Descripción general de Spanner Graph

Spanner Graph combina las funciones de base de datos de grafos diseñadas a propósito con Spanner, que ofrece escalabilidad, disponibilidad y coherencia líderes en la industria.

Spanner Graph admite una interfaz de consulta de gráficos compatible con los estándares de GQL (lenguaje de consulta de gráficos) de ISO. Spanner Graph admite la interoperabilidad entre modelos relacionales y de gráficos, y combina las capacidades establecidas de SQL con la expresividad de la coincidencia de patrones de gráficos de GQL.

Puedes asignar tablas a gráficos con un esquema declarativo sin migración de datos, lo que lleva los gráficos a conjuntos de datos tabulares. También puedes vincular de forma diferida las opciones del modelo de datos por consulta, lo que facilita la elección de la herramienta adecuada para tus flujos de trabajo.

Para comenzar a usar Spanner Graph, consulta Configura y consulta Spanner Graph y el codelab de Spanner Graph.

Beneficios de las bases de datos de grafos

Los gráficos proporcionan un mecanismo natural para representar las relaciones entre los datos. Los casos de uso de ejemplo para las bases de datos de gráficos incluyen la detección de fraudes, las recomendaciones, la detección de comunidades, el gráfico de conocimiento, el conocimiento integral del cliente, la catalogación de datos y el seguimiento de linaje.

Tradicionalmente, este tipo de datos de grafos se representa como tablas en una base de datos relacional, con aplicaciones que usan varias uniones para recorrer el grafo. Expresar la lógica de recorrido de grafos en SQL genera consultas complejas que son difíciles de escribir, mantener y depurar.

La interfaz de gráfico en Spanner Graph te permite navegar por las relaciones y identificar patrones en el gráfico de forma intuitiva. Además, Spanner Graph proporciona mejoras de almacenamiento y consulta optimizadas para gráficos que se adaptan a las cargas de trabajo analíticas y transaccionales de gráficos en línea, todo integrado en las funciones principales de Spanner.

Este enfoque hace que Spanner Graph sea la solución ideal incluso para las aplicaciones de gráficos más fundamentales. En particular, el particionamiento transparente de Spanner puede escalar de forma elástica a conjuntos de datos muy grandes y usar procesamiento masivamente paralelo sin intervención del usuario.

Casos de uso

Puedes usar Spanner Graph para compilar muchos tipos de aplicaciones de Graph en línea, como las siguientes:

  • Detección de fraudes financieros: Analiza las relaciones complejas entre usuarios, cuentas y transacciones para identificar patrones y anomalías sospechosos, como el lavado de dinero y las conexiones inusuales entre entidades, que pueden ser difíciles de detectar con bases de datos relacionales.
  • Conocimiento integral del cliente: Haz un seguimiento de las relaciones, las preferencias y los historiales de compra de los clientes. Obtén una comprensión integral de cada cliente, habilita recomendaciones personalizadas, campañas de marketing segmentadas y experiencias de atención al cliente mejoradas.
  • Redes sociales: Capturan las actividades y las interacciones de los usuarios, y usan la coincidencia de patrones de grafos para las recomendaciones de amigos y el descubrimiento de contenido.
  • Administración de la cadena de suministro y la fabricación: Usa patrones de gráficos para realizar un análisis de impacto eficiente, resúmenes de costos y verificaciones de cumplimiento mediante el modelado de piezas, proveedores, pedidos, disponibilidad y defectos en el gráfico.
  • Atención médica: Captura las relaciones, las afecciones, los diagnósticos y los tratamientos de los pacientes para facilitar el análisis de similitudes y la planificación de tratamientos.
  • Transporte: Modela lugares, conexiones, distancias y costos en el gráfico y, luego, usa consultas de gráfico para encontrar la ruta óptima.

Funciones clave

Spanner Graph presenta una base de datos unificada que integra capacidades de gráficos, relacionales, de búsqueda y de IA con alto rendimiento y escalabilidad para ofrecer lo siguiente:

  • Experiencia de gráfico nativo: La interfaz de ISO GQL ofrece una experiencia de gráfico familiar y específica que se basa en estándares abiertos.
  • Compila aplicaciones de flujo de trabajo de GraphRAG: Spanner Graph se integra en LangChain, lo que te permite crear prototipos de aplicaciones de GraphRAG. La RAG convencional fundamenta un LLM proporcionando contexto relevante de tus datos a través de la búsqueda vectorial. Sin embargo, no puede usar las relaciones implícitas presentes en tus datos. Para superar esta limitación, GraphRAG construye un gráfico a partir de tus datos para capturar relaciones complejas. En comparación con la RAG convencional, en el momento de la recuperación, GraphRAG usa las consultas de gráfico con la búsqueda vectorial para generar respuestas más precisas y relevantes. Para obtener más información, consulta Cómo compilar aplicaciones con tecnología de LLM a través de LangChain.
  • Unificación de gráficos y relaciones: La interoperabilidad completa entre GQL y SQL desglosa los silos de datos y te permite elegir la herramienta óptima para cada caso de uso, sin ninguna sobrecarga operativa para extraer, transformar y cargar (ETL).
  • Funciones de búsqueda integradas: Las capacidades de búsqueda de vectores y de texto completo enriquecidos están integradas en el gráfico, lo que te permite usar el significado semántico y las palabras clave en el análisis de gráficos.
  • Estadísticas potenciadas por IA: La integración profunda con Vertex AI desbloquea un paquete 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 establecidas de Spanner proporcionan una base sólida en la que puedes confiar.

Obtenga asistencia

Si tienes más preguntas sobre Spanner Graph y sus funciones después de leer nuestra guía del usuario, comunícate con nosotros a spanner-graph-feedback@google.com.

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