Una empresa tiene 5 TB de conjuntos de datos que consisten en 1 millón de perfiles de usuario y 10 millones de conexiones. Los perfiles de usuario y las conexiones forman relaciones de muchos a muchos. La empresa necesita una forma eficiente de encontrar conexiones mutuas hasta cinco niveles. ¿Qué solución cumple con estos requisitos?

Amazon Neptune es una base de datos de grafos diseñada para conjuntos de datos con relaciones complejas y altamente conectadas, como perfiles de usuario y conexiones. Almacenar los datos como vértices (perfiles de usuario) y aristas (conexiones) permite consultas eficientes para encontrar relaciones de "muchos a muchos" y realizar búsquedas de conexiones multinivel (hasta cinco niveles en este caso), lo cual es una fortaleza clave de las bases de datos de grafos. Otras opciones son menos adecuadas: Amazon S3 con Athena es bueno para análisis de grandes volúmenes de datos, pero las consultas JOIN recursivas para grafos complejos pueden ser ineficientes y costosas. Amazon S3 con QuickSight es para visualización, no para el almacenamiento transaccional o la consulta profunda de relaciones. Amazon RDS es una base de datos relacional. Aunque puede manejar relaciones, las consultas JOIN recursivas para grafos de cinco niveles en 10 millones de conexiones serían extremadamente ineficientes y lentas, ya que las bases de datos relacionales no están optimizadas para este tipo de cargas de trabajo.