将属性图查询归约为关系代数以实现增量视图维护
数据库
2018-06-20 v1
摘要
现代图数据库系统的属性图数据模型正日益被用于存储和处理网络等异构数据集。许多具有近实时需求的挑战性应用——例如金融欺诈检测、推荐系统和即时验证——可用图查询刻画，并被重复求值。为确保变化数据集上的快速响应时间，这些应用将受益于应用增量视图维护(IVM)技术，该技术可对查询进行连续求值并在更新时计算结果集的变化。然而，目前尚无图数据库支持增量视图。尽管IVM问题已在关系数据库上被广泛研究，属性图查询上的视图需要标准关系代数范围之外的算子。因此，解决该问题需要整合众多现有IVM技术并可能进一步扩展。本文提出一种在属性图上执行IVM的方法，使用嵌套关系代数表示来刻画属性图与图操作。随后我们定义了一系列变换，将大多数属性图查询归约为扁平关系代数，并利用来自判别网络(用于基于规则的专家系统)的技术对其进行求值。我们使用原型工具ingraph演示了该方法，其使用openCypher——作为行业倡议一部分指定的开放图查询语言。不过，我们方法的若干方面可推广至其他图查询语言如G-CORE和PGQL。
引用
@article{arxiv.1806.07344,
title = {Reducing Property Graph Queries to Relational Algebra for Incremental View Maintenance},
author = {Gábor Szárnyas and József Marton and János Maginecz and Dániel Varró},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.07344},
year = {2018}
}