Bases de Datos · BBD-150

Neo4j y bases de datos de grafos

Modelar dominios como grafo y consultarlos con Cypher cuando el relacional se llena de JOIN encadenados.

Próximamente Avanzado 7 módulos · 29 clases

Formato asíncrono Desarrollo, Ingeniería / Industria Neo4j

DATOS

Lo que aprenderás

Modelar nodos, relaciones y propiedades partiendo de las preguntas que debe responder el grafo.
Escribir consultas Cypher con MATCH, WHERE, WITH y recorridos de longitud variable.
Calcular caminos mínimos, centralidad y comunidades con la biblioteca de algoritmos de grafos.
Cargar datos desde CSV con LOAD CSV y evitar duplicados mediante MERGE y restricciones.
Comparar una consulta de grafo con su equivalente relacional y justificar cuál conviene.
Leer el plan de una consulta con PROFILE y corregirlo con índices y restricciones de unicidad.

Contenido del curso

7 módulos · 29 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Grafos y entorno de trabajo 4 clases

Cuándo gana el grafo y cuándo no
Nodos, relaciones, etiquetas y propiedades
Neo4j Browser y primer conjunto de datos
Recorrer un grafo a mano antes de consultarlo

Módulo 2 · Cypher esencial 5 clases

MATCH y patrones de nodos y relaciones
Filtrar con WHERE y encadenar con WITH
Agregaciones, ordenación y límites
Crear y actualizar con CREATE, MERGE y SET
Recorridos de longitud variable y caminos

Módulo 3 · Modelado de grafo 4 clases

Del modelo entidad-relación al grafo de propiedades
Relaciones con propiedades frente a nodos intermedios
Modelar el tiempo y las versiones
Antipatrones de modelado y superclases

Módulo 4 · Carga e integración 4 clases

LOAD CSV y carga por lotes
Restricciones de unicidad e índices
Sincronizar con una base de datos relacional
Acceso desde Python y desde una API

Módulo 5 · Algoritmos de grafos 4 clases

Camino más corto y camino ponderado
Centralidad: grado, intermediación y PageRank
Detección de comunidades
Similitud entre nodos y recomendación

Módulo 6 · Rendimiento y operación 4 clases

Leer un plan con EXPLAIN y PROFILE
Consultas que hacen barrido completo de etiqueta
Transacciones y cargas masivas
Copias de seguridad y seguridad de acceso

Módulo 7 · Caso práctico 4 clases

Grafo de dependencias entre componentes y proveedores
Consultas de impacto ante una rotura de suministro
Puntuación de riesgo con centralidad
Publicación de resultados y cierre

Requisitos

Experiencia sólida con SQL y con modelado de datos relacional.
Manejo de la línea de comandos y de algún lenguaje para preparar los ficheros de carga.
Para las prácticas basta con un navegador: se trabaja sobre Neo4j Browser.

Descripción

Hay preguntas que el modelo relacional responde a regañadientes: quién está conectado con quién a tres saltos, qué componentes dependen de una pieza que va a dejar de fabricarse, qué cuentas comparten dispositivo y domicilio. Cada salto añade un JOIN y la consulta se vuelve ilegible y lenta. Neo4j guarda la relación como ciudadano de primera y esas preguntas dejan de ser un problema de rendimiento.

El curso parte de un dominio con relaciones densas y lo modela desde las consultas hacia atrás, no desde las tablas. Se escribe Cypher de menos a más, se cargan datos reales desde CSV, se aplican algoritmos de camino y de comunidad, y se revisa cada consulta con PROFILE para ver dónde se pierde el tiempo y qué índice lo arregla.

El resultado es criterio para decidir cuándo el grafo aporta de verdad y cuándo es una complicación innecesaria, además de un modelo funcionando sobre el que seguir trabajando. Conecta con la analítica de relaciones, con los sistemas de recomendación y con la detección de patrones sospechosos, y encaja bien junto a un almacén relacional que sigue siendo la fuente de la verdad.

¿Para quién es este curso?

Personas desarrolladoras que ya han chocado con consultas relacionales de muchos saltos.
Perfiles de ingeniería de datos que analizan redes de dependencias, suministro o infraestructura.
Analistas técnicos que trabajan con detección de patrones y relaciones no evidentes.