[PPT] - Graph Databases for Polyglot Persistence with NotaQL 2017-03-08 PowerPoint Presentation

SLIDE 1

Johannes Schildgen

2017-03-08 schildgen@cs.uni-kl.de

Transformations on

Graph Databases

for

with NotaQL

Yannick Krück Stefan Deßloch

Polyglot Persistence

SLIDE 2

3

Polyglot Persistence

SLIDE 3

4

Polyglot Persistence

db.product.insert({…}) db.category.find()

SLIDE 4

5

Polyglot Persistence

db.product.insert({…}) db.category.find() INCR dvd_174_cnt

Data Transformation

OUT._id <- IN._k.split(‘_‘)[0], OUT.clicks <- SUM(IN._v) OUT._id <- IN._k.split(‘_‘)[0], OUT.clicks <- SUM(IN._v)

SLIDE 5

6

SLIDE 6

8

Graph

SLIDE 7

9

𝐻 = (𝑊, 𝐹)

SLIDE 8

10

𝑤1 𝑤2

SLIDE 9

11

𝑤1 𝑤2

SLIDE 10

12

𝑤1 𝑤2

SLIDE 11

13

𝑤1 𝑤2

0.2 0.6

SLIDE 12

14

Property Graphs

𝑤1 𝑤2

firstname:Kai, nastname:Li firstname:Ute, lastname:Li

Friend

since:2015-11-11

SLIDE 13

15

1 1 1 1 1 1 1 1

SLIDE 14

16

𝑤1: 𝑤2, 𝑤5 𝑤2: 𝑤1, 𝑤2, 𝑤3 𝑤3: 𝑤3, 𝑤4 𝑤4: 𝑤1 𝑤5: ∅

SLIDE 15

17

vid attribute value v1 vorname Kai v1 nachname Li v2 vorname Ute v2 nachname Li v2 geboren 1985-01-01 … eid start ziel label e1 v1 v3 folgt e2 v2 v3 Bruder e3 v2 v4 folgt e4 v3 v4 folgt vid label v1 person v2 person v2 student v3 person v4 person

SELECT xV.value, xN.value FROM knoten kai, kanten, knoten xV, knoten xN, knotenlabels WHERE kai.attribute = ‘vorname’ AND kai.wert = ‘Kai’ AND kanten.start=kai.vid AND kanten.ziel = xV.vid AND xV.vid = knotenlabels.vid AND xN.vid=xV.vid AND xV.attribute=‘vorname’ AND xN.attribute=‘nachname’ AND knotenlabels.label = ‘student’ SELECT xV.value, xN.value FROM knoten kai, kanten, knoten xV, knoten xN, knotenlabels WHERE kai.attribute = ‘vorname’ AND kai.wert = ‘Kai’ AND kanten.start=kai.vid AND kanten.ziel = xV.vid AND xV.vid = knotenlabels.vid AND xN.vid=xV.vid AND xV.attribute=‘vorname’ AND xN.attribute=‘nachname’ AND knotenlabels.label = ‘student’

eid attribute value e1 seit 2015 e3 seit 2014 e4 seit 2015 e4 priorität 5

SLIDE 16

18

vid properties v1 {vorname:“Kai“, nachname:“Li“} v2 {vorname:“Ute“, nachname:“Li“, geboren:Date(1985-01-01)} v3 … v4 … eid start ziel label properties e1 v1 v3 folgt { seit : 2015 } e2 v2 v3 Bruder { } e3 v2 v4 folgt { seit: 2014 } e4 v3 v4 folgt { seit : 2015, Priorität:5 } vid label v1 person v2 person v2 student v3 person v4 person

SLIDE 17

19

Row-id graph properties edges v1 label person vorname nachname Kai Li folgt_v3 2015 v2 label person vorname nachname geboren Ute Li 1985-01-01 Bruder_v3 folgt_v4

2015

v3 label person … … v4 label person … …

SLIDE 18

20

{ _id:“v1“, label:“person“, vorname:“Kai“, nachname:“Li“, folgt:[{_id:“v2“, seit:2015}] } { _id:“v2“, label:[“person“, “student“], vorname:“Ute“, nachname:“Li“, geboren:1985 folgt:[{_id:“v4“, seit:2014, prioritaet:5}], Bruder:[“v3“] } ...

ergebnis = []; kai = db.personen.find( {vorname:”Kai”},{folgt:1}) while(kai.hasNext()) { p = folgt.next(); for(i in p.folgt) { id = p.folgt[i]._id; s = db.personen.findOne({_id:id, label:”student”, {vorname:1,nachname:1}) .toArray(); if(s!=null){ergebnis.concat(s);} } } ergebnis = []; kai = db.personen.find( {vorname:”Kai”},{folgt:1}) while(kai.hasNext()) { p = folgt.next(); for(i in p.folgt) { id = p.folgt[i]._id; s = db.personen.findOne({_id:id, label:”student”, {vorname:1,nachname:1}) .toArray(); if(s!=null){ergebnis.concat(s);} } }

SLIDE 19

21

subjekt prädikat

bjekt

http://dbpedia.org/resource/ Krefeld_Hauptbahnhof rdf:type http://schema.org/Place http://dbpedia.org/resource/ Krefeld_Hauptbahnhof foaf:name Krefeld Hauptbahnhof http://dbpedia.org/resource/ Krefeld_Hauptbahnhof georss:point 51.325833333333335 6.569444444444445 http://dbpedia.org/resource/ Krefeld_Hauptbahnhof rdf:comment Krefeld Hauptbahnhof ist der größte Bahnhof der Stadt Krefeld. Dort … http://dbpedia.org/resource/ Krefeld_Hauptbahnhof country http://dbpedia.org/resource/Germany http://dbpedia.org/resource/ Germany foaf:name Germany

SLIDE 20

22

Storage
Index Support (+Apache Lucene)
Graph Query Languages
ACID
REST API
Replication
…

SLIDE 21

23

{ _id: 77, firstname: “Kate“, age: 38, city: „Rome“ } { _id: 19, firstname: “Jane“, age: 36, city: „Bern“ }

OUT._id <- IN._id, OUT.type <- ‘person‘, OUT.firstname <- IN.firstname, OUT.age <- IN.age, OUT.city <- IN.city OUT._id <- IN._id, OUT.type <- ‘person‘, OUT.firstname <- IN.firstname, OUT.age <- IN.age, OUT.city <- IN.city

type : person _id : 77 name : Kate age : 37 city : Rome type : person _id : 19 name : Jane age : 35 city : Bern

SLIDE 22

24

{ _id: 77, firstname: “Kate“, age: 38, city: „Rome“ } { _id: 19, firstname: “Jane“, age: 36, city: „Bern“ }

OUT._id <- IN._id, OUT.type <- ‘person‘, OUT.$(IN.*.name()) <- IN.@ OUT._id <- IN._id, OUT.type <- ‘person‘, OUT.$(IN.*.name()) <- IN.@

type : person _id : 77 name : Kate age : 37 city : Rome type : person _id : 19 name : Jane age : 35 city : Bern

SLIDE 23

25

{ _id: 77, firstname: “Kate“, age: 38, city: „Rome“ } { _id: 19, firstname: “Jane“, age: 36, city: „Bern“ }

IN-FILTER: type=‘person‘, OUT._id <- IN._id, OUT.$(IN.name()) <- IN.@ IN-FILTER: type=‘person‘, OUT._id <- IN._id, OUT.$(IN.name()) <- IN.@

type : person _id : 77 name : Kate age : 37 city : Rome type : person _id : 19 name : Jane age : 35 city : Bern

SLIDE 24

26

Accessing & Traversing Edges

SLIDE 25

27