Pattern matching of core GQL, the new ISO standard for querying property graphs, cannot check whether edge values are increasing along a path, as established in recent work. We present a construc- tive translation that overcomes this limitation by compiling the increasing-edges condition into the input graph. Remarkably, the benefit of this construction goes beyond restoring expressiveness. In our proof-of-concept implementation in Neo4j's Cypher, where such path constraints are expressible but costly, our compiled version runs faster and avoids timeouts. This illustrates how a theoretically motivated translation can not only close an expressiveness gap but also bring practical performance gains.


翻译:核心GQL作为查询属性图的新ISO标准,其模式匹配功能无法检测路径上边值是否递增,这一局限性已在近期研究中得到证实。本文提出一种构造性转换方法,通过将递增边条件编译到输入图中来突破此限制。值得注意的是,该构造的益处不仅在于恢复表达能力。我们在Neo4j的Cypher语言中进行了概念验证实现——虽然该语言能表达此类路径约束但计算代价高昂——结果显示编译后的版本运行速度更快且避免了超时问题。这证明了理论驱动的转换不仅能弥补表达能力的缺陷,还能带来实际的性能提升。

0
下载
关闭预览

相关内容

图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
图上的归纳表示学习
科技创新与创业
23+阅读 · 2017年11月9日
语义分割中的深度学习方法全解:从FCN、SegNet到DeepLab
炼数成金订阅号
26+阅读 · 2017年7月10日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
图上的归纳表示学习
科技创新与创业
23+阅读 · 2017年11月9日
语义分割中的深度学习方法全解:从FCN、SegNet到DeepLab
炼数成金订阅号
26+阅读 · 2017年7月10日
相关基金
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员