A Compositional Language for Property Graphs
Dieses Paper adressiert den Mangel an Kompositionalität in den standardisierten Graph-Abfragesprachen GQL und SQL/PGQ, indem es eine neue kompositionale Sprache vorschlägt, die Regular Path Queries mit einer voll kompositionalen Graph-zu-Graph #Datalog-Erweiterung kombiniert, um Ausdruckslücken zu schließen und die Konstruktion neuer Graphenelemente zu ermöglichen.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, einem Freund mit einer Karte den Weg zu beschreiben. In der Welt der Daten wird diese Karte als Property Graph bezeichnet. Es ist ein Netzwerk aus Punkten (Personen, Konten, Produkte) und Linien (Beziehungen, Überweisungen, Verbindungen), wobei an jedem Punkt und jeder Linie kleine Notizen wie „Kontostand“ oder „Zeitstempel“ angebracht werden können.
Kürzlich wurden zwei neue offizielle Regelwerke erstellt, um Fragen über diese Karten zu stellen: GQL und SQL/PGQ. Betrachten Sie diese als die „Verkehrsregeln“ für die Navigation durch Daten. Die Autoren dieser Arbeit argumentieren, dass diese neuen Regelwerke einen schwerwiegenden Fehler aufweisen: Sie sind nicht kompositionell.
Das Problem: Die „Unterbrochene Kette“
Um „Kompositionalität“ zu verstehen, stellen Sie sich vor, Sie bauen eine Kette aus Büroklammern.
- Kompositionell: Sie können eine fertige Kette nehmen, das letzte Glied betrachten und sofort das nächste Glied daran anfügen. Das Ganze bleibt verbunden.
- Nicht-kompositionell (das aktuelle Problem): In den neuen Regelwerken, wenn Sie eine Kette von Verbindungen bauen und dann versuchen, ein weiteres Glied am Ende hinzuzufügen, vergisst das System die Details der vorherigen Glieder. Es ist, als würde man versuchen, eine Kette zu bauen, aber jedes Mal, wenn man ein neues Glied hinzufügt, lässt das System das vorherige fallen und beginnt wieder bei Null.
Das Beispiel aus der Praxis:
Das Paper gibt ein Bankbeispiel:
- Einfache Abfrage: „Finde zwei Bankkonten, bei denen das Geld mit jeder Überweisung zwischen ihnen steigt.“ Die aktuellen Regelwerke können dies problemlos bewältigen.
- Die schwierige Abfrage: „Finde zwei Bankkonten, bei denen die Zeit der Überweisungen mit jedem Schritt steigt.“
- Stellen Sie sich eine Kette von Überweisungen vor, die um 11:00, 12:00, 13:00 und 14:00 Uhr stattfinden.
- Die aktuellen Regelwerke scheitern hier. Warum? Weil sie, wenn sie versuchen, die Zeit der nächsten Überweisung zu prüfen, das Gedächtnis an die Zeit der vorherigen Überweisung verlieren. Sie können die Schritte nicht „zusammenkleben“, um den gesamten ansteigenden Zeitverlauf zu sehen.
Dies ist seltsam, da diese Regelwerke eigentlich mächtig genug sein sollten, um fast jedes logische Rätsel zu lösen (mathematisch gesehen sollten sie „NLOGSPACE“-Probleme bewältigen können), aber dieses einfache Rätsel des „steigenden Zeitverlaufs“ bringt sie zum Scheitern.
Die Lösung: Zwei neue Werkzeuge
Die Autoren schlagen zwei neue Werkzeuge vor, um diese unterbrochene Kette zu reparieren. Betrachten Sie dies als eine bessere Schere und einen neuen Klebstoff.
Werkzeug 1: Der „Symmetrische Pfad“ (RPQVs)
Derzeit behandeln die Regelwerke Knoten (Punkte) und Kanten (Linien) unterschiedlich. Es ist wie ein Spiel, bei dem man nur auf die Punkte treten kann, während die Linien dazwischen unsichtbar sind oder sich seltsam verhalten.
- Die Lösung: Die Autoren schlagen eine neue Art vor, Pfade zu schreiben, bei denen Punkte und Linien gleich behandelt werden. Man kann auf einer Linie beginnen, auf einer Linie enden, und das System erinnert sich an jeden einzelnen Schritt und dessen Details (wie Zeit oder Betrag), ohne das Gedächtnis zu verlieren.
- Die Analogie: Anstatt ein Spiel zu spielen, bei dem man von Insel zu Insel springen muss und dabei die Brücke, die man gerade überquert hat, vergisst, lässt dieses neue Werkzeug einen über die Brücken gehen, während man ein fortlaufendes Tagebuch über jeden Schritt führt.
Werkzeug 2: Der „Graph-Builder“ (#Datalog)
Manchmal besteht die Antwort auf eine Frage nicht nur darin, einen Pfad zu finden, sondern darin, eine neue Karte zu bauen, basierend auf der alten.
- Die Lösung: Die Autoren führen eine Sprache namens #Datalog ein. Dies ermöglicht es Ihnen, die Ergebnisse einer Abfrage zu nehmen und daraus brandneue Punkte und Linien auf der Karte zu erstellen.
- Die Analie: Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Karte einer Stadt. Sie finden alle Straßen mit zunehmendem Verkehrsaufkommen. Anstatt sie nur aufzulisten, erlaubt Ihnen #Datalog, diese Straßen zu nehmen und physisch eine neue Autobahn zu bauen, die sie verbindet. Sie können dann Fragen zu dieser nein neuen Autobahn stellen.
- Dies erzeugt eine Rückkopplungsschleife: Sie fragen die Karte ab Sie bauen einen neuen Teil der Karte Sie fragen den neuen Teil ab. Die aktuellen Regelwerke erlauben es nicht, den neuen Teil zu bauen; sie lassen einen nur den alten betrachten.
Das Ergebnis: Ein vollständiges Toolkit
Durch die Kombination dieser beiden Werkzeuge zeigen die Autoren, dass man endlich jede logische Frage über den Graphen stellen kann, die ein Computer vernünftigerweise lösen kann, ohne komplizierte, langsame Umwege nutzen zu müssen, die den Computer zum Absturz bringen oder stundenlang laufen lassen würden.
Sie schlagen vor, diese Funktionen in die offiziellen GQL- und SQL/PGQ-Standards aufzunehmen.
- Abwärtskompatibilität: Sie versprechen, dass das Hinzufügen dieser neuen Werkzeuge bestehende Abfragen nicht beeinträchtigen wird. Es ist, als würde man eine neue Spur auf einer Autobahn hinzufügen; Die alten Autos können immer noch auf den alten Spuren fahren, aber jetzt gibt es eine schnelle Spur für komplexe Reisen.
- Das Ziel: Sicherzustellen, dass die „Verkehrsregeln“ für Daten-Graphen logisch, konsistent und mächtig genug sind, um die komplexe Argumentation zu bewältigen, die für Dinge wie Betrugserkennung, Lieferketzen und Finanzanalysen erforderlich ist.
Kurz gesagt sagt das Paper: „Die neuen Regelwerke für Daten-Graphen fehlen ein entscheidendes Stück Logik, das dazu führt, dass sie die Vergangenheit vergessen. Wir haben eine einfache, elegante Lösung entworfen, die es dem System ermöglicht, sich an die gesamte Reise zu erinnern und sogar neue Straßen zu bauen, während es fährt, was die Sprache vollständig und bereit für die Zukunft macht.“
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