Pour agréger l’ensemble des réseaux sociaux de ses membres, Glowbl transforme ses données en graphes grâce à Neo4j

Dès le démarrage en 2011, le modèle même de Glowbl tenait dans une représentation par des graphes de ses utilisateurs. Or utiliser une base SQL pour représenter et parcourir des graphes relève de l’impossible, et d’autant plus quand il s’agit d’exposer des requêtes complexes. Il est alors très vite apparu la nécessité de s’équiper d’une base de données de graphes, car cela permettait une actualisation en temps réel de la base utilisateurs et offrait des capacités de requêtes sans limite avec des temps de réponses très courts. Glowbl a doncc choisi Neo4j parce qu’elle était la base de données de graphes la plus mure, la plus aboutie et qui présentait les retours d’expérience les mieux notés, parmi les 4 bases que la start-up avait étudiées à l’époque.

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