DuckPGQ: Efficient Property Graph Queries in an Analytical RDBMS

Zusammenfassung

Im vergangenen Jahrzehnt haben sich Property-Graph-Datenbanken als wachsende Nische im Datenmanagement etabliert. Es entstanden zahlreiche native Graphsysteme und Abfragesprachen, doch Funktionalität und Leistung lassen noch viel Raum für Verbesserungen. Das kommende SQL:2023 führt die Teilsprache Property Graph Queries (SQL/PGQ) ein und gibt relationalen Systemen die Möglichkeit, Graphabfragen zu standardisieren und ausgereifte Graphabfragefunktionen bereitzustellen.

Wir argumentieren, dass (i) kompetente Graphdatensysteme auf der gesamten Technologie aufbauen müssen, die ein modernes relationales System ausmacht, (ii) der Graph-Einsatzfall zusätzlich einen Algorithmus zur Pfadsuche mit vielen Quellen und Zielen sowie eine kompakte Graphrepräsentation erfordert und (iii) Forschung zu praxisnahen worst-case-optimalen Joins und faktorisierter Anfrageverarbeitung anregt.

Wir skizzieren unser Design von DuckPGQ, das diesem Rezept folgt, indem es effiziente SQL/PGQ-Unterstützung zum beliebten Open-Source-System DuckDB für „embeddable analytics“ hinzufügt, das ebenfalls ursprünglich am CWI entwickelt wurde. Unser Entwurf zielt darauf ab, technische Schulden zu minimieren, indem er auf effiziente vektorisierte UDFs setzt. Wir benchmarken DuckPGQ und zeigen ermutigende Leistung und Skalierbarkeit auf großen Graphdatensätzen, unterstreichen aber auch den Bedarf an künftiger Forschung unter (iii).