Database a grafo standalone

Un database a grafo pensato per le domande più difficili, quelle a cui altri non sanno rispondere.

Dove altri database impiegano ore, se non giorni, le query sul nostro grafo, anche le più profonde e complesse, rispondono in pochi secondi. Non è velocità fine a se stessa: significa sistemi real-time piuttosto che pipeline batch, agenti AI capaci di ragionare sull’intero grafo e semplicità architetturale. Niente più cache, precalcolo o soluzioni di ripiego.

Cosa significa in pratica

Prestazioni che cambiano ciò che puoi costruire

Real-time al posto del batch

Query con profondità di 5, 10, 20 e più livelli, eseguite in millisecondi. Costruisci applicazioni real-time laddove altri richiedono elaborazioni batch.

Nessun compromesso architetturale

Zero precalcolo, cache o denormalizzazione. Basta la velocità del database a mantenere l’architettura semplice.

Agenti AI che ragionano in profondità

Gli agenti AI e MCP possono attraversare l’intero grafo in tempo reale. Nessun risultato incompleto e nessuna allucinazione per mancanza di contesto.

Query prima impossibili, ora di routine

Le query multi-hop più complesse, quelle che altri database non riescono a gestire in produzione, qui vengono gestite senza difficoltà.

Le prove
500
volte più veloce sulle query complesse più frequenti
10.000
volte più veloce sulle query in profondità nel grafo
O(n)
complessità lineare nel tempo
15
livelli di profondità e oltre: nessun degrado, nessun timeout, nessun limite
2 salti
4 salti
6 salti
15+
Data Graphs Leader di mercato Altri database a grafo

Scala logaritmica. Prestazioni delle query misurate su hardware identico, con lo stesso dataset di benchmark.

Prova sul campo

Quando un produttore globale aveva bisogno di tracciabilità della supply chain in tempo reale

Il caso d’uso: attraversare dati di supply chain profondamente connessi tra componenti, semilavorati, materie prime, fornitori, certificazioni e requisiti normativi. Query di tracciabilità su reti di fornitori multilivello, dal prodotto finito fino alla materia prima di origine, su 10-15 livelli di relazione. I risultati dovevano essere disponibili in tempo reale per supportare controlli di conformità, valutazione dei rischi e reportistica normativa.

Gli approcci tradizionali non erano all’altezza. Le query diventavano troppo lente oltre pochi livelli di profondità, richiedendo compromessi architetturali e pipeline di pre-elaborazione. Il sistema cedeva sotto la profondità e la complessità delle relazioni della supply chain, senza riuscire a supportare la tracciabilità in tempo reale su scala industriale.

La soluzione: Data Graphs
Velocità costante a ogni livello di profondità, da 5 a 20 e oltre
Nessun precalcolo, nessun caching, nessuna denormalizzazione necessari
Prestazioni uniformi indipendentemente dalla complessità del grafo
Query multi-nodo per workflow real-time
Scalabilità su dataset interconnessi

Non è un miglioramento marginale. È un cambio di capacità: dal grafo come livello di archiviazione al grafo come livello di esecuzione.

Dietro le quinte
Algoritmo di query proprietario
Indici del grafo codificati in bitmap iperdensi: i risultati delle query sono generati tramite intersezione di bitmap, non tramite graph-walking. Un approccio computazionale radicalmente diverso.
📐
Prestazioni lineari O(n)
La complessità temporale scala in modo lineare, indipendentemente dalla profondità. Altri database scalano in modo esponenziale, moltiplicando il tempo di query ogni livello aggiuntivo.
🦀
Realizzato in Rust
Occupazione di memoria estremamente ridotta. Compilazione nativa per qualsiasi destinazione: cloud, on-premise, mobile, dispositivi edge.
🔥
Parallelizzazione ottimizzata per GPU
Esecuzione delle query parallelizzabile a basso livello, con un overhead di sincronizzazione pressoché nullo.
🔄
OpenCypher/ISO GQL
Piena compatibilità con il linguaggio di query su grafo più diffuso. Le query esistenti funzionano senza riscritture.
🌐
Modello di grafo ibrido
Il meglio delle ontologie property-label e RDF/OWL, con payload JSON-LD per la compatibilità con lo standard W3C RDF.
Perché è importante per l’AI

Le prestazioni del grafo incidono direttamente sull’affidabilità dell’AI

Quando un agente AI deve attraversare un Knowledge Graph per rispondere a una domanda, query lente costringono a ricorrere ad alternative come la ricerca vettoriale classica, che per natura è probabilistica e si limita ai risultati più simili. Il risultato è un contesto incompleto e risposte imprecise.

La capacità di eseguire query a qualsiasi livello di profondità, senza compromessi, garantisce invece risultati deterministici per definizione. Data Graphs abilita il ragionamento multi-hop in tempo reale per gli agenti AI, sostituendo le fragili pipeline RAG con query strutturate e deterministiche. Gli output dell’AI diventano tracciabili, spiegabili e affidabili, perché il grafo sottostante può davvero essere attraversato per intero, in tempo reale e a livello enterprise.

Inferenza multi-hop in tempo reale per gli agenti AI
Elimina le allucinazioni legate a un contesto incompleto
Integra il RAG con query strutturate e deterministiche
Compatibile nativamente con architetture Agentic AI e MCP
Rende gli output dell’AI tracciabili e verificabili
Opzioni di deployment

Deployment ovunque. I tuoi dati restano dove decidi tu.

Gestito nel cloud

Completamente gestito all’interno della piattaforma SaaS di Data Graphs. Nessuna infrastruttura da mantenere.

Incluso nella piattaforma

On-premise / Sovereign Cloud

Deployment standalone sulla tua infrastruttura. Piena sovranità e controllo dei dati.

Licenza enterprise

On-device

Compilato in modo nativo per Android e altre destinazioni. Retrieval in meno di un millisecondo. Footprint minimo.

Deployment edge

Prova di persona la differenza di prestazioni

Richiedi i dati di benchmark o parla con il nostro team per scoprire come il motore di Data Graphs può sostenere i tuoi workload più complessi.