Panoramica di Spanner Graph

Spanner Graph combina funzionalità di database di grafo appositamente progettate con Spanner, che offre scalabilità, disponibilità e coerenza leader del settore.

Spanner Graph supporta un'interfaccia di query sul grafo compatibile con gli standard ISO GQL (Graph Query Language). Spanner Graph supporta l'interoperabilità tra i modelli relazionali e di grafo e combina le funzionalità SQL consolidate con l'espressività della corrispondenza dei pattern di grafo di GQL.

Puoi mappare le tabelle ai grafici utilizzando lo schema dichiarativo senza migrazione dei dati, che porta i grafici ai set di dati tabulari. Puoi anche eseguire il late binding delle scelte del modello di dati per query, il che semplifica la scelta dello strumento giusto per i tuoi flussi di lavoro.

Per iniziare a utilizzare Spanner Graph, consulta Configura ed esegui query su Spanner Graph e il codelab di Spanner Graph.

Vantaggi dei database a grafo

I grafici forniscono un meccanismo naturale per rappresentare le relazioni nei dati. Esempi di casi d'uso per i database a grafo includono il rilevamento delle frodi, i consigli, il rilevamento delle community, il knowledge graph, il customer 360, la catalogazione dei dati e il monitoraggio della filiera.

Tradizionalmente, questo tipo di dati di grafo viene rappresentato come tabelle in un database relazionale, con applicazioni che utilizzano più join per attraversare il grafo. L'espressione della logica di attraversamento del grafo in SQL genera query complesse difficili da scrivere, gestire e eseguire il debug.

L'interfaccia del grafo in Spanner Graph ti consente di esplorare le relazioni e identificare i pattern nel grafo in modo intuitivo. Inoltre, Spanner Graph offre miglioramenti di query e archiviazione ottimizzati per i grafici, adatti per i carichi di lavoro di grafici analitici e transazionali online, il tutto integrato nelle funzionalità di base di Spanner.

Questo approccio rende Spanner Graph la soluzione ideale anche per le applicazioni di grafo più mission-critical. In particolare, lo sharding trasparente di Spanner può scalare in modo elastico fino a set di dati di grandi dimensioni e utilizzare l'elaborazione a parallelismo massivo senza intervento dell'utente.

Casi d'uso

Puoi utilizzare Spanner Graph per creare molti tipi di applicazioni di grafo online, tra cui:

  • Rilevamento di attività fraudolente finanziarie: analizza le relazioni complesse tra utenti, account e transazioni per identificare pattern e anomalie sospetti, come riciclaggio di denaro e connessioni insolite tra entità, che possono essere difficili da rilevare utilizzando i database relazionali.
  • Panoramica dei clienti a 360°: monitora le relazioni con i clienti, le preferenze e le cronologie di acquisto. Ottieni una comprensione olistica di ciascun cliente, attiva consigli personalizzati, campagne di marketing mirate ed esperienze di assistenza clienti migliorate.
  • Social network: acquisisci le attività e le interazioni degli utenti e utilizza la corrispondenza di pattern del grafico per i consigli di amici e la scoperta di contenuti.
  • Produzione e gestione della catena di approvvigionamento: utilizza i pattern di grafici per analisi dell'impatto, raggruppamenti dei costi e controlli della conformità efficienti modellando componenti, fornitori, ordini, disponibilità e difetti nel grafico.
  • Sanità: acquisisci relazioni, patologie, diagnosi e cure dei pazienti per facilitare l'analisi della somiglianza dei pazienti e la pianificazione del trattamento.
  • Trasporti: modella luoghi, collegamenti, distanze e costi nel gráfo, quindi utilizza le query sul gráfo per trovare il percorso ottimale.

Funzionalità chiave

Spanner Graph introduce un database unificato che integra funzionalità di grafico, relazionali, di ricerca e AI con prestazioni e scalabilità elevate per offrire quanto segue:

  • Esperienza di grafo nativa: l'interfaccia ISO GQL offre un'esperienza di grafo familiare e appositamente progettata basata su standard aperti.
  • Crea applicazioni di flusso di lavoro GraphRAG: Spanner Graph si integra con LangChain, che ti consente di realizzare il prototipo di applicazioni GraphRAG. La RAG convenzionale basa un LLM fornendo il contesto pertinente dai dati utilizzando la ricerca vettoriale. Tuttavia, non può utilizzare le relazioni implicite presenti nei dati. Per superare questa limitazione, GraphRAG costruisce un grafo dai tuoi dati per acquisire relazioni complesse. Rispetto alla RAG convenzionale, al momento del recupero GraphRAG utilizza le query sul grafo con la ricerca vettoriale per generare risposte più accurate e pertinenti. Per ulteriori informazioni, consulta Creare applicazioni basate su LLM utilizzando LangChain.
  • Modelli relazionali e grafici unificati: l'interoperabilità completa tra GQL e SQL consente di suddividere i silos di dati e di scegliere lo strumento ottimale per ogni caso d'uso, senza costi operativi per l'estrazione, la trasformazione e il caricamento (ETL).
  • Funzionalità di ricerca integrate: le funzionalità di ricerca vettoriale e a testo intero avanzate sono integrate con il grafo, consentendoti di utilizzare il significato semantico e le parole chiave nell'analisi del grafo.
  • Approfondimenti basati sull'AI: l'integrazione profonda con Vertex AI sblocca una suite di modelli di IA direttamente in Spanner Graph, aiutandoti ad accelerare i tuoi flussi di lavoro di IA.
  • Scalabilità, disponibilità e coerenza: la scalabilità, la disponibilità e la coerenza di Spanner forniscono una base solida e affidabile.

Assistenza

Se hai altre domande su Spanner Graph e sulle sue funzionalità dopo aver letto la nostra guida utente, contattaci all'indirizzo spanner-graph-feedback@google.com.

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