[論文レビュー] Reducing Property Graph Queries to Relational Algebra for Incremental View Maintenance

Gábor Szárnyas, József Marton+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2018

Graph Theory and Algorithms参考文献 58被引用数 3

ひとこと要約

この論文は、ネストされた関係代数的表現を通じて、属性グラフクエリを平坦な関係代数に還元することにより、属性グラフクエリにおける増分的ビュー維持（IVM）を可能にする革新的な手法を提示する。この手法は、識別ネットワークと関係代数的IVM技術を活用し、データ更新に伴うクエリ結果の効率的維持を実現し、openCypherをターゲット言語とする属性グラフデータベースにおけるIVMの包括的ソリューションとして初めてのものである。

ABSTRACT

The property graph data model of modern graph database systems is increasingly adapted for storing and processing heterogeneous datasets like networks. Many challenging applications with near real-time requirements -- e.g. financial fraud detection, recommendation systems, and on-the-fly validation -- can be captured with graph queries, which are evaluated repeatedly. To ensure quick response time for a changing data set, these applications would benefit from applying incremental view maintenance (IVM) techniques, which can perform continuous evaluation of queries and calculate the changes in the result set upon updates. However, currently, no graph databases provide support for incremental views. While IVM problems have been studied extensively over relational databases, views on property graph queries require operators outside the scope of standard relational algebra. Hence, tackling this problem requires the integration of numerous existing IVM techniques and possibly further extensions. In this paper, we present an approach to perform IVM on property graphs, using a nested relational algebraic representation for property graphs and graph operations. Then we define a chain of transformations to reduce most property graph queries to flat relational algebra and use techniques from discrimination networks (used in rule-based expert systems) to evaluate them. We demonstrate the approach using our prototype tool, ingraph, which uses openCypher, an open graph query language specified as part of an industry initiative. However, several aspects of our approach can be generalised to other graph query languages such as G-CORE and PGQL.

研究の動機と目的

• リアルタイムアプリケーション（不正検知やレコメンデーションシステムなど）にとって不可欠な、現代の属性グラフデータベースにおける増分的ビュー維持（IVM）の欠如に対処すること。
• スキーマオプションのモデル、ネストされたデータ構造、集計や到達可能性といった複雑な演算を含む、従来の関係代数的IVM技術を属性グラフに適用する際の課題を克服すること。
• openCypherクエリを関係代数にコンパイルし、既存のIVM技術を用いて増分的に維持することで、効率的で継続的なクエリ評価を可能にすること。
• オプション/アンチパターン、推移的閉包、非分配的集計といった高度なクエリ機能をサポートするよう、アプローチを一般化すること。
• 増分評価を通じて、属性グラフクエリ処理とRDBMSベースのシステムを統合する基盤を築くこと。

提案手法

• マップ、リスト、コレクションなどの複雑なデータ構造を扱えるように、openCypherで記述された属性グラフクエリをネストされた関係代数表現にコンパイルすること。
• ネストされた関係代数式を平坦な関係代数に還元する変換チェーンを適用し、既存のIVM技術との互換性を確保すること。
• ルールベースのエキスパートシステムで開発された識別ネットワークを活用し、変換された関係式の効率的評価と維持を実現すること。
• 選択、投影、自然結合、セルフジョイン、アンチジョイン、外部結合といった主要な演算子の増分的維持メカニズムを統合し、ヌル値のサポートを含むこと。
• 要約-デルタ技術を用いて、非分配的関数（例：min、max、stdev）を含む複雑な集計を処理するための拡張。
• 空間的・時間的トレードオフを活用し、グラフ文脈に適応させたトランスティヴクロージャの維持を通じて、到達可能性クエリをサポートすること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 openCypherで記述された属性グラフクエリは、意味を保持したまま、系統的に平坦な関係代数に還元可能か？
• RQ2 関係データベースの増分的ビュー維持技術を、ネストされたデータやオプションパターンといった属性グラフの独自の特徴に適応する方法は何か？
• RQ3 集計や到達可能性を含む複雑なグラフクエリの効率的かつ正確な増分評価を可能にする変換パイプラインは何か？
• RQ4 特に識別ネットワークに基づく既存のIVM技術が、属性グラフクエリの維持にどの程度再利用可能か？
• RQ5 提案手法は、G-CORE や PGQL といった他のグラフクエリ言語に対しても一般化可能か？

主な発見

• 提案されたフレームワークは、広範なクラスのopenCypherクエリを平坦な関係代数に還元でき、既存のIVM技術を用いた増分的維持を可能にした。
• 従来のIVM研究で通常非対応とされる、オプション/アンチパターン、外部結合、非分配的集計といった複雑な機能をサポートしている。
• 識別ネットワークの使用により、データ変更に伴う変更の伝搬と結果の更新計算が効率的に行える。
• トランスティヴクロージャクエリの増分的評価が可能であるが、指数的メモリ要件のため、より高いメモリコストを要する。
• プロトタイプ実装である ingraph は、openCypherを用いた属性グラフにおけるエンドツーエンドの増分的クエリ評価を実現した。
• 本研究は、将来的なコストベース最適化やRDBMSベースのグラフビュー物化との統合を可能にする基盤フレームワークを確立した。