I database a grafo, come Amazon Neptune, sono progettati appositamente per lo storage e la navigazione di relazioni. Presentano vantaggi rispetto ai database relazionali per i casi d'uso come social network, motori di raccomandazioni e rilevamento di frodi, dove è necessario creare relazioni tra dati ed eseguire rapidamente query su di esse. La creazione di questi tipi di applicazioni utilizzando un database relazionale prevede numerose difficoltà. Sarebbero necessarie più tabelle con varie chiavi straniere. Le query SQL per la navigazione in questi dati richiederebbero query annidate e giunzioni complesse che diventerebbero presto scomode e le prestazioni delle query ne risentirebbero con la crescita delle dimensioni dei dati nel corso del tempo. La nostra presentazione On-ramp to Graph Databases presentata al re:Invent 2018, fornisce maggiori informazioni e dettagli.

Neptune utilizza le strutture a grafo come nodi (entità di dati), edge (relazioni) e proprietà per rappresentare e archiviare i dati. Le relazioni vengono archiviate come cittadini di prima classe del modello di dati. Questo consente il collegamento diretto dei dati in nodi, migliorando drasticamente le prestazioni delle query che attraversano relazioni tra i dati. Le prestazioni interattive di Neptune su vasta scala consentono un'ampia serie di utilizzi efficaci della struttura a grafo.

Se i dati sono già preparati per un modello a grafo, è facile iniziare con Amazon Neptune. Puoi caricare i dati nei formati CSV o RDF e iniziare a scrivere query a grafo con Apache TinkerPop Gremlin o SPARQL. Puoi usare la guida rapida riportata in basso oppure vedere le istruzioni complete. Abbiamo consolidato le best practice anche per Amazon Neptune. 

 
Poiché Amazon Neptune supporta le API Open Graph e i linguaggi di query, è possibile utilizzare la documentazione esterna di Gremlin e SPARQL. I clienti che utilizzano Gremlin con Neptune fanno spesso riferimento al libro online, Practical Gremlin: An Apache TinkerPop Tutorial, una risorsa utile che arricchisce la documentazione disponibile per Apache TinkerPop. Per i clienti che utilizzano RDF e SPARQL con Neptune, il documento SPARQL 1.1 Overview pubblicato dal World Wide Web Consortium rappresenta una guida utile.

Se vuoi capire come visualizzare i tuoi dati in forma di grafico, puoi consultare la presentazione Working Backwards to your Graph Data Model and Queries with Amazon Neptune presentata al re:Invent 2018 e il codice di esempio disponibile su Github.

Per iniziare, puoi utilizzare anche altri campioni ed esempi disponibili. È disponibile del codice di esempio per visualizzare il grafico Neptune. È disponibile un’ applicazione per ETL IMDB in Neptune tramite AWS Glue per provare le query a grafo in un sistema per trovare per trovare il "Numero di Kevin Bacon". È disponibile un esempio di motore dei suggerimenti che mostra come utilizzare i filtri collaborativi.

Se sei interessato ad abilitare GraphQL per l'accesso ad Amazon Neptune, è disponibile un’applicazione di esempio che mostra come utilizzare AWS AppSync GraphQL e Amazon Neptune.

Se vuoi passare ad Amazon Neptune, è disponibile la presentazione re:Invent 2018 Migrating to Amazon Neptune. Sono inoltre disponibili un'utilità per convertire i dati GraphML nel formato CSV Neptune e una libreria Python di supporto per la scrittura di lavori AWS Glue su Neptune.

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