A palestra apresenta conceitos básicos de grafos, exemplos de uso e opções de persistência em grafos. O documento discute teoria de grafos, representação de grafos, casos de uso como redes sociais e sistemas de recomendação, e ferramentas como Neo4j, ArangoDB e OrientDB. O palestrante sugere avaliar cuidadosamente as necessidades do projeto antes de escolher uma solução de grafos.

1. Grafos
Uma abordagem divertida
Latinoware 2014
Christiano Anderson
Twitter: @dump

2. Agenda
● Apresentação
● Conceitos básicos de grafos
● Exemplos de uso
● Persistência em grafos

3. Quem sou?
● Especialista em Big Data e NoSQL na Propus;
● Desenvolvedor Python;
● Trabalha desde o início da internet comercial do Brasil;
● Colabora com diversos projetos em software livre;
● Fundador do MUG-SP;
● Twitter: @dump
● Blog: http://christiano.me

4. Essa palestra não aborda...
● Conceitos mais aprofundados em grafos;
● Código (é uma palestra mais conceitual);
● Solução “bala de prata”;

5. Novo paradigma?
● Grafo não é algo recente;
● O mundo não gira apenas no banco relacional;
● Inovação = novas tecnologias;
● Inovação = pensar fora da caixa;
● Inovação = ser eficiente;

6. Grafo não é algo recente
● Quem se lembra das aulas de estrutura de
dados?
– Vetores (arrays);
– Fila;
– Pilha;
– Árvores;
– Grafos;

7. O mundo não gira apenas no banco
relacional
● Muita gente ainda está viciada nos
RDBMs, quando pensa em um
novo projeto, já começa imaginar a
estrutura de tabelas;
● Um arquiteto precisa pensar na
melhor solução para cada caso e
saber que o mundo da persistência
não tem apenas os RDBMs.

8. Novas tecnologias de persistência

9. Pensar fora da caixa

10. Ser eficiente
● Usar a tecnologia certa no momento certo vai
tornar seu trabalho absurdamente eficiente!

11. Grafos?
Vértice / nós
Representação de grafo com 4
vértices e 6 arestas
Aresta

12. Grafos?
● Leonhard Euler → Inventor da teoria de grafos
– 1736
– Qual a possibilidade de atravessar todas as pontes
da cidade sem repetir nenhuma?
– Grafo Euleriano

13. Exemplo clássico: Rede Social

14. Teoria dos grafos
A teoria dos grafos é um ramo da matemática que estuda as
relações entre os objetos de um determinado conjunto. Para tal
são empregadas estruturas chamadas de grafos, G(V,A), onde V é
um conjunto não vazio de objetos denominados vértices e A é um
conjunto de pares não ordenados de V, chamado arestas.
(fonte: Wikipedia)

15. Representação de Grafos

16. Exemplo simples: música
Led Zeppelin
Queen
Pink Floyd
Sigur Rós
Jethro Tull
Gosta de

17. Outro exemplo
HUGO
GRAFO
Utiliza tecnologia
PROJETO
x
DEPTO
DE
PESQUISA
Conhece
Trabalha no
Faz parte do
É desenvolvedor do
É colega do
RAFA

18. Os nós podem ter atributos
HUGO
{
tipo: 'funcionario',
departamento: 'desenvolvimento',
ano_nascimento: '1980',
cidade: 'São Paulo'
}

19. Como você faria essas
representações no banco relacional?

20. Você não precisa de
Tabelas para tudo
Pense fora da caixa

21. Para que usar Grafos?
● Sistemas de recomendação
● Catálogo de produtos
● Filtragem colaborativa
● Redes sociais (o clássico)
● Sistemas geoespaciais
● E muito mais...

22. Quais as opções para usar grafos?

24. Se dividem em
● Apenas Grafos;
● Grafos ou Documentos;

25. Neo4J
● Persistência apenas em Grafos;
● Implementação em Java;
● É o banco mais popular em Grafos;
● GPL (mas também possui suporte comercial);
● Cypher Query Language

26. MATCH (keanu:Person { name:'Keanu
Reeves' })-[:ACTED_IN]-(movie:Movie)
RETURN movie

27. ArangoDB
● Multi Modelagem:
– Grafos
– Documentos
● Query Language poderosa (AQL);
● Desenvolvido em C++ :-)
● Interface REST HTTP;
● FOXX → Framework que auxilia desenvolvimento web;
● Drivers nativos para quase todas as linguagens;
● Livre, mas possui suporte comercial;

28. ArangoShell
arangosh> var graph_module = require("org/arangodb/general-graph");
arangosh> var graph = graph_module._create("myGraph");
arangosh> graph;
[ Graph myGraph EdgeDefinitions: [ ] VertexCollections: [ ] ]
arangosh> graph._addVertexCollection("shop");
arangosh> graph._addVertexCollection("customer");
arangosh> graph._addVertexCollection("pet");
arangosh> graph
arangosh> var rel = graph_module._directedRelation("isCustomer", ["shop"],
["customer"]);
arangosh> graph._extendEdgeDefinitions(rel);
arangosh> graph;
[ Graph myGraph EdgeDefinitions: [
"isCustomer: [shop] -> [customer]"
] VertexCollections: [ ] ]

29. OrientDB
● Assim como ArangoDB, é multi-modelagem:
– Documento
– Grafos
● Desenvolvido em Java;
● Suporta transações ACID;
● Possui linguagem semelhante a SQL;
● Livre, mas possui suporte comercial também;

30. Query Language - Exemplos
orientdb> insert into V set name = 'Jay'
create record with RID #9:0
orientdb> create vertex V set name = 'Jay'
create vertex with RID #9:1
orientdb> create edge Eat from (select from Person where name =
'Luca') to (select from Restaurant where name = 'Dante')

31. Por onde começar?
● Todas as 3 tecnologias citadas nessa palestra possuem ótima
documentação;
● Avalie sua necessidade, entenda se grafo vai resolver seu
problema;
● Realize testes, POCs, avaliações com uma pequena massa
de dados;
● Faça os treinamentos disponíveis em cada site;
● ArangoDB parece o mais versátil para começar;
● Use Neo4J caso precise apenas de Grafos;
● Java Developers: vejam o OrientDB;

32. OBRIGADO!
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