Property-Graph-Datenbank -...

PreludeMotivation und Einfuhrung

AufgabenbeschreibungZusammenfassung

Property-Graph-Datenbank

Ralf Hartmut Guting, Thomas Behr, Holger Helmut Hennings,Fabio Valdes

Fachpraktikum Erweiterbare Datenbanksysteme(WS 2018/19)

Lehrgebiet Datenbanksysteme fur neue Anwendungen

FernUniversitat in Hagen

Guting, Behr, Hennings, Valdes Property-Graph Datenbank 1/33



Literatur: https://neo4j.com/

Graph Databases, 2nd EditionNew Opportunities for Connected DataBy Ian Robinson, Jim Webber, Emil EifremPublisher: O’Reilly Media [1]

Graph Databases for Beginners,By Bryce Merkl Sasaki, Joy Chao, Rachel HowardPublisher: neo4j.com [2]


https://neo4j.com/



Property-GraphAnfragesprachen und Auswertung von Anfragen

Motivation und Einfuhrung





Motivation

(native) Graphendatenbanken: Wozu? und Warum?

Nachteil relationaler Datenbanken:

festgelegt auf ein SchemaModellierung und Handling von Beziehungen zwischen DatenDarstellung und Speicherung vernetzter Daten

Vorteil von Graphdatenbanken:

Darstellung und Speicherung vernetzter Datenexplizite Darstellung der Entitaten und Beziehungeneinfachere Modellierung und Wartbarkeit:

”if you can

whiteboard it, you can graph it“vielfaltige Anwendungen: Soziale Netzwerke,Empfehlungssysteme, Verwaltung von Rechenzentren und

Netzwerke, Bioinformatik usw.





Property-Graph

gerichteter, markierter, attributierter Multigraph

Knoten stehen fur Entitatengerichtete Kanten beschreiben Beziehungen zwischen KnotenLabel geben Rolle der Knoten bzw. der Kanten an(Knotentypen und Kantentypen)Mehrfachkanten zwischen Knoten nur mit unterschiedlichemBeziehungstypAttribute (Properties) erweitern Knoten und KantenProperties sind bzgl. des Knoten- bzw Kantentyps eindeutig





Beispiel Property-Graph Quelle: [1]





Anfragesprachen

Gremlin

graph traversal language

imperativ 7→ beschreibt konkreten Weg zur Traversierung desProperty-Graphen

hier: Cypher

deklarativ 7→ beschreibt nur was gefunden werden soll





deklarative Anfragen und deren Auswertung

Eine Anfrage ist eine Beschreibung eines potentiellenTeilgraphen des Property-Graphen der Datenbank

Auswertung der Anfrage: Alle moglichen Matchingszwischen Anfragegraph und Teilgraphen der Graphdatenbankfinden

Ein Matching ist also ein Subgraph des Property-Graphen derDatenbank

Hilfreich zum Auffinden der Matchings: Ankerpunkte





Cypher Beispiel

MATCH

(theater: Venue {Name: "Theatre Royal"}),

(newcastle: City {Name: "Newcastle"}),

(bard: Author {Lastname: "Shakespeare"}),

(newcastle)<-[:CITY]-(s)<-[:STREET]-(theater)<-[:VENUE]-(performance)-

[:PERFORMANCE_OF]->(production)-[:PRODUCTION_OF]->(play)<-

[w:WROTE_PLAY]-(bard)

WHERE w.year > 1608

RETURN DISTINCT play.title AS play

Citynewcastle: StreetCITY

VenueSTREET

theater:

ProductionPerfor-mance

Play

VENUE

PERFOR-MANCE_OF

PRODUC-TION_OF

Author

w: WROTE_PLAY

bard:

Name: „Theatre Royal“

Name: „Newcastle“

Lastname: „Shakespeare“

play:

prod: perf:

s:





Was wird gesucht ?





Cypher Beispiel

MATCH







WHERE w.year > 1608



VenueSTREET

theater:


Play

VENUE

PERFOR-MANCE_OF

PRODUC-TION_OF

Author

w: WROTE_PLAY

bard:




play:

prod: perf:

s:

Variable theater kann mit Knoten Venue

mit Name: “Theatre Royal“ gematchtwerden

Variable newcastle kann mit Knoten City

mit Name: “Newcastle” gematcht werden

Variable bard kann mit Knoten Author mitLastname: “Shakespeare” gematcht werden

Anfragegraphbeschreibung

WHERE Klausel: Stucke mussen nach 1608geschrieben worden sein

RETURN Klausel: Name der Stucke (title)





Nochmal der Property-Graph Quelle: [1]

ERGEBNIS:play“The Tempest”





Aufgabenbeschreibung




UbersichtDarstellung des Property-Graphen der DatenbankDarstellungen des Anfragegraphenmatch-Operator Varianten

Ubersicht Aufgabenbeschreibung

Realisierung eines Graphdatenbankprototyp in Secondo mitProperty-Graphen

Darstellung des Property-GraphenVerschiedene Varianten des match-Operators (berechnetMatchings und Ergebnisse der Anfrage)Unterschied der Varianten: Behandlung bzw. Vorgabe vonAnkerpunkten, Eingabeformat des Anfragegraphen

Fernziel: Unterstutzung von Cypher-Anfragen





Darstellung des Property-Graphen der Datenbank

Speicherung von Knoten und Kanten in Relationen

Pro Knoten bzw. Kantentyp eine Relation mit Bezeichnungdes entsprechenden Typs

Properties sind abhangig vom Typ eindeutig und bilden dieAttribute der Tupel

Knoten erhalten zusatzlich: NodeId zur Identifizierung

Knoten erhalten zusatzlich: EdgeId zur Identifizierung,Identifier von Start- und Zielknoten

Knoten und Kanten werden relationsubergreifend durchgezahltund die jeweiligen IDs werden eindeutig vergeben

Property-Graph: Relation, die die Namen aller Knoten- undKantenrelationen enthalt





loadprop-Operator

Anfragen sollen aber im Hauptspeicher erfolgen

Main-Memory-Algebra2:let memtestrel = memload(testrel)

Alle Relationen werden in den Hauptspeicher geladen

Realisierung: loadprop-Operator → erzeugt zusatzlich:

Successors: indiziert mit Knotennummern, enthalt fur jedenKnoten Zeiger auf die ausgehenden Kantentupel und derenZielknotentupel, also eine Liste von Paaren (ei , ti), sowie denKanten- und Knotentyp.Predecessors: analog fur eingehende Kanten und derenStartknoten, also eine Liste von Paaren (sj , ej ), sowie dieTypen.Edges: indiziert mit Kantennummern, enthalt fur jede Kantedrei Zeiger auf Startknotentupel, Kantentupel undZielknotentupel, sowie deren Typen





Cypher vs. Listendarstellung des Anfragegraphen

MATCH







WHERE w.year > 1608


(

(theater Venue ( (Name "Theatre Royal") ))

(newcastle City ( (Name "Newcastle") ))

(bard Author ( (Lastname "Shakespeare") ))

(theater STREET s)

(s CITY newcastle)

(perf VENUE theatre)

(perf PERFORMANCE_OF prod)

(prod PRODUCTION_OF play)

(bard w WROTE_PLAY play)

)


VenueSTREET

theater:


Play

VENUE

PERFOR-MANCE_OF

PRODUC-TION_OF

Author

w: WROTE_PLAY

bard:




play:

prod: perf:

s:





Anfragegraph −→ Anfragebaum

Expansion X (v) des Graphen im Knoten v :

Falls v keine Nachfolger hat, ist X (v) der Baum, welcher nuraus v bestehtSeien v1, . . . , vk Nachfolger von v , so ist X (v) der Baum mitder Wurzel v und den Nachfolgern X (v1), . . . .X (vk )Das Verfahren brechen wir ab, wenn Knoten erneut besuchtwerden. Der Baum wird also an diesen Knoten abgeschnitten.

Beobachtung: Ein Tiefendurchlauf durch den Graphenentspricht einem Preorder-Durchlauf durch die Expansion desGraphen, der jeweils in einem bereits besuchten Knoten desGraphen abgebrochen wird.





Anfragebaum

Idee:

Wahle Knoten v als Ankerknoten

Berechne X (v)

Tiefendurchlauf des Baums → Matching der Knoten undKanten mit dem DatenbankgraphenDarstellung des Baumes: geschachtelte Liste (v e1 T1 . . . enTn)





Anfragegraph vs. Listendarstellung des Anfragebaums

( (theater Venue ( (Name "Theatre Royal") ))

STREET

(s CITY ( (newcastle City ( (Name "Newcastle") )) )

)

VENUE <-

( perf

PERFORMANCE_OF

( prod

PRODUCTION_OF

( play

w WROTE_PLAY <-


)

)

)

)


VenueSTREET

theater:


Play

VENUE

PERFOR-MANCE_OF

PRODUC-TION_OF

Author

w: WROTE_PLAY

bard:




play:

prod: perf:

s:





Der match1-Operator

DBGraph Venue feed filter[.Name = "Theatre Royal"]

match1[

’( (theater Venue ( (Name "Theatre Royal") ))

STREET

(s CITY ( (newcastle City ( (Name "Newcastle") )) )

)

VENUE <-

( perf

PERFORMANCE_OF

( prod

PRODUCTION_OF

( play

w WROTE_PLAY <-


)

)

)

)’,

’( ((w Year) > 1608) )’,

’( ((play Title) Play) )’ ]

consume





Verbesserung: match2-Operator

Findet Ankerpunkte selbst

Verwendet Listendarstellung des Anfragegraphen

Zwischenschritt: propconvlist2tree-Operator

→ Anwendung des match1-Operators

Hilfreich: In Secondo ist es moglich, dass Operatoren selbstAnfragen durchfuhren und verarbeiten konnen

ExecuteQuery -Methode aus dem QueryProcessor -Modul

Beispiel: relcount2 aus der StandardAlgebra





Der match2-Operator

Problem: Wie konnen Ankerpunkte gefunden werden?

Was ist ein guter Ankerpunkt?

Spielt der Ankerpunkt uberhaupt eine Rolle?

→ Dazu ein weiteres Beispiel...





Beispiel

DBGraph match2[

’( (author AUTHOR ((Name "Alfons Kemper")) )

(journal JOURNAL ((Name "ACM Transactions on Database Systems")) )

(author WROTE doc)

(doc a APPEARED journal)

)’,

’( ((a Year) > 2015) )’,

’( ((doc Title) Title) ((a Year) Year) )’]

consume

Document

Title

Author

Name

Journal

Name

Keyword

Word

APPEARED

WROTE

KEYWORD

Year





Beispiel

Knotentyp Anzahl

AUTHOR 886000

DOCUMENT 3287416

JOURNAL 1640

Kanten −→ ←−

WROTE 22.4 3.6

APPEARED 1.0 7293.3

Document

Title

Author

Name

Journal

Name

Keyword

Word

APPEARED

WROTE

KEYWORD

Year





Beispiel

Schatzung der Graphengroße

Beginn bei author (nach Identifizierung des Autorknotens):1.0 ∗ 22.4 ∗ 1.0 = 22.4Beginn bei journal (nach Identifizierung des Journalknotens):1.0 ∗ 7293.3 ∗ 3.6 = 26255.9Beginn bei doc: 3287416 ∗ 3.6 ∗ 1.0 = 11834697.6

→ author ist geigneter Ankerpunkt





Verbesserung: match2-Operator

Findet Ankerpunkte selbst

Verwendet Listendarstellung des Anfragegraphen

Zwischenschritt: propconvlist2tree-Operator

ermittelt Statistiken und benutzt diese fur die Wahl derAnkerpunkte





Der match2-Operator

DBGraph match2[

’(

(theater Venue ( (Name "Theatre Royal") ))

(newcastle City ( (Name "Newcastle") ))

(bard Author ( (Lastname "Shakespeare) ))

(theater STREET s)

(s CITY newcastle)

(perf VENUE theatre)

(perf PERFORMANCE_OF prod)

(prod PRODUCTION_OF play)

(bard w WROTE_PLAY play)

’),

’( ((w Year) > 1608) )’,

’( ((play Title) Play) )’ ]

consume





Der match3-Operator (optional)

DBGraph match3 [

’MATCH







WHERE w.year > 1608

RETURN DISTINCT play.title AS play’

consume

Compiler: Cypher-Anfrage 7→ geschachteltes Listenformat

Dann: match3 kann auf match2 zuruckgreifen

Cypher-Anfragen mit anonymen Knoten unterstutzen





Ausblicke (optional):

Eingabe eines Graphen im einem zu definierendenListenformat analog zu Cypher-Create Darstellung ([1] S.45),automatische Vergabe von Knoten- und Kantenidentifikatoren

Eingabe des Graphen in Cypher wie in [1] S.45, also Schreibeneines Compilers, der die Listenform erzeugt.




Zusammenfassung




Zusammenfassung

Realisierung eines Graphdatenbankprototyp in Secondo mitProperty-Graphen

Darstellung des Property-Graphenloadprop-Operatormatch1-Operatormatch2-Operatorpropconvlist2tree-Operatormatch3-Operator (optional)Ausblicke (optional)




Danke fur Ihre Aufmerksamkeit

“I want mooore DATA...”


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