Puis-je connecter une base de données de graphes comme Neo4j à iDBQuery ?

iDBQuery se connecte nativement aux bases de données SQL, aux feuilles de calcul, aux fichiers, aux documents, aux API REST et aux entrepôts de données SQL. Les bases de données de graphes telles que Neo4j modélisent les données sous forme de nœuds et de relations et les interrogent avec des langages de graphe comme Cypher : ce n'est donc pas une connexion SQL native — mais vous pouvez tout de même analyser des données de graphe avec iDBQuery par une voie tabulaire et honnête.

Approches courantes :

• Exporter en CSV — exportez les nœuds et les relations (ou les résultats de requête spécifiques qui vous intéressent) en CSV, et pointez iDBQuery vers ces tables.
• Exposer via une API — si un service renvoie les résultats de requêtes de graphe sous forme de JSON via REST, connectez iDBQuery à cette API comme source.

Une fois les données tabulaires dans le modèle d'iDBQuery, vous bénéficiez de questions en langage courant, de SQL généré, de graphiques et de réponses sourcées. Cela fonctionne bien pour les questions agrégées et tabulaires que l'on apporte généralement au reporting — dénombrements, sommes et répartitions sur des entités et leurs connexions — plutôt que pour les parcours profonds à plusieurs sauts, qu'il vaut mieux laisser au moteur de graphe lui-même.

L'avantage est la combinaison : joignez des tables issues du graphe à vos bases de données relationnelles et à vos feuilles de calcul dans un modèle unique et en direct, afin de répondre à des questions mêlant données de relations et enregistrements métier. Pour tout ce qui nécessite réellement un parcours de graphe, continuez d'utiliser votre base de données de graphes pour cette partie et apportez les résultats résumés dans iDBQuery pour la couche de reporting.