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※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
導入
このドキュメントでは、構造化データをグラフとしてモデル化し、そのデータをグラフ データベースまたは他のグラフ ストアに保存、クエリ、および変更するためのデータベース言語である GQL を定義します。現在使用されている主要なグラフ データ 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 によって多くの仕様で標準化されています。 GQL はプロパティ グラフ モデルに対応します。
プロパティ グラフは、ノード (または頂点) およびエッジ (または関係) と呼ばれるエンティティとしてデータを編成します。各グラフ要素 (ノードまたはエッジ) には、関連付けられたラベルとプロパティを持つことができます。データ モデルの柔軟性と直観性、およびグラフ要素間の相互接続に重点を置いているため、プロパティ グラフは、複雑な知識の保存や、エンティティ解決、不正検出、サイバー セキュリティ、予測などの分析タスクに適しています。
GQL は宣言的かつトランザクション的であり、SQL や独自に開発された主要なプロパティ グラフ言語からインスピレーションを得ています。プロパティ グラフは、主にパス パターン マッチングを通じてデータを選択します。多くの場合、グラフ内でパス パターン検索を定義する方が、SQL で同等の結合を定義するよりも簡単または柔軟です。柔軟なデータ モデル、パス パターン マッチングの可用性、およびテーブルを結合する場合と比較したエッジのトラバースの効率により、プロパティ グラフ データベースへの関心が高まっています。
さまざまなグラフ データ モデルは何十年も前から存在していますが、需要に応じて商用グラフ データベースやプロパティ グラフ用のグラフ分析システムが台頭するようになったのは 21 世紀初頭になってからです。
GQL は、この成長市場に標準的でありながら柔軟な共通言語を提供します。 GQL は、SQL プロパティ グラフ クエリ、ISO/IEC 9075-16, 情報技術 — データベース言語 SQL — Part 16: プロパティ グラフ クエリ (SQL/PGQ) と同じグラフ パターン マッチング構文をサポートします。 SQL/PGQ はリレーショナル SQL データベース上でプロパティ グラフ データ モデルとグラフ パターン マッチングを提供しますが、GQL は SQL から独立したグラフ データ管理を提供する純粋なプロパティ グラフを目的としています。
Introduction
This document defines GQL, a database language for modeling structured data as a graph, and for storing, querying, and modifying that data in a graph database or other graph store. There are two major graph data models in current use: the Resource Description Framework (RDF) model and the Property Graph model. The RDF model has been standardized by W3C in a number of specifications. GQL addresses the Property Graph model.
Property graphs organize data as entities called nodes (or, alternatively, vertices) and edges (or, alternatively, relationships). Each graph element (a node or an edge) can have associated labels and properties. The flexibility and intuitiveness of the data model and its emphasis on interconnections between graph elements make property graphs suitable for storing complex knowledge and for analytical tasks such as entity resolution, fraud detection, cyber security, and forecasting.
GQL is declarative and transactional, taking inspiration from SQL and from leading independently-developed property graph languages. Property graphs select data primarily through path pattern matching. Defining path pattern searches in a graph is often simpler or more flexible than defining the equivalent joins in SQL. The flexible data model, the availability of path pattern matching, and the efficiency of traversing edges compared to joining tables have led to increasing interest in property graph databases.
Various graph data models have been around for many decades, but it is only since the early 21st century that the demand has driven the rise of commercial graph database and graph analytical systems for property graphs.
GQL provides a standard yet flexible common language for this growing market. GQL supports the same graph pattern matching syntax as SQL Property Graph Queries, ISO/IEC 9075-16, Information technology — Database languages SQL — Part 16: Property Graph Queries (SQL/PGQ). While SQL/PGQ provides the property graph data model and graph pattern matching on top of a relational SQL database, GQL is intended for pure property graphs that provide graph data management independent from SQL.