Basis Data Grafik vs. Relasional - Perbedaan Antara Basis Data

Apa perbedaan antara basis data grafik dan basis data relasional?

Baik basis data grafik maupun basi data relasional menyimpan item data terkait dengan hubungan, tetapi, keduanya merepresentasikan hubungan data dengan sangat berbeda. Basis data relasional menyimpan data dalam format tabel dengan baris dan kolom. Semua data juga disimpan dalam tabel, dan hubungan antara data disimpan sebagai referensi yang direpresentasikan kembali ke tabel asli (alias kunci asing). Pada saat berjalan, basis data relasional menggunakan pernyataan JOIN untuk secara eksplisit menyelesaikan referensi-referensi ini. Meskipun sebagian besar basis data relasional dapat melakukannya secara efisien pada skala tertentu, operasi ini menjadi tidak efisien saat sejumlah besar atau jumlah yang tidak diketahui dari referensi ini perlu diproses, seperti ketika Anda ingin menemukan hubungan melalui jumlah koneksi yang tidak diketahui, seperti mencari tahu bagaimana dua orang saling terkait dalam jaringan sosial.

Sebaliknya, basis data grafik menyimpan data sebagai jaringan entitas dan hubungan. Basis data grafik secara eksplisit menyimpan data entitas dan hubungan, alih-alih menyimpan data sebagai referensi. Pada saat berjalan, basis data grafik memanfaatkan teori grafik matematika untuk secara efisien melakukan operasi pada entitas dan hubungan. Karena hubungan antara entitas secara eksplisit disimpan alih-alih dihitung, basis data grafik lebih efisien dalam kueri dan manajemen memori untuk kasus penggunaan dengan interkoneksi data kompleks, sehingga dapat meningkatkan performa aplikasi secara signifikan.

Baca mengenai basis data relasional »
Baca tentang basis data grafik

Model data: basis data grafik vs. basis data relasional

Baik basis data grafik maupun relasional menyimpan informasi dan merepresentasikan hubungan di antara data. Namun, model relasional memprioritaskan entitas data sementara model grafik memprioritaskan hubungan di antara entitas.

Model basis data relasional

Basis data relasional menggunakan tabel data yang mengatur informasi ke dalam baris dan kolom. Kolom menyimpan atribut tertentu dari entitas data, sementara baris merepresentasikan catatan data individual.

Skema tetap basis data relasional mengharuskan Anda menguraikan hubungan antara tabel di muka dengan kunci primer dan asing.

Contoh

Pertimbangkan aplikasi media sosial dengan profil pelanggan yang dapat berteman satu sama lain. Model umum membutuhkan dua tabel untuk memodelkan data.
Tabel pelanggan dapat terlihat seperti ini:

ID	Nama	Lokasi
C1	Alejandro	Amerika Serikat
C2	Ana	Amerika Serikat
C3	Kwaku	Amerika Serikat
C4	Pat	Amerika Serikat

Tabel teman dapat terlihat seperti ini:

ID Pelanggan	ID Teman
C1	C2
C1	C3
C2	C4
C2	C1
C3	C1
C3	C4

Pada waktu kueri, jika Anda ingin menjawab pertanyaan seperti "Siapa saja nama teman Alejandro?" mesin basis data akan terlebih dahulu menemukan baris di tabel Pelanggan untuk Alejandro.

ID	Nama	Lokasi
C1	Alejandro	Amerika Serikat

Selanjutnya, mesin akan membuat penyatuan semua baris di tabel teman untuk Alejandro menggunakan ID-nya

ID	Nama	Lokasi	ID Pelanggan	ID Teman
C1	Alejandro	Amerika Serikat	C1	C2
C1	Alejandro	Amerika Serikat	C1	C3

Sekarang, untuk setiap baris, mesin akan membuat penggabungan kembali ke tabel Pelanggan untuk setiap ID Teman

ID	Nama	Lokasi	ID Pelanggan	ID Teman	ID	Nama	Lokasi
C1	Alejandro	Amerika Serikat	C1	C2	C2	Ana	Amerika Serikat
C1	Alejandro	Amerika Serikat	C1	C3	C3	Kwaku	Amerika Serikat

Terakhir, mesin mengembalikan nama dari teman-temannya.

Nama

Ana

Kwaku

Seperti yang dapat kita lihat, saat menggunakan koneksi dalam data relasional, kita akhirnya membangun struktur data besar untuk merepresentasikan informasi yang ingin kita ambil. Meskipun basis data relasional memiliki optimisasi untuk meminimalkan dampak dari struktur-struktur ini, saat jumlah penggabungan makin besar, jumlah data yang diperlukan meningkat secara signifikan, sehingga mengurangi performa dan meningkatkan penggunaan memori.

Model basis data grafik

Di sisi lain, basis data grafik menggunakan struktur grafik dengan atribut, hubungan, dan objek untuk merepresentasikan data. Simpul adalah objek, edge menunjukkan hubungan antara simpul tersebut, dan properti menggambarkan atribut simpul dan edge. Struktur dinamis ini membuat basis data grafik berguna untuk representasi data yang terhubung. Struktur ini menawarkan lebih banyak fleksibilitas mengenai hubungan dan tipe data.

Contoh

Dengan menggunakan contoh data jaringan sosial yang sama seperti di atas, basis data grafik kita akan menyimpan data menggunakan 3 simpul, dengan masing-masingnya memiliki 4 properti, dan 2 edge.

Sekarang, mari kita lihat cara basis data grafik memproses kueri "Siapa saja nama teman Alejandro?" .

Pertama, kita mencari simpul Pelanggan yang merepresentasikan Alejandro (disorot di bawah).

Selanjutnya, kita akan melintasi, atau bergerak melintasi edge teman kita. Melintasi dalam basis data grafik mirip dengan menjalankan JOIN dalam basis data relasional, kecuali jika secara eksplisit diminta, maka informasi dari kueri sebelumnya tidak dipertahankan. Dalam contoh kami di bawah ini, hanya dua edge teman yang disimpan dalam memori.

Ketiga, kita melanjutkan traversal ke simpul yang berdekatan.

Terakhir, mesin mengembalikan nama dari teman-temannya.

Nama

Ana

Kwaku

Seperti yang dapat kita lihat, kedua mesin mampu mengembalikan informasi yang sama, tetapi ketika melintasi banyak koneksi, penyimpanan eksplisit hubungan dalam basis data grafik memungkinkannya memproses permintaan ini dengan lebih efisien. Meskipun manfaat ini tidak signifikan untuk kueri sederhana, seperti yang ditunjukkan di sini, optimisasi ini, bersama dengan struktur bahasa kueri grafik, dapat secara signifikan mengurangi kompleksitas dan penggunaan memori untuk memproses kueri yang memerlukan banyak, atau jumlah yang tidak diketahui, traversal hubungan ini.

Perbedaan utama: basis data grafik vs. basis data relasional

Di balik model datanya yang berbeda, basis data grafik dan relasional memiliki banyak perbedaan sehingga memiliki fungsi dan utilitas yang berbeda.

Mengueri

Basis data grafik menggunakan bahasa kueri kustom yang dioptimalkan untuk menemukan dan mengambil data yang terhubung dengan cepat. Bahasa-bahasa ini, seperti TinkerPop Gremlin, openCypher, dan SPARQL, dibangun secara khusus untuk menyederhanakan penulisan kueri yang memanfaatkan interkoneksi data kompleks, seperti yang diperlukan untuk operasi seperti akses data rekursif, penemuan jalur, dan algoritma grafik.

Sebaliknya, basis data relasional menggunakan SQL untuk mengambil dan memanipulasi data. Dengan SQL, pengguna dapat melakukan berbagai jenis kueri, seperti SELECT, INSERT, UPDATE, dan DELETE pada tabel. Basis data relasional unggul dalam menangani data terstruktur dengan hubungan yang terdefinisi dengan baik di antara tabel. Basis data relasional ini sangat efektif untuk melakukan pemfilteran, agregasi, dan penggabungan yang kompleks di beberapa tabel.

Performa

Basis data grafik menyimpan objek dan hubungan sebagai data, serta menggunakan indeks untuk secara efisien melintasi antara entitas yang terkait. Karena basis data grafik menyimpan hubungan sebagai data, basis data dapat dengan cepat menavigasi antara entitas tanpa perlu menghitung koneksi ini secara dinamis. Koneksi langsung antara simpul memungkinkan akses langsung, sehingga Anda dapat dengan cepat mengueri dan melacak hubungan. Fitur-fitur ini membuat basis data grafik menjadi sangat efisien.

Sebagai alternatif, basis data relasional menggunakan pencarian indeks dan penggabungan yang dihitung secara dinamis untuk mengidentifikasi hubungan antara entitas. Anda dapat menggabungkan beberapa tabel, tetapi hal ini sangat menyita waktu karena sistem harus memindai indeks yang lebih besar di lebih banyak data. Karena hal ini, basis data relasional tidak menawarkan performa yang sama dengan basis data grafik untuk kasus penggunaan yang memerlukan koneksi berjumlah besar untuk mengambil data yang diperlukan.

Kemudahan penggunaan

Basis data grafik berpusat pada hubungan sehingga dapat digunakan dengan mudah saat Anda menggunakan data yang terhubung. Basis data ini unggul dalam kueri multi-hop, tempat Anda melintasi jalur dengan banyak hubungan. Anda juga dapat menggunakan bahasa kueri grafik seperti SPARQL, Gremlin, atau openCypher untuk mengekspresikan kueri yang mengeksplorasi data yang saling terhubung dengan sintaksis yang sederhana dan sesuai untuk grafik.

Basis data relasional menggunakan SQL, yang dapat terasa tidak wajar saat Anda mengelola kueri multi-hop. Jika kueri memiliki beberapa gabungan dan menjangkau lebih dari satu subkueri yang di-nesting, SQL menjadi sulit untuk ditulis. Jika Anda tidak berhati-hati, hal ini dapat dengan mudah diterjemahkan ke dalam kueri besar yang sulit dibaca dan dikelola.

Oleh karenanya, basis data relasional sudah matang dan populer dalam berbagai kasus penggunaan. Terdapat beberapa alat dan sumber daya serta dukungan komunitas yang dapat diakses untuk mengoptimalkan sistem Anda.

Waktu penggunaan: basis data grafik vs. basis data relasional

Basis data grafik dan relasional memiliki banyak kasus penggunaan yang efektif. Karena kedua basis data ini memiliki model data yang berbeda dan beberapa perbedaan inti, keduanya memiliki keunggulan di bidang yang berbeda.

Basis data grafik

Basis data grafik menyediakan skema fleksibel yang memungkinkan perubahan dan adaptasi dinamis terhadap data. Fokus pada hubungan data membuatnya berguna dalam analisis, pencarian semantik, atau mesin rekomendasi. Basis data grafik adalah pilihan yang lebih baik dalam skenario ini:

Anda bekerja dengan data yang memiliki hubungan kompleks, seperti dalam jaringan sosial, deteksi fraud, grafik pengetahuan, grafik keamanan, atau mesin rekomendasi yang dipersonalisasi
Anda memerlukan skema yang berkembang karena Anda dapat memodifikasi edge, simpul, dan properti tanpa mengganggu struktur basis data lainnya
Anda bekerja dengan data yang saling terhubung dan perlu melakukan lebih dari sekali, atau berkali-kali, hop antara hubungan (seperti kueri teman dari teman)

Basis data grafik fleksibel, terukur, dinamis, dan sangat baik dalam menunjukkan hubungan di antara data.

Basis data relasional

Basis data relasional menawarkan skema terstruktur dengan dukungan besar untuk integritas data. Basis data relasional adalah pilihan yang lebih baik dalam skenario ini:

Anda membutuhkan kepatuhan ACID dan tingkat integritas dan konsistensi data yang tinggi, seperti dalam transaksi finansial
Anda bekerja dengan data yang sangat terstruktur yang cocok dengan model data tabel, seperti dalam manajemen sumber daya perusahaan
Data Anda memiliki hubungan terbatas

Ringkasan perbedaan: basis data relasional vs. basis data grafik

	Database Relasional	Database Grafik
Model	Tabel dengan baris dan kolom.	Simpul-simpul yang saling terhubung dengan data yang direpresentasikan sebagai simpul dan edge
Pengoperasian	Operasi SQL, seperti operasi buat, baca, perbarui dan hapus (CRUD).	Operasi-operasi termasuk CRUD dan operasi traversal grafik
Performa	Basis data relasional menghadapi kueri yang kompleks saat melintasi hubungan yang dapat memperlambat performa.	Basis data grafik unggul dalam merepresentasikan dan mengueri hubungan antara data yang terhubung.
Mudah Digunakan	Basis data relasional bekerja dengan baik dengan set data besar dan data terstruktur. Basis data relasional kesulitan saat menangani kueri multi-hop.	Basis data grafik mudah digunakan saat menangani data yang berpusat pada hubungan. Menggunakan bahasa kueri grafik, Anda dapat dengan cepat mengueri beberapa data hop.

Bagaimana AWS dapat membantu kebutuhan basis data relasional dan grafik Anda?

Amazon Web Services (AWS) memiliki solusi untuk kasus penggunaan basis data relasional dan grafik.

Database Relasional

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) adalah layanan terkelola yang memudahkan dalam pengaturan, pengoperasian, dan penskalaan basis data relasional di cloud. Layanan ini menyediakan kapasitas yang hemat biaya dan dapat diubah ukurannya, sekaligus mengelola tugas-tugas administrasi basis data yang memakan waktu. Amazon RDS mendukung beberapa mesin basis data, seperti ini:

Amazon Aurora adalah layanan basis data relasional modern yang menawarkan performa dan ketersediaan tinggi dalam skala besar, dengan edisi yang sepenuhnya sumber terbuka serta kompatibel dengan MySQL dan PostgreSQL. Amazon Aurora juga merupakan layanan terkelola penuh yang mengotomatiskan tugas-tugas administrasi yang memakan banyak waktu seperti penyediaan perangkat keras, penyiapan basis data, patching, dan pencadangan sekaligus menyediakan keamanan, ketersediaan, dan keandalan basis data komersial dengan biaya hanya sepersepuluhnya.

Database Grafik

Amazon Neptune merupakan mesin basis data grafik yang dibangun secara khusus dan beperforma tinggi. Amazon Neptune dioptimalkan untuk menyimpan miliaran hubungan dan mengueri grafik dengan latensi milidetik.
Neptune mendukung model grafik populer, yaitu grafik properti dan Kerangka Deskripsi Sumber Daya (RDF) W3C. Ini juga mendukung bahasa kueri, seperti Gremlin dan SPARQL sehingga Anda dapat membangun kueri yang menavigasi set data yang sangat terhubung.
Neptune menawarkan beberapa fitur:

Amazon Neptune selalu tersedia dengan replikasi baca, pemulihan titik waktu, pencadangan berkelanjutan, dan replikasi di seluruh Zona Ketersediaan.
Neptune aman, dengan dukungan untuk enkripsi pada saat tidak aktif.
Neptune terkelola penuh. Anda tidak perlu lagi khawatir tentang tugas manajemen basis data, seperti penyediaan perangkat keras, patching perangkat lunak, pengaturan, konfigurasi, atau pencadangan.

Mulai grafis dan basis data relasional di AWS dengan membuat akun sekarang juga.

Apa Perbedaan antara Basis Data Grafik dan Basis Data Relasional?

Apa perbedaan antara basis data grafik dan basis data relasional?