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| パラダイム | 宣言的 |
|---|---|
| 家族 | クエリ言語 |
| 開発者 | ISO/IEC JTC 1 (合同技術委員会 1) / SC 32 (小委員会 32) / WG 3 (作業部会 3) |
| 初登場 | 2024年4月17日 |
| 安定版リリース | ISO/IEC 39075:2024
/ 2024年4月17日 |
| Webサイト | www.iso.org/standard/76120.html |
| 影響を受けた | |
| SQL、Cypher、GSQL | |
GQL ( Graph Query Language ) は、ISO/IEC 76120 で最初に説明され、2024 年 4 月にISO/IECによってリリースされたプロパティ グラフ用の標準化されたクエリ言語です。
歴史
GQLプロジェクトは、2016年にさかのぼる統合イニシアチブの集大成であり、特に2016年7月にNeo4jから他のデータベースベンダーに提出された非公開提案[1]と、同年後半にISO/IEC JTC 1標準化プロセス内でのOracle技術スタッフからの提案[2]が中心となっています。
2019 GQLプロジェクト提案
2019年9月、新しい標準グラフクエリ言語（ISO/IEC 39075 情報技術 - データベース言語 - GQL）[3]を作成するプロジェクトの提案が、ISO/IEC合同技術委員会1（ISO/IEC JTC 1）のメンバーである国家標準化団体の投票によって承認されました。JTC 1は国際的な情報技術標準を担当しています。GQLは、 SQLのような宣言型データベースクエリ言語となることを目的としています。
2019 年の GQL プロジェクト提案では次のように述べられています。
「データ モデリングの基本的な表現としてグラフを使用するというアプローチは、データ管理における新たなアプローチです。このアプローチでは、データ セットがグラフとしてモデル化され、各データ エンティティがグラフの頂点 (ノードとも呼ばれる) として表され、2 つのエンティティ間の各関係が対応する頂点間のエッジとして表されます。グラフ データ モデルは、その独自の利点から注目を集めています。
まず、グラフ モデルは、階層的、複雑、または任意の構造を持つデータ セットに自然に適合します。このような構造は、エッジとしてグラフ モデルに簡単にエンコードできます。これは、データ セットを固定行タイプのテーブル セットに 正規化する必要があるリレーショナル モデルよりも便利です。
第二に、グラフ モデルは、到達可能性クエリ、最短または最安パス クエリ、中心性分析など、 データ エンティティ間のマルチホップ関係を観察する必要がある高価なクエリやデータ分析機能を効率的に実行できるようにします。現在使用されているグラフ モデルには、リソース記述フレームワーク(RDF) モデルとプロパティ グラフモデルの 2 つがあります。RDF モデルは、W3C によって多数の仕様で標準化されています。一方、プロパティ グラフ モデルには、グラフ データベース、グラフ アルゴリズム、グラフ処理機能で多数の実装があります。ただし、プロパティ グラフ用の共通の標準化されたクエリ言語 (リレーショナル データベース システムの SQL など) が不足しています。この空白を埋めるために GQL が提案されています。" [4]
公式ISO規格
GQL規格「ISO/IEC 39075:2024 情報技術 - データベース言語 - GQL」は、2024年4月12日にISOによって正式に発行されました。[5]
GQLプロジェクト組織
GQLプロジェクトは、Stefan Plantikow（ Neo4jのCypher for Apache Sparkプロジェクトの初代リードエンジニア）とStephen Cannan（SQLのテクニカル訂正編集者）によって主導されています。彼らはまた、GQL仕様の初期作業草案の編集者でもあります。[6]
当初の動機通り、[2] GQLプロジェクトは、実装可能な規範的な自然言語仕様を作成する作業を、JTC 1国際標準を定義する正式なプロセスに参加できない、または参加することに興味がない人々からの貢献を可能にする支援的なコミュニティの取り組みで補完することを目指しています。[7] [8] 2019年7月、Linked Data Benchmark Council (LDBC) は、コミュニティの技術ワーキンググループの取り組みの統括組織になることに合意しました。既存言語ワーキンググループとプロパティグラフスキーマワーキンググループは、それぞれ2018年後半と2019年初頭に結成されました。GQLの正式な表示的セマンティクスを定義するワーキンググループは、2019年10月の3回目のGQLコミュニティアップデートで提案されました。[9]
ISO/IEC JTC 1/SC 32 WG3
7つの国家標準化団体（米国、中国、韓国、オランダ、英国、デンマーク、スウェーデン）が、このプロジェクトに取り組むために各国の専門家を指名しました。このプロジェクトは、ISO/IEC JTC 1のサブコミッティ32（データ管理と交換）のワーキンググループ3（データベース言語）によって実施され、通常はISO/IEC JTC 1/SC 32 WG3、または単にWG3と略されます。WG3（およびJTC 1内の直接の前身の委員会）は、1987年以来SQL標準を担当しています。[10] [11]
ISOステージ
ISOステージの日付別一覧[12]
- 2019-09-10 : 10.99 新しいプロジェクトが承認されました
- 2019-09-10 : 20.00 TC/SC作業プログラムに新規プロジェクトが登録されました
- 2021-11-22 : 30.00 委員会草案（CD）登録
- 2021-11-23 : 30.20 CD研究開始
- 2022-02-25 : 30.60 コメント期間終了
- 2022-08-29 : 30.92 CDがワーキンググループに差し戻されました
- 2022-08-29 : 30.00 委員会草案（CD）登録
- 2022-08-30 : 30.20 CD研究開始
- 2022-10-26 : 30.60 コメント期間終了
- 2023-03-22 : 30.99 CDがDISとして登録承認されました
- 2023-03-24 : 40.00 DIS登録済み
- 2023-05-24 : 40.20 DIS投票開始: 12週間
- 2023-08-17 : 40.60 投票終了
- 2023-11-28 : 40.99 完全なレポートが配布されました: DIS が FDIS として登録を承認されました
- 2023-12-11 : 50.00 最終テキストを受領、またはFDISが正式承認のために登録されました
- 2024-01-26 : 50.20 事務局に証明書が送付されるか、FDIS投票が開始されるまで: 8週間
- 2024-03-23 : 50.60 投票終了。事務局から証明書が返却されました
- 2024-03-23 : 60.00 国際規格が発行中
- 2024-04-12 : 60.60 国際規格が発行されました
GQL プロパティ グラフ データ モデル
GQL は、プロパティ グラフ専用のクエリ言語です。プロパティ グラフは、エンティティ リレーションシップ モデルまたはUMLクラス ダイアグラムで表現される概念データ モデルによく似ています (ただし、2 つ以上のエンティティをリンクする n 項リレーションシップは含まれません)。エンティティはグラフ内でノードとして、リレーションシップはエッジとしてモデル化されます。プロパティ グラフはマルチグラフです。つまり、同じノード ペア間には多くのエッジが存在する可能性があります。GQL グラフは混合可能です。つまり、エッジのエンドポイント ノードの 1 つが末尾 (またはソース) で、もう 1 つのノードが先頭 (またはターゲットまたは宛先) である有向エッジを含めることができますが、無向 (双方向または再帰) エッジを含めることもできます。
ノードとエッジはまとめて要素と呼ばれ、属性を持ちます。これらの属性は、データ値またはラベル (タグ) になります。プロパティの値はグラフの要素になることも、グラフ全体になることもできません。これらの制限は、グラフのトポロジと、グラフ トポロジのコンテキストでデータ値を運ぶ属性との間に、明確な分離を意図的に強制するものです。したがって、プロパティ グラフ データ モデルは、グラフのネストや、あるグラフのノードを別のグラフのエッジとして扱うことを意図的に防止します。各プロパティ グラフには、グラフ全体に関連付けられたラベルのセットとプロパティのセットがあります。
現在のグラフ データベース製品およびプロジェクトは、ここで説明したモデルの限定バージョンをサポートしていることが多いです。たとえば、Apache Tinkerpop [13]では、各ノードと各エッジに 1 つのラベルが強制的に付けられます。Cypher では、ノードに 0 個以上のラベルを付けることができますが、リレーションシップには 1 つのラベル (reltype と呼ばれる) しか付けられません。Neo4j のデータベースは、文書化されていないグラフ全体のプロパティをサポートしています。Tinkerpop には、同じ役割を果たすグラフ値があり、プロパティの「メタプロパティ」またはプロパティもサポートしています。Oracle の PGQL は、ノードとエッジに 0 個以上のラベルをサポートしていますが、SQL/PGQ は、各種類の要素に対して 1 個以上のラベルをサポートしています。ETSIによって指定されたNGSI-LD情報モデルは、プロパティ グラフを正式に指定する試みであり、ノードとリレーションシップ (エッジ) タイプは、前述のモデルでラベルの役割を果たしたり、共有オントロジーで定義されたクラスを継承することでセマンティック参照をサポートしたりします。
GQL プロジェクトでは、これらのバリアントのスーパーセットとなる可能性のある標準データ モデルが定義され、少なくとも GQL の最初のバージョンでは、ベンダーが SQL/PGQ と同様に各実装のラベルの基数を決定し、無向関係をサポートするかどうかを選択できるようになる可能性があります。
ERM または UML モデルの追加の側面 (一般化やサブタイプ化、エンティティやリレーションシップのカーディナリティなど) は、一般的なデータ モデルの可能なインスタンスを記述する GQL スキーマまたはタイプによってキャプチャされる場合があります。
実装
GQLを解釈できる最初のインメモリグラフデータベースが利用可能になりました。[14] [15]実装とは別に、GQLの特定のサブセットの形式化を見つけて構文を読むこともできます。[16]
既存のグラフクエリ言語の拡張
GQLプロジェクトは、既存の産業用言語やSQL標準の新しいセクションなど、複数のソースや入力を利用しています。WG3での準備的な議論では、これらの入力のいくつかの歴史の調査[17]と比較内容[18]が発表されました。GQLは独自の構文を持つ宣言型言語であり、データベースアプリケーションの構築においてSQLと同様の役割を果たします。分岐やループなどの直接的な手続き型機能を提供する他のグラフクエリ言語（Apache TinkerpopのGremlin [19]）や、グラフを反復的に走査して一連のグラフアルゴリズムを実行できるようにするGSQL [20]が定義されていますが、GQLはそのような機能を直接組み込むことはありません。[21] [22]ただし、GQLは、グラフ型システムと、グラフを処理する手順の呼び出しインターフェイスを共有する、より一般的なグラフ言語のクラスの特定のケースとして想定されています。
SQL/PGQ プロパティ グラフ クエリ
WG3 と SC32 のミラー ボディによる以前の作業、特にINCITS Data Management (以前の INCITS DM32) は、SQL 標準の新しい計画されたパート 16 の定義に役立ちました。このパート 16 では、読み取り専用のグラフ クエリを SQL SELECT ステートメント内で呼び出し、Cypher、PGQL、および G-CORE に非常に近い構文を使用してグラフ パターンを照合し、結果としてデータ値のテーブルを返すことができます。SQL/PGQ には、ラベルのセットとデータ プロパティのセットに関連付けられたノードとエッジを持つグラフ ビュー スキーマ オブジェクトに SQL テーブルをマップできるようにする DDL も含まれています。[23] [24] [25] GQL プロジェクトは、ISO 9075 SQL (の拡張) の SQL/PGQ「プロジェクト分割」と密接に連携しており、米国 (INCITS DM32) および国際レベル (SC32/WG3) の技術作業グループには、両方のプロジェクトに取り組む専門家の貢献者が数名います。[24] GQLプロジェクト提案では、SQL/PGQとGQLの緊密な連携が義務付けられており、GQLは一般的にSQL/PGQのスーパーセットとなることが示されています。
パターンマッチング言語の詳細については、「GQLとSQL/PGQにおけるグラフパターンマッチング」 [26] [27]という論文を参照してください。
サイファー
Cypher [28]は、もともとNeo4j Inc.のAndrés Taylorと同僚によって設計された言語で、2011年に同社によって初めて実装されました。2015年以降、文法ツール、 Cypherクエリを解析するJVMフロントエンド、実装言語の移植性のためにCucumberを使用した2000以上のテストシナリオの技術互換性キット（TCK）を備えたオープンソースの言語記述 [ 29]として利用可能になりました。[30] TCKは、Cypher改善提案で文書化された言語記述と時間データ型および関数の拡張を反映しています。[31]
Cypher はグラフ要素の作成、読み取り、更新、削除を可能にするため、分析エンジンやトランザクション データベースに使用できる言語です。
視覚的なパスパターンによるクエリ
Cypher は、ノードと関係 (エッジ) トポロジの視覚的表現と、ラベルの存在およびプロパティ値の述語を組み合わせた、コンパクトな固定長および可変長パターンを使用します。 (これらのパターンは通常、「ASCII アート」パターンと呼ばれ、もともとは低レベルのグラフ API を使用するプログラムにコメントする方法として生まれました。[17] ) このようなパターンをグラフ データ要素と照合することにより、クエリは対象のノード、関係、およびパスへの参照を抽出できます。 これらの参照は、列名がグラフ要素のマルチセットにバインドされている「バインディング テーブル」として出力されます。 列の名前は「バインディング変数」の名前になり、その値はテーブルの各行の特定のグラフ要素参照になります。
たとえば、パターンは MATCH (p:Person)-[:LIVES_IN]->(c:City) 2 列の出力テーブルを生成します。 という名前の最初の列には、 p ラベル を持つノードへの参照が含まれます Person 。 という名前の 2 番目の列には 、人が住んでいる都市を示す
c ラベル を持つノードへの参照が含まれます 。City
バインディング変数 p およびを c 逆参照すると、変数によって参照される要素に関連付けられたプロパティ値にアクセスできます。例のクエリは で終了し RETURN、次のような完全なクエリになります。
MATCH ( p :人) -[ :居住地]-> ( c :都市) RETURN p . first_name , p . last_name , c . name , c . state
これにより、グラフに保存されている都市の住民の名前をリストする 4 列のテーブルが最終的に作成されます。
パターンベースのクエリでは、同じバインディング変数を使用する複数のパターンを組み合わせて、次の句を使用して自然な結合を表現することで、結合を表現できます MATCH 。
MATCH ( p :人) -[ :居住地]-> ( c :都市)、( p :人) -[ :国籍]-> ( EU国)戻り値p . first_name 、p . last_name 、c . name 、c . state
このクエリは、EU 国民の居住地のみを返します。
外部結合は次のように表現できます MATCH ... OPTIONAL MATCH 。
MATCH ( p :人) - [ :居住地] - > ( c :都市)オプションMATCH ( p :人) - [ :国籍] - > ( ec : EU国)戻り値p.first_name 、p.last_name 、c.name 、c.state 、ec.name
このクエリは、グラフ内の各人物の居住都市と居住情報を返します。また、EU 国民の場合は出身国を返します。
したがって、クエリは、まずクエリに入力されたグラフのサブグラフを投影し、次にそのサブグラフに関連付けられたデータ値を抽出することができます。データ値は、集計関数などの関数によって処理され、計算された値の投影につながり、投影されたグラフに保持されている情報をさまざまな方法でレンダリングします。G-CORE と Morpheus に倣って、GQL は、一致するパターンによって定義されたサブグラフ (およびそれらのサブグラフ上で計算されたグラフ) を、クエリによって返される新しいグラフとして投影することを目指しています。
この種のパターンは、プロパティ グラフ クエリ言語で広く普及しており、SQL/PGQ で定義されている高度なパターン サブ言語の基礎となっています。このサブ言語は、GQL 言語のサブセットになる可能性があります。Cypher では、挿入句と変更句 ( CREATE および MERGE ) にもパターンが使用されており、GQL プロジェクトでは、グラフの種類を記述するためにノード パターンとエッジ パターンを収集する提案が行われています。
サイファー9とサイファー10
現在のバージョンのCypher（時間拡張を含む）はCypher 9と呼ばれています。GQLプロジェクト以前は、スキーマや構成可能なグラフクエリやビューなどの機能を組み込んだ新しいバージョンのCypher 10 [ REF HEADING BELOW ]を作成することが計画されていました。グラフ構築と投影を含むCypher 10の最初の設計は、2016年に開始されたCypher for Apache Sparkプロジェクトで実装されました。[32]
PGQL
PGQL [33]は Oracle Inc. が設計および実装した言語ですが、オープンソース仕様[34]として、 JVM 解析ソフトウェアと共に公開されています。[35] PGQL は、SQL 式や結果の順序付けと集計を含む一般的な SQL SELECT 構文と、Cypher に非常によく似たパターン マッチング言語を組み合わせています。グラフの仕様を照会でき、マクロが「パターン ビュー」または名前付きサブパターンをキャプチャする機能も備えています。挿入操作や更新操作はサポートされておらず、主に Oracle の PGX 製品などの分析環境向けに設計されています。PGQL は、Oracle Big Data Spatial and Graph や研究プロジェクト PGX.D/Async にも実装されています。[36]
Gコア
G-COREは学術・産業研究者と言語設計者のグループによって設計された研究言語であり、Cypher、PGQL、SPARQLの機能を活用している。[37] [38]このプロジェクトは、Linked Data Benchmark Council (LDBC)の後援の下で実施され、2015年後半のGraph Query Languageタスクフォースの結成から始まり、論文執筆の大部分は2017年に行われた。G-COREはグラフ上で閉じた構成可能な言語である。グラフ入力はグラフ出力を作成するために処理され、グラフ投影とグラフ集合演算を使用して新しいグラフが構築される。G-COREクエリはグラフ上の純粋関数であり、副作用がなく、つまりこの言語は格納されたデータを変更(更新または削除)する操作を定義しないことを意味する。G-COREはビュー(名前付きクエリ)を導入する。また、パスをグラフの要素として組み込み（「パスを第一級市民として」）、投影されたパス（ノードとエッジ要素に対してクエリ時に計算される）とは独立してクエリできます。G-COREは、LDBC GitHub組織のオープンソース研究プロジェクトで部分的に実装されています。[39] [40] [41]
GSQL
GSQL [20]は、 TigerGraph Inc. の独自のグラフ データベース用に設計された言語です。2018 年 10 月以来、TigerGraph 言語設計者は GQL プロジェクトを推進し、取り組んでいます。GSQL は、手続き型フロー制御と反復、およびグラフ全体またはアキュムレータと呼ばれるグラフの要素に対するプログラム実行に関連付けられた計算値の収集と変更の機能を組み込んだチューリング完全な言語です。これらの機能は、反復的なグラフ計算をデータの探索と取得と組み合わせることができるように設計されています。GSQL グラフは、すべての挿入と更新を制約する頂点とエッジのスキーマで記述する必要があります。したがって、このスキーマは SQL スキーマの閉世界のプロパティを持ち、GSQL のこの側面 (Morpheus プロジェクト[42]から派生した設計提案にも反映されています) は、GSQL の重要なオプション機能として提案されています。
頂点と辺は、データを含む名前付きスキーマオブジェクトですが、SQLテーブルが暗黙の行型に関連付けられたデータコンテナであるのと同じように、補完された型も定義します。GSQLグラフはこれらの頂点と辺のセットから構成され、複数の名前付きグラフに同じ頂点または辺のセットを含めることができます。GSQLは2017年9月のリリース以来、新機能を開発してきました。[43]最も注目すべきは、Cypher、PGQL、SQL/PGQに見られる構文に関連する可変長の辺パターンマッチング[44]を導入したことです。ただし、Microsoft SQL/Server Graph [45]が提供する固定長パターンにも近いスタイルです。
GSQLはマルチグラフ[46]の概念もサポートしており 、グラフのサブセットにロールベースのアクセス制御を持たせることができます。マルチグラフは、さまざまなユーザーに対してきめ細かなアクセス制御が必要なエンタープライズ規模のグラフにとって重要です。
Morpheus: Apache Spark における複数のグラフと構成可能なグラフ クエリ
opencypher Morpheusプロジェクト[32]は、Apache Sparkユーザー向けにCypherを実装しています。2016年に始まったこのプロジェクトは、もともと3つの関連プロジェクトと並行して実行され、Morpheusの設計者も参加していました。SQL/PGQ、G-CORE、複数のグラフをクエリおよび構築するためのCypher拡張機能の設計です。[47] Morpheusプロジェクトは、グラフDDLとクエリ言語拡張の2つの領域で、Cypherの拡張機能（「Cypher 10」として知られています）のテストベッドとして機能しました。
グラフDDLの機能には[48]が含まれる。
- JDBC接続されたSQLテーブルとSpark DataFrames上のプロパティグラフビューの定義[49]
- ノード型とエッジ型のパターンを組み立てて定義されるグラフスキーマまたは型の定義、サブタイプ化[49]
- 閉じたまたは固定されたスキーマによってグラフの内容を制約する
- 階層的に整理されたカタログ内の複数の名前付きグラフのカタログエントリを作成する
- グラフデータソースから、統合された異機種カタログを形成する
- 名前付きクエリ (ビュー) のカタログ エントリの作成
グラフクエリ言語の拡張には[48]が含まれる。
- グラフ結合
- 複数の入力グラフのパターンマッチの結果から計算されたグラフの投影
- クエリへの入力としてテーブル（Spark DataFrames）をサポート（「駆動テーブル」）
- 名前付きグラフまたは投影グラフをパラメータとして受け入れるビュー。
これらの機能は、GQL プロジェクトにおけるプロパティ グラフ クエリ言語の標準化への入力として提案されています。
参照
参考文献
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外部リンク
- GQL 標準 (公式サイト)