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Une base de données orientée graphe désigne une base de données orientée objet utilisant la théorie des graphes, donc avec des nœuds et des arcs, permettant d'évoquer et stocker les données. Par définition, une base de données orientée graphe correspond à un système de stockage capable de fournir une adjacence entre éléments voisins : chaque voisin d'une entité est accessible grâce à un pointeur physique. Il s'agit d'une base de données orientée objet adaptée à l'exploitation des structures de données de type graphe ou découlée, comme des arbres.
Intérêt : il sera ainsi beaucoup plus dégagé d'avoir ac au type de pneu du client no id01 par le biais du graphe puisqu'en parcourant les arcs on retrouvera directement le client, puis son véhicule, et enfin son type de pneus. En base de données relationnelle classique, en revanche, il aurait fallu faire des jointures entre la table Client, la table Véhicule, et la table Pneus ce qui aurait été très couteux.
l'intérêt de cette structure devient donc avéré dans le cas de données complexes. C'est ainsi une structure parfaite pour des recherches du type "partir d'un nœud et parcourir le graphe" plutôt que "trouver toutes les entités du type X", plus adaptées aux bases de données relationnelles traditionnelles. Il est cependant possible en base de données orientées graphes d'effectuer des recherches de ce dernier type, en utilisant un système d'indexation qui pourra selon les cas être interne au graphe (super-nœuds servant à l'indexation) ou au-dessus du graphe (via Apache Lucene par exemple). Elle est particulièrement adéquate lorsqu'il s'agit d'exploiter les relations entre les données (par exemple des connaissances entre des personnes, la description de l'ensemble des pièces d'une machine industrielle et de la manière dont elles sont liées entre elles).
Présentement, les bases de données orientées graphes participent dans la modélisation des réseaux sociaux : LinkedIn utilise par exemple ce système avec un graphe représentant les personnes et leur relations, et parvient ainsi facilement à afficher le degré de séparation entre chaque contact, qui n'est finalement que la distance entre les nœuds. Elles sont également utilisées dans le stockage de masse de données ou Big data, avec ainsi un enjeu important à l'heure actuelle dans l'exploitation des données par leur structure adaptée.
Les bases de données relationnelles sont plus adaptées à des requêtes de type "trouver toutes les entités de type X" grâce aux structures internes des tables. Cela est d'autant plus vrai lorsqu'il est question de réaliser des opérations d'agrégation sur toutes les lignes d'une table.
Par ailleurs, elles semblent être moins efficaces sur l'exploitation des relations car ceci nécessite une mise en place d'index.