Qu'est-ce qu'un Graph Database ?
Un Graph Database est une base de données orientée graphe qui permet de représenter et stocker des données avec des noeuds et des arcs.
Qu'est-ce qu'un Graph Database ?
Temps de lecture : 10 minutes
Si vous lisez cet article, c'est que vous avez sans doute déjà entendu parler du concept de base de Graph Database et que vous cherchez à en savoir plus sur ce qu'elles sont et ce qu'elles peuvent faire pour vous.
Les bases de données orientées graphe suscitent actuellement beaucoup d'intérêt, car elles peuvent fournir des outils de modélisation de données très puissants qui permettent de mieux comprendre comment vos données fonctionnent dans le monde réel. Cela peut permettre une grande flexibilité pour représenter vos données d'une manière qui soit la plus logique possible pour toutes les personnes concernées, tout en tirant le meilleur parti des interactions complexes entre elles.
Cet article a pour but d’explorer ce qu’elles sont et la manière dont elles peuvent être utilisées dans votre paysage applicatif.
Qu'est-ce qu'un graphique ?
Avant de pouvoir comprendre ce qu'est un Graph Database, nous devons d'abord comprendre ce que l'on entend par graphique.
Dans ce contexte, une base de données orientée graphe représente un graphe mathématique. Plus précisément, une base de données graphique est généralement un graphe dirigé.
En termes mathématiques, un graphe est simplement un ensemble d'éléments - généralement appelés Nœuds (également appelés Sommets ou Points) - qui sont reliés entre eux par des arcs.
Chaque nœud représente un élément d'information dans le graphique, tandis que chaque arc représente une connexion entre deux nœuds.
Un graphique dirigé est un type spécial de graphique où les relations ont toujours une direction qui leur est associée. À l'inverse, un graphique non dirigé est un graphique où les relations sont simplement des arcs sans aucune direction associée.
Une fois que vous commencez à traiter des graphes, vous vous impliquez très rapidement dans la théorie des graphes. C'est une branche des mathématiques qui traite des complexités que les graphes peuvent contenir et de la meilleure façon d'en tirer des informations.
Les graphes sont déjà très répandus dans le monde réel et dans le développement de logiciels. Par exemple, chaque fois que vous essayez d'utiliser une carte de métro ou de tracer un arbre généalogique, vous avez affaire à un graphique.
Même l'utilisation quotidienne d’internet s’effectue à l'aide d'un graphique. Chaque ordinateur sur internet - serveurs, routeurs, commutateurs - est un nœud et chaque connexion entre eux est une relation. Certains éléments de la théorie des graphes sont donc très importants dans l'infrastructure utilisée ici, afin de connecter correctement des ordinateurs distants entre eux de la meilleure façon possible.
Qu’est-ce qu’un Graph Database ?
Au départ, un Graph Database est simplement un moteur de base de données qui modélise les nœuds et les arcs du graphique relationnel comme des entités de premier ordre. Cela vous permet de représenter les interactions complexes entre vos données sous une forme beaucoup plus naturelle, et permet souvent un ajustement plus proche des données du monde réel avec lesquelles vous travaillez.
Les bases de données orientées graphe sont souvent sans schéma - ce qui permet la flexibilité d'une base de données de type Document ou Key/Value Store - mais elles supportent les relations d'une manière similaire à celle d'une base de données relationnelle traditionnelle. Cela ne signifie pas pour autant qu'il n'y a pas de modèle de données associé à la base de données. Simplement qu'il y a davantage de flexibilité dans la façon dont vous la définissez, ce qui peut souvent conduire à une itération plus rapide de vos projets.
Tout cela est possible dans d'autres solutions de bases de données, mais pas toujours de manière aussi élégante que dans une base de données graphique et implique souvent des tables de liens ou des documents imbriqués pour atteindre le même niveau d'expressivité.
Les bases de données orientées graphe nous permettent également d'appliquer souvent la théorie des graphiques à nos données de manière efficace, ce qui nous permet de découvrir des liens à partir de nos données qui seraient autrement difficiles à voir. Par exemple, des itinéraires minimaux entre les nœuds, ou des ensembles disjoints au sein de nos données.
Exemple de travail - ou En quoi les différentes solutions de bases de données diffèrent-elles ?
La meilleure façon de comprendre les avantages d'une telle solution est souvent de la voir en action. C'est pourquoi nous couvrirons un exemple concret de réseau social simple, mis en œuvre dans une base de données relationnelle, une base de données de documents et un Graph Database.
Ces trois solutions représenteront les mêmes données mais le feront à leur manière. Cela nous permet de voir rapidement les points communs et les différences entre les trois solutions.
Notre simple réseau social ne comportera que deux types d'entités - les utilisateurs et les messages (posts). Les utilisateurs ont des amis, sont capables d'écrire des messages et peuvent aimer les messages. Nous allons ensuite explorer la manière de récupérer une réponse relativement complexe à partir de cela : tous les amis de tout utilisateur qui a aimé un de mes messages, par ordre alphabétique de nom d'utilisateur.
