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Bancos de Dados de Grafos Jaudete Daltio MC536 1

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Bancos de Dados de

Grafos

Jaudete Daltio

MC536

1

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Motivações para novos SGBDs▪ Volume de dados crescent

▪ Distribuídos, heterogêneos e interligados

▪ Questões sobre armazenamento e processamento descentralizado, desempenhoe semântica

2

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Tendência (1): volume

3https://pt.slideshare.net/sfamilian/working-with-big-data-jan-2016-part-1/6-CONTEXT_WHATS_BIG_DATAHOW_BIG

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Tendência (1): volume

4https://pt.slideshare.net/sfamilian/working-with-big-data-jan-2016-part-1/6-CONTEXT_WHATS_BIG_DATAHOW_BIG

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Tendência (2): conectividade

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Tendência (3): heterogeneidade

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Tendência (4): arquiteturas

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NOSQL

8

No to SQL Never SQL

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NOT ONLY SQL

Reconhecer que para alguns problemaspodem existir soluções de persistência

customizadas com melhor desempenhoOU mais amigaveis

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NOSQL “SGBDs”• Não possuem todas as propriedades de um

SGBD relacional (p ex, consistência)

• Noção de esquema é fuzzy

• Em um mesmo BD, duas instancias de umamesma entidade podem ter atributos diferentes

• Diferentes modelos de dados

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Modelo de Dados (Codd, 1980)

• Coleção de elementos para representar dados e expressar detalhes semânticos

• Componentes

• Tipos de estruturas de dados

• Restrições de integridade para definir estados consistentes do banco de dados

• Operadores para recuperar dados

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Categorias: Modelos de Dados

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NOSQL Databases

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Tamanho X Complexidade

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Lápide

▪ER

▪Modelagem

▪Mapeamento

▪Especificação

▪Normalização

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Bancos de Dados

de Grafos

16

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O que é um BD grafos ?

• BD NOSQL

• Utiliza modelos de dados baseados em grafos

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Um grafo é

• um conjunto V de vértices(vértice = nó)

• um conjunto E de arestas: pares ordenados v e w ∈ V(aresta = arco)

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Por que grafos ?

▪ Vários cenários e problemas do mundo real podem ser mapeados como grafos

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Tráfego

Fonte: slides Neo4j GraphDays, 2016

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Hotéis

Fonte: slides Neo4j GraphDays, 2016

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Relacionamentos

Fonte: slides Neo4j GraphDays, 2016

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Twitter (Influência)

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Cadeia AlimentarFishBase

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Proteínas da Levedura

Yeast proteins: Sergei Maslov and Kim Sneppen,Specificity and stability in topology of protein networks,Science 296, 910-913 (2002).

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Rede hidrográfica Brasil – 620K nós

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Modelo de Dados (Codd, 1980)

• Coleção de elementos para representar dados e expressar detalhes semânticos

• Componentes

• Tipos de estruturas de dados

• Restrições de integridade para definir estados consistentes do banco de dados

• Operadores para recuperar dados

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Estrutura de Dados

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● Variações sob a definição básica

● Aumentar expressividade

● Representar cenários específicos de forma menos ambígua

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Grafo RDF

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Hipergrafo

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Grafo de Propriedades

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Modelo de Dados (Codd, 1980)

• Coleção de elementos para representar dados e expressar detalhes semânticos

• Componentes

• Tipos de estruturas de dados

• Restrições de integridade para definir

estados consistentes do banco de

dados

• Operadores para recuperar dados33

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DB Grafos http://db-engines.com/en/ranking/graph+dbms

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342 sistemas

30 de grafos

Neo4J – 22

Giraph - 124

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DB Grafos http://db-engines.com/en/ranking/graph+dbms

35

MULTI?

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DB Grafos

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http://db-engines.com/en/ranking/graph+dbms

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Neo4j

• Grafo rotulado de propriedades tipadas

• Arestas possuem tipos

• É possível mais de uma aresta, de tipos diferentes, entre dois vértices

• Vértices podem possuir rótulos

• É possível múltiplos rótulos em um mesmo vértice

Fonte: slides Michael Hunger, Relational to Graph, 2015

37

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Em 2015

38

Fonte: slides Michael Hunger, Relational to Graph, 2015

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Empresas que adotam

39

Fonte: slides Michael Hunger, Relational to Graph, 2015

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Como adotam

40

Fonte: slides Michael Hunger, Relational to Graph, 2015

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Estudos de Caso (Neo4j)

Fonte: slides Neo4j GraphDays, 2016

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Estudos de Caso - Recomendação

Fonte: slides Neo4j GraphDays, 2016

42

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Fonte: slides Neo4j GraphDays, 2016

43

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Estudos de Caso - Buscas

Fonte: slides Neo4j GraphDays, 2016

44

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Conceitos basicos – modelo de

dados do Neo4j

45

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Grafo de Propriedades

Fonte: slides Michael Hunger Graph Database Introduction, 2014

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Rótulos (Labels)

47

Fonte: slides Michael Hunger Graph Database Introduction, 2014

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Atributos

48

Fonte: slides Michael Hunger Graph Database Introduction, 2014

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Arestas

49

Fonte: slides Michael Hunger Graph Database Introduction, 2014

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Tipos de Arestas

50

Fonte: slides Michael Hunger Graph Database Introduction, 2014

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Mapeamento dos Relacionamentos

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Mapeamento dos Relacionamentos

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Cypher

• Declarativo

• Busca Padrões

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Consultas em Grafos – “Percurso”Em Neo4j - Cypher

54

1. Ache nó inicial

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Consultas em Grafos – “Percurso”

55

2. Percorra o

grafo

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ExemploQuem se reporta a quem ?

Fonte: slides Michael Hunger, Relational to Graph, 2015

56

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Consulta

57

Fonte: slides Michael Hunger, Relational to Graph, 2015

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Consulta

58

Fonte: slides Michael Hunger, Relational to Graph, 2015

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Quem se reporta a quem ?

59

Fonte: slides Michael Hunger, Relational to Graph, 2015

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Quem se reporta a quem ?

60

Fonte: slides Michael Hunger, Relational to Graph, 2015

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Pessoas a quem o Robert se reporta

61

Fonte: slides Michael Hunger, Relational to Graph, 2015

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Quem é o chefe ?

62

Fonte: slides Michael Hunger, Relational to Graph, 2015

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Estrutura de uma Consulta

63

Fonte: slides Michael Hunger Graph Database Introduction, 2014

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MATCH - Padrão

64

Fonte: slides Michael Hunger Graph Database Introduction, 2014

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WHERE – Seleção (Filtro)

65

Fonte: slides Michael Hunger Graph Database Introduction, 2014

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RETURN - Projeção

66

Fonte: slides Michael Hunger Graph Database Introduction, 2014

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ORDER BY

67

Fonte: slides Michael Hunger Graph Database Introduction, 2014

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WITH + WHERE = HAVING (SQL)

68

Fonte: slides Michael Hunger Graph Database Introduction, 2014

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Collections

69

Fonte: slides Michael Hunger Graph Database Introduction, 2014

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FOREACH | CREATE | MERGE

70

Fonte: slides Michael Hunger Graph Database Introduction, 2014

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Prática – Neo4j

• www.ic.unicamp.br/~cmbm/MC536/

• > neo4j console

• //localhost:7474

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Em resumo ...

● Novas tendências e demandas levaram a emergir novas frentes em BD

● NOSQL● Vários modelos de dados - requisitos

específicos● BD Grafos: grafos como modelo de dados● Neo4j

○ Grafo de Propriedades - tipado e rotulado○ Linguagem de consulta Cypher

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Dúvidas ?

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