Base de datos de grafos frente a base de datos relacional: ¿cuál se adapta mejor a las necesidades específicas de las empresas?

¿Se debe elegir una base de datos orientada a grafos o una base de datos relacional (o, quizá, no es necesario elegir)?

Este resumen contribuye a entender las diferencias entre ambas y a decidir cuál es la más adecuada para las necesidades de la empresa.

Las bases de datos de grafos son un tipo único que aprovecha las estructuras de grafos para realizar consultas semánticas. A diferencia de las bases de datos tradicionales, que utilizan tablas, las graph database almacenan los datos como un grafo de red, compuesto por nodos (entidades) y aristas (relaciones).

Este enfoque en las relaciones hace que las bases de datos de grafos sean especialmente potentes para aplicaciones que requieren intrincadas conexiones de datos.

Pensemos en una base de datos de grafos como en un mapa de amigos en una plataforma de redes sociales. Cada persona (incluido usted) es un "nodo": imaginémoslo como puntos en una hoja de papel. Las conexiones entre las personas -los amigos- son "bordes", como líneas trazadas entre los puntos.

Por ejemplo, una persona está conectada a su amiga Sarah, que a su vez está conectada a su colega John, que a su vez está conectado a su compañero de piso Mike. En una base de datos tradicional, averiguar "¿quiénes son los amigos de los amigos de mis amigos?" supondría buscar en varias listas separadas y cotejar nombres una y otra vez. Es como tratar de encontrar a alguien consultando tres guías telefónicas diferentes en secuencia.

Pero en una ba,se de datos gráfica, es más como trazar con el dedo las líneas sobre el papel: pueden seguirse fácilmente las conexiones desde 'tú → Sarah → John → Mike'. La base de datos se ha creado específicamente para comprender y navegar por estas relaciones, del mismo modo que las conexiones sociales pueden comprenderse se forma natural sin tener que consultar varias listas.

En las bases de datos de grafos, los nodos y las aristas representan entidades y sus relaciones, respectivamente. Esta estructura permite una navegación y consulta eficaces de los datos interconectados.

Los nodos pueden representar cualquier cosa, desde personas a productos, mientras que las aristas ilustran cómo están relacionados estos nodos. Este modelo de grafos interconectados simplifica la representación de estructuras de datos complejas.

Una de las características más destacadas de las bases de datos de grafos es su esquema flexible. A diferencia de las bases de datos relacionales, que requieren tablas y columnas predefinidas, las bases de datos gráficas pueden adaptarse a las necesidades cambiantes de la empresa sin alterar los datos existentes. Esta flexibilidad, combinada con la capacidad de consultar relaciones de forma eficaz, hace de las bases de datos gráficas una opción versátil para muchas aplicaciones.

Las bases de datos de grafos destacan en escenarios que requieren la gestión de relaciones complejas, como las redes sociales y los motores de recomendación. Por ejemplo, en plataformas de streaming o sitios de comercio electrónico, los motores de recomendación aprovechan los datos interconectados para sugerir productos o contenidos en función del comportamiento y las preferencias del usuario.

Otra aplicación importante de las bases de datos de grafos es la inteligencia artificial (IA) y el machine learnning. Su capacidad para modelar relaciones complejas y detectar patrones las hace idóneas para el desarrollo de la IA. Por ejemplo, las bases de datos de gráficos pueden utilizarse para construir modelos más precisos mediante la comprensión de las intrincadas relaciones entre diferentes puntos de datos.

La detección de fraudes es otra área en la que brillan estas bases de datos. El análisis de las relaciones entre transacciones, cuentas y usuarios les permite identificar a los miembros de redes de fraude y perfiles falsos.

Las bases de datos relacionales es uno de los tipos de base de datos más utilizados y son conocidas por su enfoque estructurado del almacenamiento de datos. Organizan los datos en tablas, utilizando filas y columnas para representar registros y atributos, respectivamente. Este esquema estructurado es clave para su eficacia en la gestión de la integridad y coherencia de los datos.

Las bases de datos relacionales son la columna vertebral de muchas aplicaciones empresariales, ya que sirven como potentes herramientas para organizar datos interconectados. Destacan en la gestión de datos estructurados donde las relaciones entre elementos están claramente definidas y son coherentes.

La forma en que las bases de datos relacionales almacenan los datos las hace perfectas para aplicaciones como:

• Sistemas de ventas para el seguimiento de pedidos, existencias y compras de clientes
• Plataformas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) que almacenan los perfiles y las interacciones de los clientes
• Sistemas de análisis web que registran el comportamiento de los usuarios y las métricas de compromiso
• Sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) que gestionan las operaciones de toda la empresa

Las relaciones entre tablas se establecen mediante claves externas, que enlazan con claves primarias de otras tablas. Esta configuración garantiza la integridad de los datos, ya que cada fila puede identificarse unívocamente mediante una clave primaria. El uso de SQL (Structured Query Language) es fundamental en las bases de datos relacionales, ya que proporciona una forma estándar de crear, modificar y consultar tablas.

Una característica esencial de las bases de datos relacionales es su compatibilidad con las transacciones ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Estas propiedades garantizan que las operaciones se procesen de forma fiable, manteniendo la integridad de los datos incluso en caso de fallos. Esto hace que las bases de datos relacionales sean especialmente adecuadas para aplicaciones que requieren una gran fiabilidad y coherencia de los datos.

Las aplicaciones con un gran número de transacciones concurrentes también se benefician de las bases de datos relacionales. Su naturaleza estructurada permite un seguimiento preciso de las transacciones, lo que las hace preferibles a las bases de datos gráficas en muchos escenarios. Su fuerza reside en mantener la integridad de los datos mientras gestionan millones de registros en múltiples tablas relacionadas.

Aunque ambos tipos tienen sus puntos fuertes, responden a diferentes necesidades de modelado y consulta de datos.

La forma en que una base de datos de grafo almacena los datos es fundamentalmente diferente de los enfoques tradicionales. Utilizan nodos y aristas, centrándose en las relaciones entre entidades. Por el contrario, el modelo relacional organiza la información en tablas y esquemas predefinidos, con filas que representan registros y columnas como atributos.

En las bases de datos de grafos, las aristas pueden representar varios tipos de relaciones, como las conexiones padre-hijo o de propiedad. Esta flexibilidad las hace idóneas para estructuras de datos en evolución. Por otro lado, el modelo relacional suele requerir operaciones de unión que consumen muchos recursos para manejar relaciones complejas, pero destaca en el mantenimiento de la integridad y coherencia de los datos.

La flexibilidad y adaptabilidad de las bases de datos de grafo las hacen adecuadas para aplicaciones con modelos de datos en evolución. Por el contrario, las bases de datos relacionales ofrecen un enfoque estructurado que garantiza la integridad de los datos, pero pueden tener dificultades con datos muy interconectados. Esta diferencia fundamental en el modelado de datos influye en el rendimiento de cada tipo de base de datos en distintos escenarios.

Los lenguajes de consulta de grafos, como Cypher, están diseñados para expresar las relaciones visualmente, lo que facilita el trabajo con datos interconectados. Estos lenguajes hacen hincapié en las relaciones entre nodos, lo que permite una consulta más intuitiva y eficaz de las bases de datos de grafos. En cambio, SQL es el lenguaje de consulta estándar para bases de datos relacionales, centrado en columnas y filas.

Las consultas complejas que implican múltiples saltos o relaciones suelen ser más sencillas de escribir y ejecutar en bases de datos de grafos que utilizan lenguajes de consulta de grafos. SQL, aunque potente, puede resultar engorroso cuando se trata de uniones complejas y subconsultas anidadas. Esta diferencia en las capacidades de consulta puede afectar significativamente al rendimiento y a la facilidad de uso.

Pensemos que encontrar conexiones en una base de datos de grafos es como seguir un rastro de migas de pan: solo hay que ir de un punto al siguiente. En cambio, buscar en una base de datos relacional es más parecido a consultar varios mapas distintos e intentar recomponer una ruta.

Imaginemos que, en una fiesta, intentamos averiguar cómo estamos conectados con alguien al otro lado de la sala. En una base de datos gráfica, es como preguntar a un amigo, que pregunta a un amigo, que pregunta a un amigo - seguimos las conexiones directamente. Esto hace que las bases de datos de grafos sean rapidísimas en tareas como:

• Encontrar a todos los amigos de amigos dentro de 3 conexiones
• Generar sugerencias de "gente que quizá conozca"
• Trazar la ruta más rápida entre dos puntos

Ahora imaginemos intentar encontrar la misma conexión en la fiesta por la siguiente vía:

1. Comprobar la lista de invitados de nuestros amigos
2. Cruzar nuestros amigos de otra lista
3. Comprobación de una tercera lista para los amigos de esos amigos
4. Combinar todas estas listas
   

Esto es similar a cómo las bases de datos relacionales realizan las "uniones": deben combinar varias tablas para encontrar conexiones, lo que se vuelve más lento a medida que crece la cantidad de datos.

La escalabilidad y el almacenamiento son factores vitales a la hora de elegir una base de datos. Tanto las graph database como las relacionales tienen distintos enfoques para gestionar volúmenes de datos crecientes y garantizar un almacenamiento eficiente.

Las bases de datos de grafos suelen utilizar el escalado horizontal, lo que les permite crecer añadiendo más servidores en lugar de actualizar el hardware existente. Este enfoque permite procesar en paralelo las consultas sobre grafos en varios servidores, lo que mejora la escalabilidad y el rendimiento. El escalado horizontal es especialmente ventajoso para gestionar grandes cantidades de datos interconectados.

Las bases de datos relacionales se basan principalmente en el escalado vertical, que consiste en actualizar componentes de hardware como la CPU, el almacenamiento o la memoria para mejorar el rendimiento. Aunque algunas bases de datos relacionales, como InterSystems IRIS^®, también pueden escalarse horizontalmente mediante sharding y otros medios, este proceso aumenta la complejidad.

Entender estos enfoques de escalado ayuda a elegir la base de datos adecuada en función de las necesidades de escalabilidad.

Las bases de datos de grafos utilizan la adyacencia sin índices, lo que permite recorrer más rápidamente las relaciones sin necesidad de índices. Este modelo de datos no normalizados simplifica el almacenamiento de los datos relacionados, mejorando la eficiencia del almacenamiento. Este enfoque es especialmente beneficioso para aplicaciones con datos muy interconectados, donde el acceso rápido a las relaciones es crucial.Las bases de datos relacionales, con sus modelos de datos normalizados, gar antizan su coheren

cia e integridad. Las bases de datos transaccionales (OLTP) pueden requerir más espacio de almacenamiento debido a la necesidad de índices y restricciones, mientras que las bases de datos analíticas (OLAP) requieren mucho menos debido a la asombrosa eficiencia del almacenamiento en columnas.

El equilibrio entre la eficiencia del almacenamiento y la integridad de los datos es un factor clave a la hora de elegir entre grahp database y relacionales. Comprender estas diferencias, y cómo se aplican a las distintas cargas de trabajo, puede orientar a la hora de seleccionar la base de datos más adecuada para las necesidades concretas de almacenamiento.

Determinar cuándo utilizar una graph database frente a una relacional implica comprender los requisitos específicos de su aplicación. Ambos tipos de bases de datos tienen sus puntos fuertes y se adaptan a distintos casos de uso.

Características	Graph Databases	Bases de datos relacionales
Estructura de datos	Nodos y aristas (esquema flexible)	Tablas, filas y columnas (esquema predefinido)
Casos de uso	Redes sociales Motores de recomendación Detección de fraudes	Sistemas financieros Gestión de inventarios Registros sanitarios
Rendimiento de las consultas	Rápido para las relaciones (recorrido en tiempo constante)	Se ralentiza con uniones complejas (operaciones de join-heavy)
Enfoque a escala	Escala horizontal (añadir más servidores)	Escala vertical (actualizar hardware)
Integridad de los datos	Varía según la aplicación	Compatible con ACID
Curva de aprendizaje	Steeper (nuevos lenguajes de consulta)	Estándar (SQL está muy extendido)

El modelo de datos de grafos brilla cuando los datos cuentan una historia a través de sus conexiones. Imaginemos intentar comprender cómo se relacionan todos los personajes de una película o un libro: este es el tipo de mapeo de relaciones complejas en el que sobresalen estas bases de datos. Son idóneas cuando los datos están muy interconectados y esas relaciones son tan valiosas como los propios datos.

Aplicaciones clave:

• Plataformas de medios sociales: LinkedIn utiliza bases de datos de grafos para mostrar instantáneamente redes profesionales y grados de conexión, convirtiendo "quién conoce a quién" en información práctica.
• Sistemas de detección de fraudes: los bancos las emplean para detectar patrones sospechosos, como el dinero que circula por las cuentas de una forma en que las consultas tradicionales podrían pasarlo por alto.
• Motores de recomendación: Netflix aprovecha las relaciones de grafos para entender no solo lo su usuario ve, sino cómo sus patrones de visualización se conectan con otros, lo que permite sugerencias más matizadas.

Si pensamos en una base de datos relacional como si fuera la cámara acorazada digital de una empresa veríamos que es donde la integridad y la coherencia de los datos no pueden verse comprometidas.

Los sistemas bancarios o sanitarios confían en este enfoque estructurado porque cada transacción o registro de paciente debe ser perfecto, siempre. Cuando la estructura de los datos es estable y necesita una precisión garantizada, las bases de datos relacionales proporcionan esa base.

Aplicaciones clave:

• Sistemas bancarios que requieren procesamiento de transacciones en tiempo real
• Registros sanitarios que exigen una precisión absoluta
• Sistemas de gestión de inventarios que requieren un seguimiento preciso de las existencias

Conviene preguntarse lo siguiente:

1. Es su principal preocupación:
   
   1. ¿Encontrar conexiones entre los datos? → Base de datos gráfica
   2. ¿Mantener la integridad de los datos? → Base de datos relacional
2. ¿Lo necesitas?
   
   1. ¿Cambiar con frecuencia la estructura de datos? → Base de datos gráfica
   2. ¿Garantizar la coherencia de las transacciones? → Base de datos relacional
3. ¿Estás trabajando con:
   
   1. ¿Redes complejas de relaciones? → Base de datos gráfica
   2. ¿Procesos empresariales estructurados? → Base de datos relacional

Muchas aplicaciones modernas utilizan ambos tipos de bases de datos. Una plataforma de comercio electrónico puede utilizar una base de datos relacional para los pedidos y el inventario, mientras que emplea una base de datos de grafos para las recomendaciones de productos.

La clave está en elegir la herramienta adecuada para cada necesidad específica del sistema.

Muchas organizaciones, entusiasmadas por el potencial de las bases de datos grafos, caen en la trampa de utilizarlas donde bastarían soluciones más sencillas. He aquí cuándo reconsiderar la elección de graph database:

• Uso inadecuado: Utilización para una relación empleado-departamento
• Mejor solución: una tabla relacional simple con una clave externa
• Por qué: la sobrecarga de mantener una estructura de grafos supera cualquier ventaja para las relaciones directas

• Uso inadecuado: Creación de un sistema de inventario básico con relaciones gráficas
• Mejor solución: tablas relacionales tradicionales con consultas SQL estándar
• Repercusión en los costes: las bases de datos de grafos pueden ser entre 2 y 3 veces más caras para operaciones sencillas

• Señal de advertencia: si se invierte más tiempo explicando el modelo de datos que utilizándolo
• Comprobación de la realidad: ¿Se pueden gestionar las relaciones con 2-3 uniones SQL?
• Repercusión en el rendimiento: las operaciones sencillas que tardan milisegundos en SQL pueden tardar segundos en las consultas de grafos

Para planificar aplicaciones escalables, es fundamental comprender dónde empiezan a tener problemas las bases de datos relacionales:

• Punto de ruptura: más de 5 niveles de profundidad en la relación
• Impacto en el rendimiento: cada unión adicional puede multiplicar el tiempo de consulta entre 1,5 y 2 veces
• Ejemplo: Cliente → Pedidos → Productos → Categorías → Proveedores

• Escenario común: jerarquías organizativas o relaciones de red
• Limitación: la recursión SQL suele estar limitada por la configuración de la base de datos
• Rendimiento: una profundidad > 4 niveles puede aumentar exponencialmente el tiempo de consulta

• Problema: la adición de nuevos tipos de relación requiere cambios en el esquema
• Impacto: Puede causar horas de inactividad en grandes sistemas
• Coste: Los cambios de esquema en producción pueden costar más de 10.000 dólares en las grandes empresas

• Limitación: las uniones entre shards pueden ser más caras
• Impacto: puede reducir el rendimiento de la consulta
• Coste dela solución: suele requerir cambios en la aplicación si la base de datos no es compatible con la fragmentación

Conclusión clave: La decisión entre bases de datos gráficas y relacionales debe basarse en:

• Complejidad de las relaciones (profundidad y amplitud).
• Patrones de consulta (uniones recursivas frente a simples).
• Requisitos de escala (volumen de datos y densidad de relaciones).
• Experiencia y recursos del equipo.
• Limitaciones presupuestarias.

El panorama de la tecnología de bases de datos evoluciona continuamente, moldeado por los avances en aplicaciones de software y hardware informático. Comprender las tendencias futuras puede ayudar a las empresas a adelantarse a los acontecimientos y aprovechar las nuevas tecnologías para mejorar la gestión y el análisis de los datos.

Se espera que graph analytics, un campo emergente que ayuda a las organizaciones a descubrir patrones y relaciones ocultos en redes de datos complejas, experimente un crecimiento significativo, alcanzando un valor estimado de 637 millones de dólares en 2030.

La capacidad de analizar relaciones de datos complejas es cada vez más crucial en las aplicaciones de big data e IA. Las bases de datos de grafos, con sus sólidos modelos de datos de grafos y sus eficientes capacidades de consulta, están bien posicionadas para capitalizar esta tendencia.

El auge del análisis de grafos pone de manifiesto la importancia de comprender y aprovechar las complejas relaciones de datos para obtener información más profunda e impulsar la innovación. A medida que las empresas sigan adoptando la tecnología de grafos, es probable que aumente la demanda de profesionales cualificados en este campo, lo que impulsará aún más el desarrollo y la adopción de las bases de datos de grafos.

Las bases de datos relacionales también están evolucionando para hacer frente a los retos que plantean los datos modernos, con innovaciones como las bases de datos NewSQL, que fusionan los puntos fuertes de las bases de datos relacionales tradicionales, como ACID, con la flexibilidad de NoSQL.

Estos avances pretenden resolver los problemas de escalabilidad y flexibilidad, permitiendo a las empresas gestionar diversos tipos de datos al tiempo que mantienen la coherencia y la estructura de las bases de datos relacionales tradicionales. Las perspectivas de futuro de las bases de datos relacionales son prometedoras, y los avances que se están produciendo probablemente aumenten aún más su relevancia en un mundo basado en los datos.

A medida que las empresas sigan navegando por entornos de datos complejos, la capacidad de aprovechar las tecnologías de bases de datos relacionales y gráficas será crucial para lograr una gestión de datos eficiente y eficaz.

La elección entre bases de datos de grafo y relacionales depende de las necesidades específicas de su aplicación y de la naturaleza de los datos. Las graph database sobresalen en escenarios con relaciones complejas, ofreciendo un mejor rendimiento para datos interconectados, mientras que las bases de datos relacionales son preferibles para datos estructurados que requieren una alta integridad de los datos y el cumplimiento de ACID.

InterSystems proporciona un soporte robusto para funcionalidades relacionales y NoSQL como Documentos y Objetos a través de plataforma de datos InterSystems IRIS.

En cuanto a las bases de datos relacionales, InterSystems IRIS ofrece un sólido soporte para SQL y capacidades de bases de datos relacionales compatibles con ACID, por lo que resulta idónea para aplicaciones que requieren una gestión de datos estructurada e integridad transaccional. Esto significa que puede confiar en InterSystems IRIS para operaciones de datos fiables y de alto rendimiento en entornos de bases de datos relacionales tradicionales.

Además de sus capacidades de bases de datos relacionales, InterSystems IRIS también admite la funcionalidad de bases de datos de grafos, lo que permite a las empresas almacenar y consultar datos en un modelo gráfico. Esto resulta especialmente beneficioso para aplicaciones que requieren comprender y visualizar relaciones complejas entre puntos de datos, como las redes sociales y el análisis de la cadena de suministro.

Al admitir ambos tipos de bases de datos, InterSystems IRIS proporciona una plataforma versátil y potente para las necesidades modernas de gestión de datos.

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