Introdução ao BigQuery Graph

O BigQuery Graph permite usar o poder analítico do BigQuery para realizar análises de gráficos em grande escala. Ao modelar os dados como um gráfico com nós e arestas, é possível usar a Graph Query Language (GQL) para encontrar relações complexas e ocultas entre pontos de dados que seriam difíceis de encontrar usando SQL.

É possível criar tabelas de nós e arestas diretamente de tabelas ou visualizações que armazenam entidades e relações entre entidades. Não é necessário modificar os fluxos de trabalho atuais nem replicar os dados para usá-los em consultas de gráficos.

O BigQuery Graph oferece suporte a uma interface de consulta de gráficos compatível com o padrão ISO GQL e o padrão ISO Property Graph Queries (SQL/PGQ). Isso oferece interoperabilidade entre modelos relacionais e de gráficos combinando recursos SQL bem estabelecidos com a expressividade da correspondência de padrões de gráficos.

Benefícios do BigQuery Graph

Os gráficos são uma maneira natural de representar relações em dados. Os bancos de dados de gráficos são usados para detecção de fraudes, recomendações, detecção de comunidades, mapas de informações, perfis de clientes, catalogação de dados e rastreamento de linhagem.

Quando os dados de gráficos são representados como tabelas, é necessário realizar autojunções ou junções recursivas para percorrer os dados. A expressão da lógica de percurso de gráficos em SQL leva a consultas complexas que são difíceis de escrever, manter e depurar. O BigQuery Graph permite navegar pelas relações e identificar padrões nos dados de gráficos de uma maneira mais intuitiva.

Principais recursos

  • Experiência de gráfico integrada. A interface ISO GQL oferece uma experiência de gráfico familiar e criada especificamente com base em padrões abertos.

  • Relacional e gráfico unificados. A interoperabilidade total entre consultas de gráficos e SQL elimina silos de dados e permite escolher a ferramenta ideal para cada caso de uso, sem nenhuma sobrecarga operacional para extrair, transformar e carregar (ETL).

  • Recursos de pesquisa integrados. Os recursos de pesquisa vetorial e de texto completo avançados são integrados ao gráfico, permitindo que você use o significado semântico e as palavras-chave na análise de gráficos.

  • Visualização de gráficos. Os resultados da consulta de gráficos são mostrados em um formato visualmente atraente que facilita muito a exploração, a investigação e a explicação dos dados.

  • Desempenho e escalonabilidade. As cargas de trabalho de gráficos são alimentadas pelo mecanismo de análise distribuída, escalonável e econômica do BigQuery.

  • Integração com o Spanner Graph. O BigQuery Graph e o Spanner Graph compartilham o mesmo esquema de gráfico e linguagem de consulta. É possível executar cargas de trabalho de gráficos operacionais no Spanner e executar análises de gráficos complexas no BigQuery sem precisar remodelar os dados ou traduzir as consultas.

Casos de uso

É possível usar o BigQuery Graph para criar muitos tipos de cargas de trabalho de gráficos analíticos, incluindo:

  • Detecção de fraude financeira. Analise relações complexas entre usuários, contas e transações para identificar padrões e anomalias suspeitos, como lavagem de dinheiro e conexões irregulares entre entidades, que podem ser difíceis de detectar usando bancos de dados relacionais. Para um tutorial sobre detecção de fraudes, consulte Detecção de fraudes com o BigQuery Graph.

  • Perfis de clientes. Acompanhe as relações, preferências e históricos de compras dos clientes. Tenha uma compreensão holística de cada cliente para permitir recomendações personalizadas, campanhas de marketing segmentadas e experiências de atendimento ao cliente aprimoradas. Para um tutorial sobre perfis de clientes, consulte Criar recomendações de 360 clientes com o BigQuery Graph.

  • Redes sociais. Capture atividades e interações do usuário e use a correspondência de padrões de gráficos para recomendações de amigos e descoberta de conteúdo.

  • Fabricação e gerenciamento da cadeia de suprimentos. Use padrões de gráficos para análise de impacto eficiente, consolidações de custos e verificações de conformidade, modelando peças, fornecedores, pedidos, disponibilidade e defeitos no gráfico. Para um tutorial sobre cadeias de suprimentos, consulte Rastreabilidade da cadeia de suprimentos com o BigQuery Graph.

  • Assistência médica. Capture relações, condições, diagnósticos e tratamentos de pacientes para facilitar a análise de similaridade e o planejamento do tratamento.

  • Transporte. Modele lugares, conexões, distâncias e custos no gráfico e use consultas de gráficos para encontrar a rota ideal.

Preços

O BigQuery Graph usa o modelo de preços padrão baseado na capacidade do BigQuery para garantir que você pague apenas pelo que usa em computação e armazenamento.

Computação

Para usar o BigQuery Graph, é necessário ter uma reserva que use a edição Enterprise ou Enterprise Plus. As consultas de gráficos usam preços de computação de capacidade do BigQuery medidos em slots.

Armazenamento

Você só é cobrado uma vez pelo armazenamento das tabelas subjacentes usadas para definir os gráficos. Os custos de armazenamento seguem os preços de armazenamento padrão do BigQuery (armazenamento ativo ou de longo prazo), independentemente de quantos modelos de gráficos são criados com base nessas tabelas.

A seguir