SQL falla a 3+ saltos. Los GraphDBs no. Imagina encontrar todas las cuentas a menos de 3 saltos de una transacción sospechosa. O vincular registros fragmentados de clientes entre sistemas mediante correos electrónicos y números de teléfono compartidos. Estas son consultas de recorrido de grafos. SQL puede manejar relaciones pero no profundidad. Claro, puedes escribir CTEs recursivas y auto-uniones. Eso funciona a 1-2 saltos. Pero si profundizas, suceden dos cosas: - La consulta se vuelve ilegible - Y los tanques de alto rendimiento Cada salto añade otra auto-unión. En los saltos 5-6, ves consultas que duran minutos y se deshacen bajo carga. La misma consulta en Cypher: MATCH (t:Transaction {id: 'TXN-001'})-[:IMPLICA*1.. 3]-(a:Cuenta) DEVUELVE a.name DISTINTOS, TELÉFONO 3 líneas. Se nota como la pregunta que haces. Escala a cualquier profundidad. Para esto están construidas las bases de datos de grafos. FalkorDB es uno que merece la pena conocer. Es de código abierto. Y adopta un enfoque arquitectónico diferente en comparación con la mayoría de las bases de datos de grafos. La mayoría de las bases de datos de grafos persiguen punteros de nodo en nodo durante el recorrido. FalkorDB no hace eso. Está construido sobre GraphBLAS, un marco de álgebra lineal que representa las operaciones de grafos como cálculos de matrices dispersas. Cada salto se convierte en una operación matricial optimizada. El resultado: - Mejor comportamiento de la caché - Cálculo paralelo a través de saltos...