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Graph Query Language soll ISO-Standard werden

GQL ist nach SQL erst die zweite Datenbankabfragesprache, die ein Standard der International Organization for Standardization wird.

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Die Komitees, die auch für die Spezifizierung des SQL-Standards zuständig sind, haben offenbar beschlossen, die Graph Query Language (GQL) als neue Datenbankabfragesprache der International Organization for Standardization (ISO) zu standardisieren.

Den Auftakt der Initiative, GQL als ISO-Sprache standardisieren zu lassen, sieht Neo4j, Anbieter der vermutlich wichtigsten gleichnamigen Open-Source-Graphdatenbank, im im Mai 2018 verabschiedeten GQL Manifesto. Im Juni dieses Jahres wurde das Standardisierungsvorhaben bei einem internationalen Treffen vorgestellt. Zehn Länder, darunter die Vereinigten Staaten, Deutschland, Großbritannien, Korea und China, hätten inzwischen dafür gestimmt, wobei sieben Länder eine aktive Beteiligung nationaler Experten versprochen hätten, so Neo4j in der Ankündigung.

GQL folgt auf SQL, der bislang einzigen datenbankspezifischen Sprache, die ein ISO-Standard ist, und zwar schon seit rund 30 Jahren. Die bei SQL etablierten Grundlagen sollen auch bei GQL herhalten, hier spielen auch die bisherigen Bemühungen zur Sicherstellung der Kompatibilität und Interoperabilität von SQL und GQL rein.

Stefan Plantikow von Neo4j wird als GQL-Projektleiter und Redakteur der geplanten GQL-Spezifikation fungieren. Er verfügt wohl über langjährige Erfahrung in der Entwicklung der Abfragesprache Cypher, die neben PGQL (Property Graph Query Language) und G-CORE als eine der zentralen Quellen für GQL beschrieben wird. Ihm zur Seite stehen Vertreter von Unternehmen wie Redis Labs, SAP und IBM.

Bei Graphdatenbanken liegt der Fokus auf der Modellierung und Speicherung der Daten in Form von Knoten und Kanten. Die Knoten enthalten durch Properties Eigenschaften eines Objekts, während die Kanten Beziehungen zwischen den Objekten (Knoten) darstellen. Auch Kanten und Beziehungen lassen sich über Properties näher beschreiben.

Zielgruppe für solche Graphdatenbanken sind Anwendungen, bei denen die Beziehungen zwischen den Objekten und eine performante Navigation in diesen im Mittelpunkt stehen. Sie eignen sich entsprechend für vernetzte Daten und lassen sich zum Beispiel bei sozialen Netzen, beim Routing, der Ursachenforschung, bei wissenschaftlichen Anwendungen, der Empfehlungsermittlung und der Verwaltung von komplexen Objektmodellen einsetzen.

Siehe dazu auf heise Developer:

(ane)