Introduzione a BigQuery Graph

BigQuery Graph ti consente di utilizzare la potenza analitica di BigQuery per eseguire l'analisi dei grafi su larga scala. Quando modelli i dati come un grafo con nodi e archi, puoi utilizzare Graph Query Language (GQL) per trovare relazioni complesse e nascoste tra i punti dati che sarebbe difficile trovare utilizzando SQL.

Puoi creare tabelle di nodi e archi direttamente da tabelle o viste che memorizzano entità e relazioni tra entità. Non è necessario modificare i flussi di lavoro esistenti o replicare i dati per utilizzarli nelle query sui grafi.

BigQuery Graph supporta un'interfaccia di query dei grafi compatibile con lo standard ISO GQL e lo standard ISO Property Graph Queries (SQL/PGQ). In questo modo, ottieni l'interoperabilità tra i modelli relazionali e i modelli a grafo combinando le funzionalità SQL consolidate con l'espressività della corrispondenza dei pattern dei grafi.

Vantaggi di BigQuery Graph

I grafi sono un modo naturale per rappresentare le relazioni nei dati. I database a grafo vengono utilizzati per il rilevamento delle frodi, i suggerimenti, il rilevamento delle community, i Knowledge Graph, i profili dei clienti, Data Catalog e il monitoraggio della tracciabilità.

Quando i dati del grafo sono rappresentati come tabelle, devi eseguire self-join o join ricorsivi per attraversare i dati. L'espressione della logica di attraversamento del grafo in SQL porta a query complesse difficili da scrivere, gestire ed eseguire il debug. BigQuery Graph ti consente di esplorare le relazioni e identificare i pattern nei dati dei grafi in modo più intuitivo.

Funzionalità chiave

  • Esperienza di grafi integrata. L'interfaccia ISO GQL offre un'esperienza di grafi familiare e personalizzata, basata su standard aperti.

  • Modelli relazionali e di grafi unificati. La piena interoperabilità tra le query sui grafi e SQL elimina i silos di dati e ti consente di scegliere lo strumento ottimale per ogni caso d'uso, senza alcun overhead operativo per l'estrazione, la trasformazione e il caricamento (ETL).

  • Funzionalità di ricerca integrate. Le funzionalità avanzate di ricerca vettoriale e a testo intero si integrano con il grafo, consentendoti di utilizzare il significato semantico e le parole chiave nell'analisi del grafo.

  • Visualizzazione grafico. I risultati delle query sui grafi vengono visualizzati in un formato di grafo visivamente accattivante che semplifica l'esplorazione, l'indagine e la spiegazione dei dati.

  • Prestazioni e scalabilità. I workload dei grafi sono basati sul motore di analisi scalabile, conveniente e distribuito di BigQuery.

  • Integrazione con Spanner Graph. BigQuery Graph e Spanner Graph condividono lo stesso schema di grafo e lo stesso linguaggio di query. Puoi eseguire workload di grafi operativi in Spanner ed eseguire analisi di grafi complessi in BigQuery senza dover rimodellare i dati o tradurre le query.

  • Esegui query utilizzando il linguaggio naturale. Fai domande sul tuo grafico utilizzando l'analisi conversazionale. Gli agenti possono scrivere query SQL e GQL e fornire visualizzazioni dell'output. Gli agenti possono anche utilizzare descrizioni, sinonimi e misure definiti nel grafico per migliorare la qualità dei risultati. Per provare a chattare con un agente su un grafico, utilizza l'agente di esempio Look Graph in BigQuery nella pagina Agenti per porre domande sul grafico bigquery-public-data.thelook_ecommerce.graph.

Casi d'uso

Puoi utilizzare BigQuery Graph per creare molti tipi di workload di grafi analitici, tra cui:

  • Rilevamento di frodi finanziarie. Analizza le relazioni complesse tra utenti, account e transazioni per identificare pattern e anomalie sospette, come il riciclaggio di denaro e le connessioni irregolari tra entità, che possono essere difficili da rilevare utilizzando i database relazionali.

  • Profili dei clienti. Monitorare le relazioni con i clienti, le preferenze e le cronologie degli acquisti. Ottieni una comprensione olistica di ogni cliente per consentire suggerimenti personalizzati, campagne di marketing mirate e migliori esperienze di assistenza clienti.

  • Social network. Acquisisci le attività utente e le interazioni e utilizza la corrispondenza dei pattern dei grafi per i consigli sugli amici e la scoperta di contenuti.

  • Produzione e gestione della catena di fornitura. Utilizza i pattern dei grafici per un'analisi efficiente dell'impatto, i rollup dei costi e i controlli di conformità modellando parti, fornitori, ordini, disponibilità e difetti nel grafico.

  • Salute. Acquisisci relazioni, condizioni, diagnosi e trattamenti dei pazienti per facilitare l'analisi della somiglianza dei pazienti e la pianificazione del trattamento.

  • Trasporti. Modella luoghi, collegamenti, distanze e costi nel grafico, quindi utilizza le query del grafico per trovare il percorso ottimale.

Tutorial

I seguenti tutorial mostrano come utilizzare BigQuery Graph in diversi scenari:

Prezzi

BigQuery Graph utilizza il modello di prezzi basato sulla capacità di BigQuery per garantire che tu paghi solo per ciò che utilizzi in termini di computing e archiviazione.

Computing

Per eseguire query GQL, devi disporre di una prenotazione che utilizzi la versione Enterprise o Enterprise Plus. Se utilizzi i prezzi on demand, puoi chiamare la funzione GRAPH_EXPAND per eseguire query SQL sul grafico. Le query sui grafi utilizzano i prezzi di calcolo della capacità di BigQuery misurati in slot.

Archiviazione

Ti viene addebitato un solo costo per l'archiviazione delle tabelle sottostanti utilizzate per definire i grafici. I costi di archiviazione seguono i prezzi di archiviazione standard di BigQuery (archiviazione attiva o a lungo termine), indipendentemente dal numero di modelli di grafi creati su queste tabelle.

Passaggi successivi