Die Internationale Organisation für Normung (ISO) hat einen internationalen Standard für die Abfrage von Diagrammen namens Graph Query Language (ISO/IEC 39075:2024) veröffentlicht.
Übersetzt aus GQL: A New ISO Standard for Querying Graph Databases , Autor Joab Jackson.
Graphdatenbanken sind mittlerweile offiziell eine erstklassige Einheit in der Informatik.
Die Internationale Organisation für Normung (ISO) hat einen internationalen Standard zum Abfragen von Diagrammen veröffentlicht, der als Graph Query Language (ISO/IEC 39075:2024) bezeichnet wird.
Dies ist die erste Datenbankabfragesprache, die von der ISO seit der Genehmigung von SQL im Jahr 1987 veröffentlicht wurde. Normungsgremien haben mehr als fünf Jahre damit verbracht, die Details zu klären.
Philip Rathle , Chief Technology Officer von Neo4j , sagte in einem Interview mit TNS: „Es gibt nichts Besseres als einen internationalen formalen Standard. Er stammt von derselben Organisation wie SQL und ist ein Bruder von SQL. Er kann den Mainstream-Wert von GQL fördern.“ "
Tony Holland , Kommunikationsleiter beim ISO/IEC Joint Technical Committee 1/AG 1, sagte in einer Erklärung: „Diese Veröffentlichung markiert ein neues Kapitel in der Geschichte der Abfragesprachen und revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit vernetzten Daten interagieren und deren Leistungsfähigkeit nutzen.“ „GQL stellt einen wichtigen Fortschritt bei der Datenabfrage und -manipulation dar und bietet eine einheitliche und ausdrucksstarke Sprache für die Navigation in komplexen Diagrammstrukturen.“
Neben der Expertise von Neo4J sind auch Ingenieure von HypergraphDB , Redis Labs , TigerGraph , Oracle und der Universität Bonn in Deutschland an dem Projekt beteiligt .
Visualisierung von Graphdatenbanken (bereitgestellt von Neo4J)
Vorteile der Standardisierung
Die Genehmigung der Sprache durch ein globales Normungsgremium, genau wie bei SQL selbst, gewährleistet ihre Stabilität und ermutigt Benutzer und Tool-Anbieter, weiter in die Technologie zu investieren.
Die Grundlage der Graphenberechnung ist das Attribut graph , mit dem sich dynamisch ändernde Daten besser beschreiben lassen.
Graphdatenbanken sind seit Jahrzehnten weit verbreitet und erst in jüngster Zeit hat diese Form erneut Interesse geweckt, eine Schlüsselkomponente groß angelegter Sprachmodelle für generative KI-Anwendungen zu werden . Grafische Modelle können komplexe, miteinander verbundene Systeme visualisieren.
Rathle erklärt, dass der Nachteil von LLMs darin besteht, dass es sich um eine Art Black Box handelt. „Es gibt keine Möglichkeit, die Logik hinter dem Sprachmodell zu verstehen. Es folgt einfach dem neuronalen Netzwerk und macht sein eigenes Ding“, sagte er. Der Wissensgraph kann als externes Gedächtnis dienen, um zu visualisieren, wie das LLM seine Weltanschauung aufbaut.
„Damit ich die Grafik verfolgen und verstehen kann, warum sie zu dieser Antwort kam“, sagte Rathle.
Graphdatenbanken werden auch häufig von Gesundheitsunternehmen für die Arzneimittelforschung sowie von Flugzeug- und anderen Herstellern zur Visualisierung komplexer Systemdesigns verwendet, sagte Rathle. „Es gibt all diese kaskadierenden Abhängigkeiten, und diese Berechnung funktioniert im Diagramm sehr gut“, sagte Rathle.
Der GQL-Standard ist mehr als 600 Seiten lang und zitiert mehr als 400 Artikel.
Zu den Komponenten gehören:
- Nur Diagrammdatentypen (Scheitelpunkte, Kanten, Pfade)
- Skalarer Datentyp
- Operationen, Funktionen und Prädikate von Skalartypen
- Transaktionsmodell
- Sicherheitsmodell
- Diagrammmustervergleich
- Diagrammtyp, der zum Einschränken des Inhalts des Diagramms verwendet wird
GQL basiert auf Cypher – und seiner Open-Source-Variante OpenCypher – der Abfragesprache für Neo4j , eines der beliebtesten Graphdatenbanksysteme .
Die Kernsyntax von GQL ist grundsätzlich dieselbe wie die von Cypher, und die MATCH ... RETURN-Anweisung funktioniert auf die gleiche Weise. Anfragen:
MATCH (movie:Movie)
RETURN movie.title
Gibt alle Knoten in der Datenbank zurück, die die Bezeichnung „Film“ haben .
Table 2. Result
movie.title
"Wall Street"
"The American President"
Rows: 2
GQL verwendet außerdem dieselben Grundausdrücke, Linearkombinationen und andere Aspekte von Cypher.
Diese Beispielabfrage von Neo4J zeigt beispielsweise die nächsten Haltestellen für einen Transportdienst, der um 22:37 Uhr in Denmark Hill hält:
MATCH (n:Station {name: 'Denmark Hill'})<-[:CALLS_AT]-
(s:Stop WHERE s.departs = time('22:37'))-[:NEXT]->
(:Stop)-[:CALLS_AT]->(d:Station)
RETURN d.name AS nextCallingPoint
Das Ergebnis ist…
Table 4. Result
nextCallingPoint
"Clapham High Street"
Es gibt jedoch einige grundlegende Unterschiede zwischen Cypher und GQL .
GQL verwendet Schlüsselwörter, INSERTum dem Diagramm Knoten oder Beziehungen hinzuzufügen, während Cypher verwendet CREATE. FORDie Anweisung ersetzt Cyphers UNWIND.
Zu den anderen Graphabfragesprachen gehören NQL von NebulaGraph , Gremlin von Apache Tinkerpop , SPARQL von RDF und AQL von ArangoDB . Es gibt auch die Sprache GraphQL , eine graphorientierte Abfragesprache zum Erstellen von APIs.
Der Upgrade-Pfad von bestehenden Graph-Abfragesprachen sollte ziemlich einfach sein, zumindest wenn diese Implementierungen auf Cypher basieren. Laut Rathlee gibt es mindestens ein Dutzend verschiedene Graphdatenbanksysteme, die auf OpenCypher basieren, darunter das beliebte Neptune von Amazon Web Services .
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