Mengungkap Rahasia Graph Database: Teknologi di Balik “Rekomendasi” dari Facebook, Google, dan Netflix

www.datanami.com

Jakarta, 19 Juli 2024 —Pernahkah kamu membayangkan bagaimana raksasa teknologi seperti Facebook, Google, dan Netflix tidak hanya memahami minat kita, tetapi juga dapat merekomendasikan konten yang relevan, bahkan dapat mendeteksi potensi penipuan dengan akurasi yang tinggi?

Jawabannya terletak pada kemampuan mereka dalam mengelola dan menganalisis data yang sangat kompleks dan saling terhubung secara efisien. Di sinilah graph database, sebuah teknologi yang revolusioner, hadir sebagai kunci untuk mengungkap potensi data yang terhubung secara mendalam. Dengan memanfaatkan struktur data berbasis graph, graph database dapat mengubah cara kita berinteraksi dengan informasi, memungkinkan untuk penemuan pola yang lebih dalam dan personalisasi yang lebih akurat dalam layanan digital yang kita gunakan sehari-hari.

Pada tulisan ini kita akan bersama-sama mempelajari bagaimana graph database dapat digunakan untuk menyederhanakan penanganan hubungan antar data sekaligus memudahkan developer dan data analyst menggunakan data tersebut untuk mendorong keputusan bisnis.

Apa itu Graph Database?

Graph database adalah jenis database yang menggunakan struktur graph untuk menyimpan data, yang terdiri dari node (simpul), edge (sisi), dan properties (atribut).

• Node (Simpul): Mewakili entitas atau objek dalam database, seperti orang, tempat, atau konsep.
• Edge (Sisi): Mewakili hubungan antara dua node, menunjukkan bagaimana dua entitas tersebut saling terhubung.
• Properties (Atribut): Menyimpan informasi tambahan tentang node dan edge, seperti nama, umur, atau tanggal.

https://id.wikipedia.org/wiki/Berkas:GraphDatabase_PropertyGraph.png

Keunggulan dari graph database adalah kemampuannya untuk menyediakan index-free adjacency. Artinya, setiap node langsung menyimpan referensi ke node-node yang terhubung dengannya melalui edge, sehingga pencarian dan traversing (penjelajahan) antar node bisa dilakukan dengan sangat cepat tanpa perlu melakukan pencarian melalui indeks.

Contoh penggunaan:

1. Sosial Media: Memodelkan hubungan pertemanan, likes, dan pengikut.
2. Rantai Pasokan: Melacak alur barang dari pemasok ke konsumen.
3. Rekomendasi Produk: Menemukan hubungan antara pelanggan dan produk berdasarkan riwayat pembelian dan penilaian.

Salah satu contoh implementasi graph database adalah Neo4j, yang sering digunakan untuk berbagai aplikasi yang memerlukan analisis hubungan dan traversal cepat.

Graph Database vs Relational Database

Perbandingan antara graph database dan relational database sering kali menunjukkan perbedaan yang signifikan dalam hal performa dan fleksibilitas, terutama untuk jenis data tertentu dan pola akses.

Keunggulan Graph Database:

• Kecepatan untuk Data Asosiatif:
  Graph database dirancang untuk memproses data yang sangat terkait (asosiatif) dengan cepat. Misalnya, pencarian jalur terpendek antara dua node atau menemukan semua node yang terhubung langsung ke node tertentu bisa dilakukan dengan lebih efisien dibandingkan relational database.
• Pemodelan yang Lebih Alami untuk Aplikasi Berorientasi Objek:
  Struktur graph secara alami memetakan ke objek dan hubungan dalam aplikasi berorientasi objek, membuatnya lebih intuitif untuk diimplementasikan dalam pengembangan perangkat lunak.
• Skalabilitas:
  Karena graph database tidak memerlukan operasi “join” yang mahal seperti pada relational database, mereka dapat lebih mudah diskalakan untuk himpunan data yang sangat besar. Traversal antar node dapat dilakukan langsung melalui pointer, yang meningkatkan efisiensi.
• Fleksibilitas Skema:
  Graph database kurang bergantung pada skema yang kaku. Ini membuatnya lebih cocok untuk aplikasi dengan data yang berubah-ubah atau ketika skema data perlu diperbarui secara dinamis. Kita dapat menambahkan tipe node dan edge baru tanpa mengganggu struktur yang ada.

Keunggulan Relational Database:

• Kecepatan untuk Operasi dengan Banyak Data:
  Relational database cenderung lebih cepat untuk menjalankan operasi yang melibatkan banyak data yang tidak terlalu terkait. Operasi seperti agregasi dan filter pada tabel besar dapat dioptimalkan dengan baik melalui indeks dan teknik optimasi query lainnya.
• Konsistensi dan Integritas Data:
  Relational database memiliki mekanisme kuat untuk memastikan konsistensi dan integritas data melalui constraints seperti primary keys, foreign keys, dan ACID transactions.
• Standarisasi dan Dukungan Luas:
  Relational database telah ada lebih lama dan memiliki dukungan luas dari komunitas dan vendor. Ada banyak tools dan pengetahuan yang tersedia untuk mengelola dan mengoptimalkan database relasional.

Google, Facebook dan Netflix

Google sendiri menggunakan Google Knowledge Graph yaitu sebuah graph database yang digunakan untuk menyimpan informasi tentang entitas dan hubungan antara entitas tersebut, yang kemudian digunakan untuk meningkatkan hasil pencarian Google.

Facebook menggunakan TAO (“The Associations and Objects”), yang dirancang untuk mendukung banyak permintaan read dan write dari pengguna Facebook secara real-time.

Netflix menggunakan JanusGraph, sebuah graph database open-source yang sangat scalable dan dioptimalkan untuk bekerja dengan data besar.