Les bases de données graphes sont un monde où les données sont sous forme de nœuds (qui sont des entités) et d’arêtes (qui sont les relations entre elles). C’est un peu comme un réseau social ou chaque profil est un nœud et chaque interaction une arête. Dans cet article, nous allons décortiquer ces interactions.
Avant de se lancer
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L’équipe Ambient IT
Bases de données Graph : les bases
Comment les nœuds représentent-ils les données ?
Dans les graphes, les nœuds sont les points centraux et ils stockent les entités. Ce sont un peu de petites îles sur lesquelles vous trouvez les informations.
Elles ont leurs propres caractéristiques, c’est ce que l’on appelle des propriétés.
Les nœuds peuvent être reliés de plein de façons différentes, mais dans tous les cas, on appelle ces liens des arêtes.
En quoi les arêtes sont-elles cruciales ?
Les arêtes sont les ponts et les liens qui servent à relier les îles entre elles.
Ce sont-elles qui sont porteuses de la nature de la relation entre deux nœuds. Pour reprendre l’exemple du réseau social, une arête serait une amitié, un abonnement, un like ou un partage.
Qu’est-ce qu’une propriété dans un graphe ?
Les propriétés, c’est l’ADN des nœuds et des arêtes. Ce sont elles qui définissent les attributs spécifiques comme un nom ou une date.
En interrogeant les propriétés, on trouve toutes les informations utiles sur un graphe.
Quelle différence avec une base relationnelle ?
À la différence des bases de données relationnelles qui sont souvent couteuses lors des mises en relation, les bases de données de graphe sont très pratiques pour créer des connexions.
C’est une façon bien plus fluide de naviguer dans les relations et elles offrent une grande agilité pour les requêtes complexes.
Quels modèles de données de graphes existent ?
Les modèles de données de graphes que vous serez plus à même de rencontrer sont les graphes de propriétés et les graphes RDF.
Le modèle de propriété
Le modèle de propriété est une fonction particulièrement riche et utile des modèles de données de graphes.
Il autorise non seulement les nœuds et les arêtes à posséder des propriétés, mais aussi de les représenter de manière très détaillée.
Le modèle RDF
Le modèle RDF se base sur les triplets :
- Sujet
- Prédicat
- Objet
C’est un modèle assez formel qui est basé sur les standards sémantiques que l’on voit surtout dans les applications web.
C’est le format idéal pour les données et les graphes de connaissance, car il est très facilement partageable.
Comment les données sont-elles structurées ?
Dans un graphe, les données sont structurées en réseau. Chaque événement est connecté de façon logique à un autre.
C’est un peu comme une toile d’araignée avec plein d’interdépendances. C’est une structure doublement utile, car elle permet non seulement de voir facilement les informations isolées, mais aussi comment elles interagissent.
Pourquoi choisir une base de données de graph ?
Utiliser une base de données de graph, c’est avant tout transformer la façon dont on interprète les données.
quels Avantages par rapport à d’autres bases de données ?
Le plus gros avantage d’une base de donnée de graph c’est l’amélioration des performances. Les relations étant stockées naturellement, pas besoin de faire des jointures complexes.
Cela réduit énormément le temps d’exécution des requêtes, surtout en cas de volumes de données importants.
Les relations entre les données sont aussi lisibles bien plus rapidement. Les arêtes sont idéales pour modéliser les connexions entre les données et pour identifier les modèles.
Cas d’usage et exemples
Pour vous donner 2 exemples un peu plus concrets sur les bases de données de graphes, j’ai sélectionné 2 exemples :
- La détection de fraude. En visualisant de manière facile et rapide les réseaux de transactions, vous serez en mesure de repérer facilement les schémas atypiques ou les comportements suspects en temps réel.
- Les réseaux sociaux ou les graphes permettent d’analyser les interactions entre les utilisateurs, optimiser les recommandations de contenu et de comprendre les dynamiques des différentes communautés.
Conclusion
Les bases de données de Graph représentent donc une excellente alternative aux bases de données traditionnelles. Leur facilité de lecteur les rend extrêmement adaptées à de nombreux cas d’usages.
J’espère que cet article vous aura donné une bonne vision d’ensemble des bases de données de Graph. Surtout, n’hésitez pas à les essayer afin de trouver vos propres applications maison pour ces technologies.
