Estructuras de Datos en Grafos para Redes Sociales

Clase 12 de 17 • Curso de Base de Datos NoSQL

Resumen

Las redes sociales manejan datos complejos mediante estructuras avanzadas como grafos. LinkedIn y Facebook utilizan sistemas especializados (Expresso y Tau) para gestionar publicaciones, comentarios y reacciones interconectadas, algo que sería costoso con bases de datos SQL tradicionales. Exploraremos cómo funcionan estas estructuras y sus ventajas.

¿Cómo se representan los grafos en redes sociales?

Los grafos se representan con nodos y aristas:

Nodos: Representan entidades (p. ej., personas) con propiedades (nombre, correo, edad).
Aristas: Conexiones entre nodos, que representan las relaciones de manera natural y eficiente.

¿Cuáles son las ventajas de los grafos frente a las bases de datos SQL?

Eficiencia: Los nodos tienen conexiones inherentes, evitando las costosas llaves foráneas y consultas complejas de SQL.
Escalabilidad: La estructura de grafos permite escalar fácilmente con el crecimiento de datos y conexiones.

¿Cómo se implementan y consultan las estructuras de grafos?

Implementación: Sistemas como Expresso y Tau están diseñados para manejar grandes volúmenes de datos interconectados.
Consultas: Las consultas en grafos son más rápidas y naturales, facilitando la obtención de datos relacionados sin la complejidad de SQL.

Juliana Castillo Araujo

Team Platzi•

hay otra representacion para grafos?

GERMAN GARCIA

student•

Adan Figueroa

teacher•

Gran pregunta Juliana, Si existen algunas otras formas, por ejemplo: como matriz adyacente, como un array que se conoce como edge list, incluso los árboles(estructura de datos) es una representación de nodos conectados sin embargo de forma jerárquica

Mario Alexander Vargas Celis

student•

Las bases de datos de grafos son una alternativa a las bases de datos relacionales y NoSQL, diseñadas para modelar y gestionar datos altamente conectados. Se basan en la teoría de grafos, donde los datos se representan mediante nodos, aristas (relaciones) y propiedades.

📌 Conceptos Clave en Bases de Datos de Grafos

1️⃣ Nodos (Nodes)

Los nodos representan entidades, como personas, productos o ubicaciones. Son equivalentes a las filas en una base de datos relacional. ✅ Ejemplo: Un nodo puede representar un usuario en una red social.

2️⃣ Aristas (Edges o Relaciones)

Las aristas conectan nodos y representan relaciones entre ellos. A diferencia de las bases de datos relacionales, donde las relaciones se gestionan con JOINs, en las bases de datos de grafos estas relaciones son nativas y eficientes. ✅ Ejemplo: "Juan SIGUE a María" en una red social.

3️⃣ Propiedades (Properties)

Tanto los nodos como las aristas pueden tener propiedades. ✅ Ejemplo: Un nodo de usuario puede tener una propiedad edad: 30, y una relación de "amistad" puede tener desde: 2020.

4️⃣ Etiquetas (Labels)

Los nodos pueden pertenecer a una o más categorías mediante etiquetas. ✅ Ejemplo: Un nodo puede tener la etiqueta Usuario o Cliente.

📌 Aplicaciones Prácticas de las Bases de Datos de Grafos

🚀 1. Redes Sociales

Modelado de relaciones entre usuarios (amistades, seguidores, interacciones).
Algoritmos de recomendación (¿a quién deberías seguir?).
Análisis de comunidades.

📦 2. Gestión de Recomendaciones

Netflix, Amazon y Spotify usan grafos para sugerir contenido.
Basado en conexiones entre usuarios y productos.

🔍 3. Detección de Fraude

Identificación de patrones sospechosos en transacciones bancarias.
Análisis de conexiones entre cuentas fraudulentas.

🚛 4. Logística y Optimización de Rutas

Empresas como Uber y Google Maps usan grafos para encontrar rutas más rápidas.
Modelado de redes de transporte y tráfico.

🏥 5. Ciencias de la Salud

Descubrimiento de relaciones entre genes, enfermedades y tratamientos.
Uso en investigación biomédica y análisis de redes neuronales.

📌 Ejemplo en Neo4j (Consulta Cypher)

Neo4j es una de las bases de datos de grafos más populares.

CREATE (juan:Persona {nombre: "Juan"}) CREATE (maria:Persona {nombre: "María"}) CREATE (juan)-[:SIGUE]->(maria);

Esta consulta crea dos nodos (Juan y María) y establece una relación SIGUE entre ellos.

📌 Bases de Datos de Grafos Populares

🔹 Neo4j → La más popular, usa Cypher como lenguaje de consulta. 🔹 ArangoDB → Multi-modelo (documentos + grafos). 🔹 OrientDB → Soporta relaciones jerárquicas y grafos. 🔹 Amazon Neptune → Base de datos de grafos en la nube. 🔹 JanusGraph → Open-source, escalable para big data.

📌 ¿Cuándo Usar una Base de Datos de Grafos?

✅ Si los datos tienen muchas relaciones (redes sociales, recomendaciones, detección de fraude). ✅ Si necesitas consultas rápidas en grafos grandes (optimización de rutas, análisis de redes). ✅ Si los JOINs en SQL son lentos y complicados (gestión de relaciones complejas).

⛔ No es ideal si los datos son estructurados y sin muchas relaciones (en este caso, SQL puede ser mejor).

🎯 Conclusión

Las bases de datos de grafos son una solución poderosa cuando se necesita modelar datos altamente interconectados. Son ideales para redes sociales, sistemas de recomendación y detección de fraude, entre otros.

Estructuras de Datos en Grafos para Redes Sociales

Fundamentos de Bases de Datos NoSQL

Bases de Datos NoSQL: Flexibilidad y Escalabilidad para Startups

Comparativa de Bases de Datos: SQL vs NoSQL

Manipulación de Datos en MongoDB

Creación y Gestión de Bases de Datos NoSQL con MongoDB

Conexión y gestión básica de MongoDB con Compass y Atlas

Inserción de Documentos en MongoDB: Insert One y Insert Many

Eliminación de Documentos en MongoDB: Comandos y Prácticas Seguras

Consultas Avanzadas en MongoDB: Uso de Compass y la Terminal

Consultas Avanzadas con el Aggregation Framework de MongoDB

Uso de Lookup en MongoDB para Relaciones entre Colecciones

Reemplazo y Modificación de Documentos en MongoDB

Actualización y Reemplazo de Documentos en MongoDB

Tipos de Bases de Datos NoSQL