Información general sobre Spanner Graph

Spanner Graph combina las funciones de base de datos de grafos con la escalabilidad, la disponibilidad y la coherencia de Spanner. Spanner Graph admite una interfaz de consulta de gráficos compatible con el lenguaje de consultas de gráficos ISO (GQL) y permite la interoperabilidad entre modelos relacionales y de gráficos.

Spanner Graph te permite asignar tablas a gráficos de propiedades mediante un esquema declarativo sin migrar datos, lo que te permite usar gráficos en conjuntos de datos tabulares. También puedes enlazar tardíamente las opciones del modelo de datos por consulta, lo que te ayuda a elegir la herramienta adecuada para tus flujos de trabajo.

Para empezar a usar Spanner Graph, consulta los artículos Configurar y consultar Spanner Graph y el codelab de Spanner Graph.

Ventajas de las bases de datos de grafos de Spanner

Los gráficos proporcionan un mecanismo natural para representar las relaciones entre los datos. Algunos ejemplos de casos prácticos de bases de datos de grafos son la detección de fraudes, las recomendaciones, la ciberseguridad, la detección de comunidades, los grafos de conocimiento, la vista de 360° de los clientes, la catalogación de datos y el seguimiento del linaje.

Tradicionalmente, las aplicaciones representan este tipo de datos de gráficos como tablas en una base de datos relacional, usando varias uniones para recorrer el gráfico. Expresar la lógica de recorrido de grafos en SQL crea consultas complejas que son difíciles de escribir, mantener y depurar.

La interfaz de gráficos de Spanner Graph te permite desplazarte por las relaciones e identificar patrones en el gráfico de forma intuitiva. Además, Spanner Graph ofrece almacenamiento optimizado para gráficos y mejoras en las consultas adecuadas para cargas de trabajo de gráficos analíticas y transaccionales online, todo ello integrado en las funciones principales de Spanner.

Gracias a este enfoque, Spanner Graph es la solución ideal incluso para aplicaciones de grafos esenciales. En concreto, el particionamiento transparente de Spanner se adapta de forma elástica a conjuntos de datos muy grandes. Utiliza el procesamiento en paralelo masivo sin intervención del usuario.

Casos prácticos de Spanner Graph

Puedes usar Spanner Graph para crear muchos tipos de aplicaciones de grafos online, entre los que se incluyen los siguientes:

  • Detectar fraudes financieros: analiza las relaciones complejas entre usuarios, cuentas y transacciones para identificar patrones y anomalías sospechosos, como el blanqueo de dinero y las conexiones inusuales entre entidades, que pueden ser difíciles de detectar con bases de datos relacionales.

  • Monitorizar las relaciones con los clientes: monitoriza las relaciones con los clientes, sus preferencias y su historial de compras. Obtén una visión integral de cada cliente, ofrece recomendaciones personalizadas, lanza campañas de marketing segmentadas y mejora las experiencias de servicio de atención al cliente.

  • Registrar redes sociales: registra las actividades e interacciones de los usuarios y usa la coincidencia de patrones de gráficos para ofrecer recomendaciones de amigos y descubrir contenido.

  • Gestionar las cadenas de suministro y de fabricación: modeliza piezas, proveedores, pedidos, disponibilidad y defectos en el grafo para analizar el impacto, acumular costes y comprobar el cumplimiento.

  • Analizar datos sanitarios: registra las relaciones, las afecciones, los diagnósticos y los tratamientos de los pacientes para facilitar el análisis de similitudes y la planificación de tratamientos.

  • Gestionar cadenas de suministro: dado un plan de rutas de envío, evalúa los segmentos de la ruta para identificar infracciones de las reglas de los segmentos.

Funciones clave

Spanner Graph es una base de datos multimedelo que integra funciones de gráficos, relacionales, de búsqueda y de IA. Ofrece un alto rendimiento y escalabilidad, y proporciona lo siguiente:

  • Experiencia nativa de gráficos: la interfaz ISO GQL ofrece una experiencia de gráficos familiar y diseñada específicamente que se basa en estándares abiertos.

  • Crea aplicaciones de flujo de trabajo de GraphRAG: Spanner Graph se integra con LangChain para ayudarte a crear aplicaciones de GraphRAG. Aunque la generación aumentada por recuperación (RAG) convencional usa la búsqueda vectorial para proporcionar contexto a un modelo de lenguaje extenso (LLM), no puede usar las relaciones implícitas de tus datos. GraphRAG supera esta limitación creando un gráfico a partir de tus datos para captar estas relaciones complejas. Después, combina la búsqueda de gráficos (para obtener contexto basado en relaciones) con la búsqueda vectorial (para obtener similitud semántica), lo que genera respuestas más precisas, relevantes y completas que si se utilizara cada método por separado. Para obtener más información, consulta Desarrollar aplicaciones basadas en LLM con LangChain. Para saber cómo puedes usar Spanner Graph con Vertex AI para crear una infraestructura para una aplicación de IA generativa compatible con GraphRAG, consulta Infraestructura de GraphRAG para IA generativa con Vertex AI y Spanner Graph.

  • Relacional y de grafos unificado: la interoperabilidad total entre GQL y SQL elimina los silos de datos. De esta forma, puedes elegir la herramienta óptima para cada caso práctico sin que tengas que extraer, transformar y cargar datos (ETL).

  • Funciones de búsqueda integradas: las funciones de búsqueda vectorial y en todo el texto se integran con los gráficos, lo que te permite usar el significado semántico y las palabras clave en el análisis de gráficos.

  • Estadísticas basadas en IA: la integración profunda con Vertex AI te permite acceder a un conjunto de modelos de IA directamente en Spanner Graph, lo que te ayuda a acelerar tus flujos de trabajo de IA.

  • Escalabilidad, disponibilidad y coherencia: la escalabilidad, la disponibilidad y la coherencia de Spanner proporcionan una base sólida.

Obtener asistencia

Si tienes más preguntas sobre Spanner Graph y sus funciones después de leer esta guía del usuario, envía un correo a spanner-graph-feedback@google.com.

Siguientes pasos