Fique por dentro – Concurso de TI! Bancos de dados NoSQL orientados a Grafos

Os bancos de dados NoSQL orientados a grafos são projetados para lidar com dados em que os relacionamentos entre as entidades desempenham um papel central. 

Diferentemente dos bancos relacionais, que estruturam informações em tabelas e dependem de operações complexas de junção para recuperar conexões entre os dados, os bancos de grafos utilizam uma arquitetura baseada em nós, arestas e propriedades. Cada nó representa uma entidade do mundo real, como pessoas, produtos ou locais, enquanto as arestas definem os relacionamentos entre essas entidades. Ambos, nós e arestas, podem conter propriedades, que são atributos adicionais associados a eles, como nomes, valores ou pesos.

Uma característica marcante dos bancos orientados a grafos é a eficiência na navegação por conexões. Nos bancos relacionais, consultas que envolvem múltiplas tabelas e junções tornam-se rapidamente ineficazes à medida que a complexidade dos relacionamentos aumenta. Em contrapartida, nos bancos de grafos, as conexões entre entidades são armazenadas como arestas diretamente acessíveis, permitindo a execução de consultas profundas e complexas com alta performance. Essa propriedade torna os bancos de grafos ideais para aplicações como redes sociais, em que a identificação de relações entre usuários, grupos e conteúdos é essencial.

Na modelagem de dados para bancos de grafos, a normalização tradicional dos bancos relacionais é substituída por um design que reflete diretamente os relacionamentos do mundo real. 

Por exemplo, em um cenário de e-commerce, nós podem representar clientes e produtos, enquanto arestas indicam interações como “comprou” ou “avaliou”. As propriedades podem incluir informações como a data da compra ou a nota atribuída ao produto. 

Essa modelagem facilita a construção de consultas que exploram a conectividade dos dados, como a recomendação de produtos com base em itens comprados por clientes com preferências similares.

Além de redes sociais e e-commerce, os bancos de grafos são aplicados em sistemas de recomendação, detecção de fraudes, otimização de rotas e análise de redes de transporte. No contexto de recomendação, algoritmos como “PageRank” ou “caminho mais curto” são frequentemente usados para identificar conexões relevantes em grafos de usuários e itens. Já na detecção de fraudes, bancos de grafos são utilizados para identificar padrões suspeitos em transações financeiras, como conexões incomuns entre contas ou clusters de atividades anômalas.

Do ponto de vista técnico, os bancos de grafos são diferenciados pelas linguagens de consulta que oferecem. 

Um exemplo é o Cypher, utilizado pelo Neo4j, um dos bancos de grafos mais populares. Cypher é uma linguagem declarativa que permite especificar padrões de relacionamento de forma intuitiva, facilitando consultas como “encontre todos os amigos de um amigo que compraram um determinado produto”. 

Outras ferramentas incluem ArangoDB e Amazon Neptune, que expandem as funcionalidades com suporte a grafos distribuídos e integração com outras formas de dados.

A escalabilidade é uma das principais questões enfrentadas pelos bancos de dados orientados a grafos, especialmente quando o grafo se torna denso, com muitas conexões por nó. Bancos distribuídos, como JanusGraph, buscam mitigar esse problema, permitindo que grandes grafos sejam divididos em múltiplos servidores. No entanto, a distribuição de grafos requer cuidados adicionais, como garantir a consistência de dados e minimizar a latência em consultas que cruzam fragmentos.

Outro aspecto técnico relevante é a curva de aprendizado associada ao uso de bancos de grafos. Desenvolvedores acostumados a bancos relacionais podem enfrentar dificuldades iniciais para adaptar suas abordagens à modelagem e consultas em grafos. Conceitos como “caminhos”, “graus de conectividade” e algoritmos baseados em grafos, como “busca em largura” e “busca em profundidade”, são essenciais para tirar pleno proveito dessa tecnologia.

A integração de bancos de grafos com outras tecnologias de análise de dados é uma tendência crescente. Em sistemas de big data, os bancos de grafos são frequentemente combinados com ferramentas de processamento distribuído, como Apache Spark, para realizar análises em larga escala. Além disso, em pipelines de aprendizado de máquina, grafos são usados para enriquecer conjuntos de dados, representando conexões e contextos que seriam difíceis de capturar em outros formatos.

Com o crescimento da Internet das Coisas (IoT) e da análise de redes sociais, os bancos de grafos se tornam cada vez mais relevantes. A capacidade de representar e explorar relacionamentos complexos em tempo real é um diferencial que atende às necessidades de empresas e organizações que lidam com volumes massivos de dados conectados. No futuro, espera-se que os avanços em arquiteturas distribuídas e algoritmos otimizados para grafos ampliem ainda mais o escopo de aplicações dessa tecnologia.

Vamos agora praticar:

Prova: FGV – 2024 – TCE-PA – Auditor de Controle Externo – Área de Informática – Analista de Sistemas

Sobre banco de dado NoSQL orientado a grafos, avalie se as afirmativas a seguir são falsas (F) ou verdadeiras (V).

I. Se compararmos com um banco de dados relacional, os nós de um grafo correspondem às colunas de uma tabela.

II. As operações de junção nesse tipo de banco são frequentemente mais eficientes do que em bancos de dados relacionais, pois utilizam chaves estrangeiras para realizar o relacionamento entre os nós.

III. Diferentemente dos outros tipos de banco de dados NoSQL, bancos orientados a grafos não são próprios para se trabalhar com um grande volume de dados.

As afirmativas são, respectivamente, 

A V – F – F. 

B F – V – F. 

C F – F – V. 

D V – F – V. 

E F – F – F.

Gabarito: E.

Comentários:

Afirmativa I:

“Se compararmos com um banco de dados relacional, os nós de um grafo correspondem às colunas de uma tabela.”

• Comentário: Essa afirmativa está falsa.
  Os nós em bancos de grafos representam as entidades (como linhas em tabelas relacionais) e não as colunas. As propriedades associadas aos nós e às arestas em grafos poderiam ser comparadas às colunas no modelo relacional. Portanto, há um erro conceitual ao afirmar que os nós correspondem às colunas.

Afirmativa II:

“As operações de junção nesse tipo de banco são frequentemente mais eficientes do que em bancos de dados relacionais, pois utilizam chaves estrangeiras para realizar o relacionamento entre os nós.”

• Comentário: Essa afirmativa também está falsa.
  Os bancos de grafos não utilizam chaves estrangeiras para relacionar os dados. Os relacionamentos são armazenados como arestas conectando diretamente os nós, eliminando a necessidade de junções, que são características de bancos relacionais. A presença de “chaves estrangeiras” na frase invalida a afirmativa.

Afirmativa III:

“Diferentemente dos outros tipos de banco de dados NoSQL, bancos orientados a grafos não são próprios para se trabalhar com um grande volume de dados.”

• Comentário: Essa afirmativa está falsa.
  Bancos de grafos podem lidar com grandes volumes de dados quando esses dados estão fortemente interconectados, como em redes sociais ou sistemas de recomendação. Embora possam enfrentar desafios de escalabilidade em grafos extremamente densos, eles ainda são adequados para trabalhar com grandes volumes de dados, desde que as consultas estejam focadas nos relacionamentos. Assim, a afirmação não está correta.

Com base nessa análise, todas as afirmativas estão falsas, o que justifica o gabarito E (F – F – F).