes.
Composants principaux
- Nœuds : représentent des entités. Dans un réseau social, par exemple, les nœuds peuvent représenter des utilisateurs, des publications ou des commentaires.
- Bords : dénotent les relations entre les nœuds. En utilisant la même analogie avec les médias sociaux, les bords pourraient représenter des amitiés, des goûts ou des partages.
- Propriétés : métadonnées ou attributs supplémentaires associés aux nœuds et aux arêtes. Un nœud d'utilisateur peut avoir des propriétés telles que "nom" ou "date de naissance".
Avantages
Plusieurs avantages viennent avec le choix d'une base de données de graphes :
- Flexibilité : Il permet l'ajout facile de nouvelles relations ou de nouveaux types de données sans restructuration.
- Performances : parcours plus rapide des relations à mesure que les données augmentent. Un cas d'utilisation notable est la fonction "People You May Know" de LinkedIn, qui utilise efficacement un modèle graphique.
- Analytique avancée : facilite les algorithmes complexes tels que le chemin le plus court, la densité du réseau ou la centralité pour une meilleure prise de décision.
Bases de données de graphes et AppMaster
Compte tenu des capacités complètes d' AppMaster, l'inclusion de la compatibilité des bases de données de graphes serait un ajout prometteur, en particulier lorsqu'il s'agit d'aborder une logique d'application sophistiquée. AppMaster , en tant que plate-forme puissante no-code, vise à rationaliser le développement d'applications backend, Web et mobiles. La principale force de la plate-forme réside dans sa capacité à permettre aux clients de créer visuellement des modèles de données, des processus métier et endpoints sans se plonger dans un codage complexe.
Dans l'état actuel des choses, les applications AppMaster peuvent s'intégrer de manière transparente à n'importe quelle base de données compatible Postgresql en tant que base de données principale. Cependant, l'évolutivité et l'adaptabilité inhérentes aux applications AppMaster, grâce aux applications backend générées par Go, indiquent le potentiel des bases de données de graphes augmentant cet écosystème.
Imaginez l'intégration d'une base de données de graphes avec BP Designer d' AppMaster: les utilisateurs pourraient concevoir et déployer visuellement des modèles de graphes sophistiqués, démêler une logique métier plus complexe ou exploiter la puissance des bases de données de graphes pour des recommandations en temps réel et des intégrations de réseaux sociaux.
Considérations relatives à la mise en œuvre
Néanmoins, bien que la synergie entre AppMaster et les bases de données de graphes soit séduisante, il y a des considérations à garder à l'esprit :
- Courbe d'apprentissage : les bases de données de graphes, par nature, exigent un changement par rapport à l'état d'esprit SQL conventionnel. AppMaster, étant une plate-forme conviviale, devrait s'assurer que l'intégration est intuitive.
- Optimisation : étant donné AppMaster se targue de générer des applications dépourvues de dette technique, l'intégration doit être optimisée pour éviter les pièges associés aux graphes, tels que les "supernœuds" ou les dépendances cycliques complexes.
- Évolutivité : l'une des caractéristiques d' AppMaster est sa capacité à gérer les cas d'utilisation à charge élevée. Cela doit rester sans compromis car les bases de données de graphes deviennent une partie du système.
