Base de données vectorielle et base de données orientée graphe : quelles sont les différences ?

Plutôt que d'organiser les données en lignes et en colonnes, une base de données vectorielle convertit ces données en points dans un vaste espace à plusieurs dimensions. Chaque point représente une donnée, placée dans cet espace selon ses caractéristiques par rapport aux autres données. Pour illustrer notre propos, voyez cette organisation comme un univers où chaque planète représente une donnée, placée à proximité des planètes qui lui ressemblent le plus, et a contrario, loin des planètes ne présentant que peu de similitudes. 

Pour parvenir à cette organisation, la base de données stocke les données sous forme de vecteurs à haute dimensionnalité, qui sont des représentations numériques des caractéristiques de ces données. Ces vecteurs capturent l'essence des données qu'ils représentent, et c'est ce qui leur permet d'être encodés et organisés au sein de l'espace à plusieurs dimensions. Plus deux points sont proches dans cet espace, plus leurs données sous-jacentes se ressemblent.

C'est pourquoi les bases de données vectorielles excellent dans la recherche de similarités. En effet, comme les vecteurs sont structurés en fonction de leurs similitudes, vous pouvez rapidement identifier les points de données les plus proches du vecteur de votre requête. Ces bases de données représentent donc un outil idéal dans bon nombre d'applications importantes :

• Récupération d'images et de documents : trouvez des images similaires en fonction de leur contenu, pas seulement de mots-clés.

• Recommandations personnalisées : recommandez des produits ou des contenus similaires à ceux que l'utilisateur a consultés.

• Détection des anomalies : identifiez les points de données inhabituels qui s'éloignent de la normale. Ils peuvent être symptomatiques d'une fraude ou d'une erreur système.

• Machine Learning : traitez et analysez efficacement des données à haute dimensionnalité dans le cadre de différentes tâches, p. ex. l'analyse de textes, la classification d'images et le traitement du langage naturel.

Vous souhaitez obtenir un guide plus détaillé ? Lisez Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle ? pour en savoir plus.

Même si les bases de données orientées graphe peuvent sembler similaires aux bases de données vectorielles lorsqu'on y jette un œil, elles fonctionnent d'une façon totalement différente. Au lieu d'utiliser des tableaux rigides, comme c'est le cas des bases de données relationnelles, ou d'organiser les données selon leur degré de similarité, comme le font les bases de données vectorielles, elles stockent les données dans une structure de graphe. Les entités sont représentées par des nœuds sur le graphe, tandis que les relations sont représentées par des arêtes. Pour illustrer notre propos, pensez à une carte mentale, où chaque nœud est un cercle représentant des personnes, des lieux ou des objets, et où les lignes qui les relient (arêtes) montrent la façon dont ces cercles sont connectés.

Maintenant que nous avons vu ces deux types de bases de données et la structure de données associée, il est important de comprendre les subtilités qui font la différence entre une base de données vectorielle et une base de données orientée graphe. Le plus simple pour y parvenir est de procéder à une comparaison dans un tableau :

Pour mieux comprendre les différences entre les bases de données vectorielles et les bases de données orientées graphe, comparons la façon dont il est possible de les utiliser l'une et l'autre dans le même secteur. Cette comparaison permet de faire ressortir les contrastes qui existent entre elles, mais aussi la façon dont il est possible de les associer pour obtenir des résultats optimaux :

• Bases de données vectorielles : identifiez les transactions frauduleuses en analysant le schéma des transactions et les informations des utilisateurs. Détectez les anomalies dans les habitudes de dépenses, les lieux d'achat ou les empreintes digitales des appareils en fonction des profils de similarités appris.

• Bases de données orientées graphe : mettez au jour des réseaux douteux de personnes ou de transactions connectées. Identifiez les activités frauduleuses en analysant les relations existant entre les entités impliquées dans des tentatives potentielles de fraude.

• Bases de données vectorielles : analysez des structures de données complexes, comme les séquences des protéines, les expressions des gènes ou les composés chimiques. Comparez différents ensembles de données et identifiez les similarités en fonction de caractéristiques à plusieurs dimensions, et de là, réalisez de nouvelles découvertes scientifiques.

• Bases de données orientées graphe : modélisez les voies biologiques ou les interactions moléculaires. Explorez les relations complexes entre les entités et visualisez des systèmes complexes, afin de mieux comprendre les processus biologiques.

• Bases de données vectorielles : analysez les attributs des produits, comme les images, les descriptions textuelles et les spécifications techniques. Recommandez des produits similaires en vous basant sur la similarité de contenus, et de là, émettez des suggestions plus pertinentes et plus attrayantes.

• Bases de données orientées graphe : capturez les interactions utilisateur-produit, notamment les achats, l'historique de navigation et les listes de souhaits. Recommandez des produits d'après les goûts d'autres personnes ayant aimé les mêmes choses que l'utilisateur, afin de créer une expérience de shopping plus personnalisée.

• Bases de données vectorielles : analysez les caractéristiques des contenus, comme les genres de musique, les sujets d'articles ou les thèmes de film. Recommandez des chansons, des films et des articles similaires en vous basant sur la similarité des contenus pour répondre aux préférences de l'utilisateur.

• Bases de données orientées graphe : explorez les relations utilisateur-contenu, par exemple l'historique de visionnage, les listes de lectures ou les partages sur les réseaux sociaux. Recommandez du contenu en fonction des connexions entre les utilisateurs ayant les mêmes centres d'intérêt, afin de stimuler l'engagement et la découverte.

Même si nous avons fourni de nombreuses informations sur ces deux bases de données dans cet article, il n'en reste pas moins difficile de choisir celle qui convient le mieux. Pour faciliter cette tâche, voici une procédure que vous pouvez suivre afin de prendre la décision idéale en fonction de votre objectif.

Pour commencer, vous devez déterminer la complexité de vos données. Sont-elles principalement structurées ou non structurées ? Impliquent-elles des relations complexes ou des entités indépendantes ?

Prenez aussi en compte le volume de vos données et la rapidité avec laquelle il devrait augmenter. Déterminez ensuite les caractéristiques ou les attributs spécifiques qui définissent vos points de données. Par ailleurs, s'agit-il de représentations numériques ou par catégorie ?

Dit simplement, quelles sont les informations que vous espérez faire ressortir de l'analyse de vos données ? Cherchez-vous à identifier des points de données similaires en fonction du contenu ou à explorer les connexions complexes entre des entités ? Quel est le type de requête que vous exécutez le plus souvent ?

La troisième étape consiste à déterminer l'importance de la vitesse et de la scalabilité dans la poursuite de votre objectif. Dans quelle mesure votre application a-t-elle besoin de réponses en temps réel ? Quelle est l'envergure de vos ensembles de données ? Quel est le degré de complexité de vos requêtes ? Réfléchissez également à vos contraintes budgétaires et aux limites de vos ressources. 

Ces types de bases de données ont chacun leurs avantages et leurs inconvénients. Les bases de données vectorielles sont idéales pour la recherche de similarités, gèrent efficacement les données à plusieurs dimensions et manipulent de grands ensembles de données. Les bases de données orientées graphe excellent dans la gestion des relations, boostent les analyses de réseaux complexes et sont extrêmement flexibles.

Pour vous y retrouver dans le Big Data, il vous faut des outils puissants. Bonne nouvelle : les bases de données vectorielles et orientées graphe sont là pour ça. Malheureusement, il n'est pas toujours simple de choisir le modèle qui correspond à vos besoins.

Prenez le temps d'évaluer soigneusement les facteurs énoncés ci-dessus et de comprendre les avantages de chacune de ces technologies. Vous obtiendrez ainsi une liste de points qui vous aidera à soupeser votre décision afin de choisir le modèle de base de données adapté pour libérer tout le potentiel de vos données.

Pour aller plus loin, voici quatre méthodes qui vous aideront à mettre en place de meilleures expériences de recherche :

1. Démarrez un essai gratuit et découvrez l'aide qu'Elastic peut apporter à votre entreprise.

2. Faites le tour de nos offres afin de savoir comment Elasticsearch Platform fonctionne et comment nos solutions s'adaptent à vos besoins.

3. Participez au webinar How vector databases power AI search. 

4. Partagez cet article par e-mail ou via LinkedIn, Twitter ou Facebook avec les personnes de votre réseau qui pourraient être intéressées par son contenu.