Introducción a BigQuery Graph

BigQuery Graph te permite usar el poder analítico de BigQuery para realizar análisis de gráficos a gran escala. Cuando modelas tus datos como un gráfico con nodos y aristas, puedes usar el lenguaje de consultas de gráficos (GQL) para encontrar relaciones complejas y ocultas entre los puntos de datos que sería difícil encontrar con SQL.

Puedes crear tablas de nodos y aristas directamente a partir de tablas o vistas que almacenan entidades y relaciones entre entidades. No es necesario que modifiques tus flujos de trabajo existentes ni que repliques tus datos para usarlos en las consultas de grafos.

BigQuery Graph admite una interfaz de consultas de gráficos compatible con el estándar ISO GQL y el estándar ISO Property Graph Queries (SQL/PGQ). Esto te proporciona interoperabilidad entre los modelos relacionales y de grafos, ya que combina las capacidades bien establecidas de SQL con la expresividad de la correlación de patrones de grafos.

Beneficios de BigQuery Graph

Los gráficos son una forma natural de representar las relaciones en los datos. Las bases de datos de grafos se usan para la detección de fraudes, las recomendaciones, la detección de comunidades, los gráficos de conocimiento, los perfiles de clientes, la categorización de datos y el seguimiento del linaje.

Cuando los datos de tu gráfico se representan como tablas, debes realizar uniones propias o recursivas para recorrer tus datos. Expresar la lógica de recorrido de gráficos en SQL genera consultas complejas que son difíciles de escribir, mantener y depurar. BigQuery Graph te permite navegar por las relaciones y los patrones de tus datos de gráficos de una manera más intuitiva.

Funciones clave

  • Experiencia de gráfico integrada: La interfaz de ISO GQL ofrece una experiencia de gráfico familiar y creada para un propósito específico que se basa en estándares abiertos.

  • Relacional y de grafos unificado: La interoperabilidad total entre las consultas de grafos y SQL elimina 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 enriquecidas se integran con el gráfico, lo que te permite usar el significado semántico y las palabras clave en el análisis de gráficos.

  • Visualización de gráficos Los resultados de las consultas de gráficos se muestran en un formato de gráfico visualmente atractivo que facilita mucho la exploración, la investigación y la explicación de los datos.

  • Rendimiento y escalabilidad Las cargas de trabajo de gráficos se ejecutan con el motor de análisis distribuido, rentable y escalable de BigQuery.

  • Integración con Spanner Graph BigQuery Graph y Spanner Graph comparten el mismo esquema de gráfico y lenguaje de consultas. Puedes ejecutar cargas de trabajo de gráficos operacionales en Spanner y realizar análisis de gráficos complejos en BigQuery sin necesidad de remodelar tus datos ni traducir tus consultas.

  • Realiza consultas en lenguaje natural. Haz preguntas sobre tu gráfico con análisis conversacional. Los agentes pueden escribir consultas en SQL y GQL, y proporcionar visualizaciones de tu resultado. Los agentes también pueden usar descripciones, sinónimos y medidas definidas en tu gráfico para mejorar la calidad de los resultados. Para probar chatear con un agente sobre un gráfico, usa el agente de muestra Look Graph en la página Agents de BigQuery para hacer preguntas sobre el gráfico bigquery-public-data.thelook_ecommerce.graph.

Casos de uso

Puedes usar BigQuery Graph para crear muchos tipos de cargas de trabajo de gráficos analíticos, incluidos los 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 irregulares entre entidades, que pueden ser difíciles de detectar con bases de datos relacionales.

  • Perfiles de clientes: Realiza un seguimiento de las relaciones, las preferencias y los historiales de compras de los clientes. Obtén una comprensión integral de cada cliente para habilitar recomendaciones personalizadas, campañas de marketing segmentadas y experiencias de atención al cliente mejoradas.

  • Redes sociales: Captura las actividades y las interacciones de los usuarios, y usa la correlación de patrones de gráficos para recomendar amigos y descubrir contenido.

  • Administración de la fabricación y la cadena de suministro: Usa patrones de grafos para realizar análisis de impacto, acumulaciones de costos y verificaciones de cumplimiento eficientes modelando las piezas, los proveedores, los pedidos, la disponibilidad y los defectos en el grafo.

  • Atención médica: Captura las relaciones, las afecciones, los diagnósticos y los tratamientos de los pacientes para facilitar el análisis de similitud entre pacientes y la planificación de tratamientos.

  • Transporte Modelar lugares, conexiones, distancias y costos en el gráfico, y, luego, usar consultas de gráficos para encontrar la ruta óptima

Instructivos

En los siguientes instructivos, se muestra cómo usar BigQuery Graph en diferentes situaciones:

Precios

BigQuery Graph usa el modelo de precios estándar basado en la capacidad de BigQuery para garantizar que solo pagues por lo que usas en los procesos y el almacenamiento.

Procesamiento

Para usar BigQuery Graph, debes tener una reserva que use la edición Enterprise o Enterprise Plus. Las consultas de grafos usan los precios de procesamiento de capacidad de BigQuery, que se miden en ranuras.

Almacenamiento

Solo se te cobra una vez por el almacenamiento de las tablas subyacentes que se usan para definir tus gráficos. Los costos de almacenamiento siguen los precios de almacenamiento de BigQuery estándar (almacenamiento activo o a largo plazo), independientemente de la cantidad de modelos de grafos que se compilen sobre esas tablas.

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