11/08/2020
Este artículo profundiza en el concepto de etiquetar gráficos, un aspecto crucial en el modelado de datos con bases de datos de grafos como Neo4j. Exploraremos qué son las etiquetas, cómo funcionan en Neo4j, las mejores prácticas para su uso y cómo evitar errores comunes.
¿Qué son las etiquetas de un gráfico?
En el contexto de bases de datos de grafos, las etiquetas son nombres que se aplican a los nodos. No son más que eso: una etiqueta está presente o ausente. Conceptualmente, agrupan nodos en conjuntos, donde todos los nodos con una etiqueta determinada pertenecen al mismo conjunto. En Cypher, el lenguaje de consulta de Neo4j, se utilizan así: CREATE (p:Person { name: "David" }), donde "Person" es la etiqueta.
Las etiquetas pueden ser cualquier cadena UTF-8, incluyendo caracteres especiales o emojis, aunque esto puede complicar la escritura y visualización.
Pertenencia a conjuntos
El concepto clave de las etiquetas es la agrupación de nodos en conjuntos. Un grafo sin etiquetar carece de esta organización. Al agregar etiquetas, como en un diagrama de Venn, se visualiza claramente la pertenencia de cada nodo a uno o más conjuntos. Esto facilita la comprensión y el análisis de la información.
Pertenencia a múltiples conjuntos
Un nodo puede pertenecer a varios conjuntos. Por ejemplo, un nodo (:Job) puede ser a la vez (:Job:Technology) y (:Job:Healthcare). Esta capacidad de pertenencia múltiple incrementa la flexibilidad del modelo de datos, aunque puede dificultar la visualización.
Cómo Neo4j maneja las etiquetas
Neo4j almacena las etiquetas de los nodos de manera eficiente. Tiene un espacio de almacenamiento preasignado para las etiquetas de cada nodo (generalmente 4 espacios). Al aplicar una etiqueta, se añade una referencia a uno de esos espacios, funcionando como una indexación semi-gratuita. Esta indexación mejora el rendimiento de las consultas.
Indexación semi-gratuita
La indexación por etiquetas mejora notablemente la velocidad de las consultas. Una consulta que busca un nodo específico por su nombre sin especificar la etiqueta realizará un escaneo de todos los nodos (AllNodesScan), mientras que una consulta que especifica la etiqueta utilizará un escaneo por etiqueta (NodeByLabelScan), reduciendo el número de nodos a evaluar. Sin embargo, es importante recordar que el mantenimiento de este sistema de indexación añade un coste al momento de la escritura de datos.
Estadísticas de la base de datos
Neo4j utiliza un almacén de conteos para mantener información estadística sobre las etiquetas. Esta información es usada por el planificador de consultas para optimizar el proceso de búsqueda. La consulta de estas estadísticas es muy rápida, ya que se obtiene un único valor.
Mejores prácticas para el uso de etiquetas
En la mayoría de los casos, usar una sola etiqueta por nodo es suficiente. Sin embargo, en situaciones más complejas, es importante seguir ciertas pautas:
Etiquetar cada nodo, sin excepciones
Evitar nodos sin etiquetar, ya que dificultan la comprensión y el análisis. Los nodos sin etiquetas son semánticamente indistintos.
Siempre tener un caso de uso de consulta para una etiqueta
Diseñar el modelo de datos con las consultas en mente. Si una etiqueta no se utiliza en ninguna consulta, probablemente no sea necesaria. El objetivo principal es facilitar la respuesta a preguntas, no crear modelos semánticos perfectos.
Las etiquetas múltiples deben ser semánticamente ortogonales
Las etiquetas múltiples deben ser independientes entre sí. Por ejemplo, las etiquetas (:Customer:USA) y (:Product:EU) son ortogonales, ya que la región y el tipo de nodo son conceptos independientes. Esto permite consultas eficientes y selectivas.
Evitar la sobrecarga de etiquetas
Aunque Neo4j permite varias etiquetas por nodo, un exceso de etiquetas puede disminuir el rendimiento. Más de cuatro etiquetas por nodo suele ser contraproducente. Una o dos etiquetas por nodo suelen ser suficientes en la mayoría de los casos.
Evitar jerarquías de clases
No usar etiquetas para modelar jerarquías de clases. Esto suele llevar a inconsistencias y a un aumento en el número de etiquetas. Es mejor utilizar relaciones entre nodos para representar las jerarquías.
Evitar relaciones de composición
No usar etiquetas para representar relaciones de composición (HAS-A). Por ejemplo, en lugar de (:Person:CarOwner), es mejor utilizar una relación entre los nodos Person y Car. Esto mejora la claridad y la eficiencia del modelo.
Conclusión
Siguiendo estas pautas, se puede lograr un equilibrio entre la claridad y el rendimiento en el modelado de datos. El objetivo principal es crear un modelo que responda a las necesidades de las consultas, evitando la complejidad innecesaria. Un modelo bien diseñado simplifica el análisis y la manipulación de la información.
Recuerda: La clave para un buen modelado de datos reside en la comprensión de las necesidades de las consultas y en el uso eficiente de las etiquetas.