Base en graphe : Neo4j 2.2 met l'accent sur les performances

La dernière version de la base de données en graphe Neo4J de Neo Technology améliore les performances et la scalabilité de la base NoSQL via l'accélération des traitements tant en lecture qu'en écriture.

Dans la dernière version de sa base de données en graphe, Neo Technology  a ciblé les performances et la scalabilité de sa technologie de moteur NoSQL. Cela se traduit alors par la mise à jour des capacités de lecture / écriture de son moteur de base de données Neo4J.

Selon Neo Technology, la version 2.2 de Neo4J accélère les capacités d'écriture via plusieurs types d'améliorations dont un système de buffering plus rapide lors des mises à jours des données. Un cache en mémoire permet également de muscler les performances de lecture de la base de données.

En tant que base de données en graphe, Neo4j a été conçue pour renforcer les performances d'applications de type réseaux sociaux, moteurs de recommandation ou MDM. En fait, tous les scénarii où la rapidité est nécessaire pour, par exemple, identifier des associations et des relations entre les données. Malgré cette architecture originale, il restait encore des points à améliorer, dans le domaine de la lecture / écriture ainsi que dans les fonctions d'import de très larges graphes, indique Philip Rathle, vice président produits chez Neo.

"Nous avons attaché beaucoup d'attention au moteur", précise-t-il, ajoutant que la société a examiné sa technologie de l'intérieur pour renforcer la scalabilité des capacités de lecture / écriture de Neo4j 2.2.

Optimiser les requêtes

Neo a également doté sa base d'un optimiseur de requêtes, via son langage Cypher. Cet outil a été développé pour prendre en compte les tailles des graphes et créer des plans d'exécution de requêtes, capable d'accélérer le traitement. A cela s'ajoute une outil de visualisation de requêtes qui permet aux développeurs de comprendre la façon dont l'optimiseur exécutera les requêtes.

"La vitesse n'est pas une problématique clé pour les utilisateurs. Mais parfois, pour l'obtenir, il fallait dépasser Cypher et écrire du code Java", raconte encore Philip Rathle.

Parmi les clients cités par Neo, on retrouve Wal-Mart et Ebay. Le premier utilise la base NoSQL pour un moteur de recommandations temps réel, alors que le second s'appuie sur Neo4j pour optimiser le routage de colis.

L'optimisation des performances des lectures / écritures et des requêtes est un vieux chantier des traditionnelles bases de données SQL. Des fonctions que les bases NoSQL devront s'atteler à prendre en compte et intégrer alors qu'elles sont en quête de maturité sur le marché. Avec pour objectif, de prendre une place plus importante dans les SI.

Traduit par la rédaction

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