Efficient and scalable graph view maintenance for deductive graph databases based on generalized discrimination networks

Graphdatenbanken bieten natürliche Möglichkeiten Graphdaten zu speichern und abzufragen. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken ermöglichen Graphdatenbanken Anfragen, die direkt auf der Graphstruktur der Daten arbeiten. Zum Beispiel können Graphmuster zur Formulierung von Anfragen an die Graphdatenbanken verwendet werden. Allerdings können wie für relationale Datenbanken komplexe Anfragen sehr zeitaufwendig sein und interaktive Anfrageszenarien mit der Datenbank verhindern. Ein möglicher Ansatz mit diesem Geschwindigkeitsproblem umzugehen, ist das Vorberechnen von Antworten für komplexe und häufig gestellt Suchanfragen in Form von sogenannten Datenbanksichten. Dabei muss sichergestellt sein, dass Anfragen, die mit Hilfe von Datenbanksichten beantwortet werden, zu jeder Zeit die gleichen Suchergebnisse zurückliefern als wenn sie ohne Datenbanksichten beantwortet werden, sodass Datenbanksichten gewartet werden müssen bevor Suchanfragen mit Hilfe dieser Datenbanksichten beantwortet werden. Eine solche Wartung von Datenbanksichten muss effizient erfolgen, anderenfalls kann sich der Aufwand für die Erzeugung und Wartung der Datenbanksichten nicht auszahlen. Zum Zeitpunkt der Anfertigung dieses technischen Berichts, ist keine Graphdatenbank bekannt, die solche Datenbanksichten unterstützt. Lediglich Indizes werden durch Graphdatenbanken unterstützt, die es ermöglichen Knoten und Kanten eines Graphen für die schnelle Anfragenbeantwortung zu indizieren, aber ermöglichen es nicht vorberechnete Antworten auf Suchanfragen zu warten. Die Unterstützung von Datenbanksichten durch Graphdatenbanken wird zusätzlich erschwert wenn Negation und Rekursion unterstützt werden sollen wie bei relationalen deduktiven Datenbanken. In diesen technischen Bericht beschreiben wir einen effizienten und skalierenden Ansatz zur inkrementellen Wartung von Dankenbanksichten für deduktive Graphdatenbanken. Das Hauptkonzept des Ansatzes ist ein sogenanntes verallgemeinertes Discrimination Network, dass es ermöglicht geschachtelte Graph Conditions inklusive Negation und Rekursion zu modellieren, die es ermöglichen den Inhalt von Datenbanksichten für Graphdatenbanken in Form von Graphmustern zu spezifizieren. Das Discrimination Network erlaubt die Ableitung von Regeln für die Wartung der Datenbanksichten wenn die Graphdaten von denen die Datenbanksichten abgeleitet wurden modifiziert werden. Wir evaluieren den Ansatz in Form einer Fallstudie und mehreren Graphdatensätzen, die aus Open Source Projekten abgeleitet wurden.