Une base de données graphe stocke les données sous forme de nœuds et de relations. Les nœuds représentent des entités telles que des personnes, des produits ou des comptes, et les relations (également appelées arêtes) décrivent la façon dont ils sont connectés. Les requêtes suivent ces connexions directement, de sorte que les questions portant sur les liens entre les éléments restent rapides là où les jointures relationnelles équivalentes deviendraient lentes et difficiles à écrire.
Comment une base de données graphe stocke-t-elle les données ?
Chaque nœud porte des propriétés, par exemple un client avec un nom et un pays. Chaque relation possède un type et une direction, comme « acheté » ou « rattaché à », et peut également porter des propriétés. La base de données stocke les relations en tant que données de premier ordre, de sorte que les parcourir ne nécessite pas de rechercher dans une table des clés correspondantes.
En quoi diffère-t-elle d'une base de données relationnelle ?
Une base de données relationnelle stocke des lignes dans des tables et les relie par des clés et des jointures. Une base de données graphe stocke les connexions elles-mêmes.
| Base de données relationnelle | Base de données graphe | |
|---|---|---|
| Structure de base | Tables et lignes | Nœuds et relations |
| Points forts | Enregistrements structurés, reporting, transactions | Données connectées, requêtes de chemins et de motifs |
| Liaison des données | Jointures sur des clés | Relations directes |
| Style de requête | SQL | Langages graphes tels que Cypher ou Gremlin |
| Schéma | Fixe, les modifications nécessitent des migrations | Flexible |
| Problèmes de performance typiques | Jointures à plusieurs niveaux | Agrégations larges sur l'ensemble des enregistrements |
Dans quels cas une base de données graphe est-elle pertinente
Optez pour ce type de base de données lorsque vos questions portent sur des relations et des chemins : qui est connecté à qui, qu'est-ce qui se trouve à trois niveaux de distance, quels comptes partagent un même appareil. Les cas d'usage courants sont la détection de fraude, les recommandations, la modélisation de réseaux et des accès, les chaînes d'approvisionnement et les graphes de connaissances. Si une requête nécessite cinq ou six jointures et ralentit à chaque ajout, les données ont probablement une structure graphe.
Quand faut-il conserver une base de données relationnelle
Pour la plupart des produits, restez avec le relationnel. Les commandes, les factures, les utilisateurs et les stocks s'adaptent bien aux tables, et les outils SQL, les fonctionnalités de reporting ainsi que l'expérience des ingénieurs sont bien plus répandus. Ajouter une base de données graphe introduit un système supplémentaire à exploiter, à sécuriser et à maintenir synchronisé. De nombreuses bases de données relationnelles gèrent désormais les requêtes récursives de manière suffisamment efficace pour des besoins relationnels modestes ; testez donc cette option en premier.
Quel est le lien entre les graphes et la récupération par IA
Une base de données vectorielle trouve des textes similaires en termes de sens, ce qui constitue la base du RAG. Un graphe ajoute des relations explicites entre les entités de vos documents. Leur combinaison permet à un système de répondre à des questions couvrant plusieurs documents, comme la façon dont deux projets sont liés par un fournisseur commun. Ce modèle est souvent appelé GraphRAG. Sa mise en place et sa maintenance demandent un effort supplémentaire, aussi est-il rentable lorsque les questions relationnelles sont fréquentes dans votre cas d'usage.
Quels sont les cas d'usage courants des graphes
Les équipes antifraude relient les comptes qui partagent un numéro de téléphone, un appareil ou une adresse, et recherchent des réseaux qu'un contrôle ligne par ligne ne détecterait pas. Les systèmes de recommandation suivent des chemins du type « les personnes ayant acheté ceci ont également consulté cela ». Les systèmes de gestion des identités et des accès modélisent qui peut accéder à quoi via des groupes et des rôles. Les graphes de connaissance relient des entités extraites de documents afin de permettre de répondre à des questions transversales.
Ce que cela implique pour votre équipe d'ingénierie
Le choix de la base de données conditionne le recrutement et la maintenance pendant des années. Une équipe qui opte pour une base de données graphe a besoin d'une personne ayant modélisé des relations en production, écrit le langage de requête et planifié les sauvegardes et la montée en charge. Demandez aux candidats d'expliquer pourquoi ils n'utiliseraient pas une base de données graphe pour un problème donné, car la retenue est un meilleur signe d'expérience que l'enthousiasme.
Dans notre processus de sélection, les candidats travaillent dans une base de code réelle lors de deux sessions de soixante minutes, l'une sans outils IA et l'autre avec leurs propres agents. Si vous avez besoin de compétences en modélisation de données dans votre équipe, consultez notre offre data engineers, à partir de €5 600 par mois pour un ingénieur à temps plein.
Réponses courtes
Une base de données graphe est-elle plus rapide qu'une base de données relationnelle ?
Pour les requêtes qui suivent de nombreuses relations, généralement oui. Pour les agrégations sur l'ensemble des enregistrements ou les recherches simples, une base de données relationnelle est souvent aussi rapide, voire plus rapide.
Qu'est-ce que Cypher ?
Cypher est un langage de requête pour bases de données graphes qui décrit des modèles de nœuds et de relations sous une forme lisible.
Puis-je utiliser une base de données graphe avec un LLM ?
Oui. Les équipes utilisent les graphes pour fournir aux modèles des relations structurées en complément de la recherche vectorielle, un modèle connu sous le nom de GraphRAG.
Ai-je besoin d'une base de données graphe pour ma startup ?
Probablement pas au départ. Une base de données relationnelle couvre la plupart des produits, et vous pourrez ajouter un graphe ultérieurement si les requêtes relationnelles deviennent centrales.
