Afin de tirer profit des larges volumes de données complexes dont elles disposent, les entreprises exploitent désormais les outils d'analyse graphique ou graph analytics. Cette technologie permet de convertir le Big Data en précieuses informations. Parmi les bases de données orientées graph les plus populaires, on compte Neo4j. Les développeurs et Data Scientists l'utilisent pour profiter de nombreux outils permettant de créer des applications ou d'analyser les données.
Qu'est-ce qu'une base de données orientée graphe ?
Une base de données orientée graphe est un type de base de données permettant d’explorer les relations entre les données. Plutôt que de stocker des tableaux ou des documente, la graph database enregistre des nœuds et des relations.
Chaque nœud contient des entités de données, reliées entre elles pour permettre de comprendre leurs relations. Les données sont accumulées sans être limitées à un modèle prédéfini, et ceci permet de les analyser et de les utiliser de façon flexible.
Au sein d’une graph database, un nœud peut avoir n’importe quels nombre et type de relation. En revanche, un » edge « a toujours un nœud de départ, un nœud de fin, un type et une direction. Un nœud edge peut aussi représenter une relation parent-enfant, des actions et une propriété.
La plupart des entreprises utilisent des bases de données orientées graphe pour analyser de larges volumes de données. L’objectif est de tirer des informations à partir de ces données et d’identifier les connexions entre elles.
Bien que les bases de données relationnelles traditionnelles puissent enregistrer les relations, leurs performances sont nettement inférieures. Une base de données orientée graphe est capable de stocker les relations nativement aux côtés des nœuds dans un format flexible et plus performant.
En outre, ces bases de données sont optimisées pour explorer rapidement les données. Elles sont donc plus performantes pour étendre un modèle de données ou l’adapter aux besoins changeants d’une entreprise.
Quelle différence avec une base de données relationnelles ?
Une base de données relationnelle est composée de lignes et de colonnes, et les relations entre les tableaux sont établies à l’aide de clés. Ce type de database est notamment utilisé pour les applications transactionnelles.
Une base de données orientée graphe est composée de nœuds et de bordures indiquant les relations entre les données. Elle est principalement utilisée pour les cas d’usage impliquant de nombreuses relations entre les données, comme la détection de fraude ou les moteurs de recommandation.
Qu'est-ce que Neo4J ?
Neo4J est l’une des bases de données orientées graphe les plus populaires. Elle offre de nombreux avantages.
Son modèle de données est à la fois flexible, simple, et robuste. Il est possible de l’ajuster aux besoins de n’importe quelle application et à la demande.
Cette database offre des résultats basés sur des données en temps réel. Elle délivre aussi une haute disponibilité pour les applications en temps réel des grandes entreprises impliquant des contrats transactionnels.
Il s’agit d’une base de données sans schéma spécifique, offrant une représentation directe des données connectées ou semi-structurées. Il est possible de retrouver les données connectées plus rapidement qu’avec une autre base de données.
Son langage de requête déclaratif Cypher Query Language (CQL) est à la fois direct et compréhensible. Cette base de données se révèle très rapide et performante, et ne requiert pas de joints ou d’indexes complexes pour retrouve les données interconnectées.
En outre, Neo4J est compatible avec les propriétés ACID : Atomicité, Cohérence, Isolation et Durabilité. Elle offre aussi une grande flexibilité, puisqu’il est possible d’accroître le nombre d’opérations d’écriture ou de lecture et le volume sans impacter la vitesse de traitement de requête et l’intégrité des données.
Autre avantage : une application Neo4j pour navigateur web est disponible. Sa REST API lui permet de fonctionner avec les langages de programmation comme Java, Spring et Scala.
Son Java Script permet aussi un fonctionnement avec les frameworks tels que Node JS. Les API Cypher et Native Java permettent de développer des applications Java. Les données peuvent être exportées aux formats JSON et XLS pour fonctionner avec d’autres bases de données comme MongoDB et Cassandra.
Comment apprendre à utiliser Neo4J ?
La maîtrise de Neo4J est un véritable avantage pour le développement de logiciels ou la Data Science. Pour apprendre à utiliser cet outil, vous pouvez choisir les formations DataScientest.
Le module dédié aux bases de données de notre formation Data Engineer couvre notamment Neo4j, SQL, MongoDB et ElasticSearch. Les autres modules abordent la programmation, la Data Science, le Big Data, l’automatisation et le déploiement.
À l’issue du parcours, vous aurez toutes les compétences requises devenir Data Engineer. Vous serez capable de concevoir un pipeline de traitement de données automatisé pour répondre aux besoins d’une entreprise, mais aussi de déployer des modèles de Machine Learning sur des serveurs en production.
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